B 树、B -树、B +树、B *树都是什么 B 树 即二叉查找树（二叉排序树 或 二叉搜索树）： 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和 Right）； 2.所有结点存储一个关键字； 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树，右指针指向大于其关键字的子树； 如： B 树的搜索，从根结点开始，如果查询的关键字与结点的关键字相等，那么就命中；否则，如果查询关键字比结点关键字小，就进入左儿子；如果比结点关键字大，就进入右儿子；如果左儿子或右儿子的指针为空，则报告找不到相应的关键字； 如果 B 树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多（平衡），那么 B树的搜索性能逼近二分查找；但它比连续内存空间的二分查找的优点是，改变 B 树结构（插入与删除结点）不需要移动大段的内存数据，甚至通常是常数开销； 如： 但B 树在经过多次插入与删除后，有可能导致不同的结构： 右边也是一个B 树，但它的搜索性能已经是线性的了；同样的关键字集合有可能导致不同的树结构索引；所以，使用B 树还要考虑尽可能让B 树保持左图的结构，和避免右图的结构，也就是所谓的“平衡”问题； 实际使用的B 树都是在原 B 树的基础上加上平衡算法，即“平衡二叉树”；如何保持B 树结点分布均匀的平衡算法是平衡二叉树的关键；平衡算法是一种在B 树中插入和删除结点的策略； B -树 是一种多路搜索树（并不是二叉的），一颗 m 阶的B-树，或为空树，或者： 1.定义任意非叶子结点最多只有M 个儿子；且 M>2； 2.根结点的儿子数为[2, M]； 3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]； 4.每个结点存放至少M/2-1（取上整）和至多M-1 个关键字；（至少2 个关键字） 5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1； 6.非叶子结点的关键字：K[1], K[2], „, K[M-1]；且K[i] < K[i+1]； 7.非叶子结点的指针：P[1], P[2], „, P[M]；其中P[1]指向关键字小于K[1]的子树，P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树，其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树； 8.所有叶子结点位于同一层； 如：（M=3） B-树的搜索，从根结点开始，对结点内的关键字（有序）序列进行二分查找，如果命中则结束，否则进入查询关键字所属范围的儿子结点；重复，直到所对应的儿子指针为空，或已经是叶子结点； B-树的特性： 1.关键字集合分布在整颗树中； 2.任何一个关键字出现且只出现在一个结点中； 3.搜索有可能在非叶...
