高数是什么树
凡人：“什么？明天要考高数？”得道：“什么？下节课要考高数？”入仙：“什么？刚才考的是高数？”成佛：“什么？昨天有考试？”高级佛爷：“高数？刚才考的不是英语？”我寝室一哥们：“高数是什么树？”@捧腹网
← 登录签到赚积分
扫二维码 用手机看捧腹网
捧腹网热门标签最小的树是什么树？ | 问答 | 问答 | 果壳网 科技有意思
最小的树是什么树？
+ 加入我的果篮
植物分子生物学博士
这个问题的本质在于首先如何定义什么是“树”。从最狭义的角度来说，树指的是乔木，即具有明显主干的木本植物。但是这个定义难以操作，因为有些植物会在不同环境下产生不同形态，比如从灌木向乔木的过渡。另一种定义方式是将所有具有木质化茎干的植物称作树木，这也就包含了所有乔木和灌木。那么如果以这个定义来看的话，矮柳（Salix herbacea）、极地柳（S. polaris）可以算是最小的树了。矮柳和极地柳分布于亚洲、北美、欧洲等靠近极地的高山上。它们和柳树是近亲，但是由于适应高山和寒冷环境，植株个体非常矮小，只有几厘米高，大部分木质茎都匍匐在地面上。只有在繁殖期长出像柳树一样的花序时才能被人们意识到这是一种柳树。矮柳极地柳
函树（数），无穷小的那种 QwQ
伪宅伪二次元，伪萝莉伪御姐，伪心理爱好者伪生物爱...
长得好像lorex里面的那种树……两片小小的叶子里面一个毛茸茸的球……只不过那种树是会长大的
多肉植物在控水后，茎干也可出现木质化，这个怎么分类？
给水也排水
反正最厉害的树是高树
骨科主治医师
科技树。未研发以前大小等于零。
最小的不知道,最大的我推荐东尼大木
后回答问题，你也可以用以下帐号直接登录
(C)2017果壳网&&&&京ICP证100430号&&&&京网文[-239号&&&&新出发京零字东150005号&&&&
违法和不良信息举报邮箱：&&&&举报电话：        今天看数据库，书中提到：由于索引是采用 B 树结构存储的，所以对应的索引项并不会被删除，经过一段时间的增删改操作后，数据库中就会出现大量的存储碎片，这和磁盘碎片、内存碎片产生原理是类似的，这些存储碎片不仅占用了存储空间，而且降低了数据库运行的速度。如果发现索引中存在过多的存储碎片的话就要进行“碎片整理”了，最方便的“碎片整理” 手段就是重建索引， 重建索引会将先前创建的索引删除然后重新创建索引，主流数据库管理系统都提供了重建索引的功能，比如 REINDEX、REBUILD 等，如果使用的数据库管理系统没有提供重建索引的功能，可以首先用DROP INDEX语句删除索引，然后用ALTER TABLE 语句重新创建索引。
        对B树的概念比较陌生，网上一搜才知道，原来是 binary search tree(二叉搜索树)，贴上全文！
       即二叉搜索树：
       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；
       是一种多路搜索树（并不是二叉的）：
       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.搜索有可能在非叶子结点结束；
       4.其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找；
       5.自动层次控制；
       由于限制了除根结点以外的非叶子结点，至少含有M/2个儿子，确保了结点的至少利用率，其最底搜索性能为：
             ?
       其中，M为设定的非叶子结点最多子树个数，N为关键字总数；
       所以B-树的性能总是等价于二分查找（与M值无关），也就没有B树平衡的问题；
       由于M/2的限制，在插入结点时，如果结点已满，需要将结点分裂为两个各占M/2的结点；删除结点时，需将两个不足M/2的兄弟结点合并；
       B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树：
       1.其定义基本与B-树同，除了：
       2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同；
       3.非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树（B-树是开区间）；
       5.为所有叶子结点增加一个链指针；
       6.所有关键字都在叶子结点出现；
       如：（M=3）
     ?
   B+的搜索与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在非叶子结点命中），其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找；
       B+的特性：
       1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好是有序的；
       2.不可能在非叶子结点命中；
       3.非叶子结点相当于是叶子结点的索引（稀疏索引），叶子结点相当于是存储（关键字）数据的数据层；
       4.更适合文件索引系统；
  
       是B+树的变体，在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针；
     ?
   B*树定义了非叶子结点关键字个数至少为(2/3)*M，即块的最低使用率为2/3（代替B+树的1/2）；
       B+树的分裂：当一个结点满时，分配一个新的结点，并将原结点中1/2的数据复制到新结点，最后在父结点中增加新结点的指针；B+树的分裂只影响原结点和父结点，而不会影响兄弟结点，所以它不需要指向兄弟的指针；
       B*树的分裂：当一个结点满时，如果它的下一个兄弟结点未满，那么将一部分数据移到兄弟结点中，再在原结点插入关键字，最后修改父结点中兄弟结点的关键字（因为兄弟结点的关键字范围改变了）；如果兄弟也满了，则在原结点与兄弟结点之间增加新结点，并各复制1/3的数据到新结点，最后在父结点增加新结点的指针；
       所以，B*树分配新结点的概率比B+树要低，空间使用率更高；
  
       B树：二叉树，每个结点只存储一个关键字，等于则命中，小于走左结点，大于走右结点；
       B-树：多路搜索树，每个结点存储M/2到M个关键字，非叶子结点存储指向关键字范围的子结点；
       所有关键字在整颗树中出现，且只出现一次，非叶子结点可以命中；
       B+树：在B-树基础上，为叶子结点增加链表指针，所有关键字都在叶子结点中出现，非叶子结点作为叶子结点的索引；B+树总是到叶子结点才命中；
       B*树：在B+树基础上，为非叶子结点也增加链表指针，将结点的最低利用率从1/2提高到2/3；
阅读(...) 评论()构树是什么树_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
构树是什么树
宿迁市沭阳工商行政管理局|
总评分0.0|
阅读已结束，如果下载本文需要使用1下载券
想免费下载本文？
定制HR最喜欢的简历
你可能喜欢