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(1) B-트리 특성
(2) B-트리에서의 검색
(3) B-트리에서의 삽입
(4) B-트리에서의 삭제
(5) 실행화면
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ent->count;i++)
printf(\" %c \",current->key[i]);
cout<<endl;
for(i=0;i<=current->count;i++) {
dispTree(current->ptr[i]);
}
cout<<endl;
}
}
// 트리의 출력 public
void BTree::disp()
{
cout<< \"-----------------------------------------\\n\"
<< \" B-Tree Sta
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검색에서 높은 효율성을 보여준다. 트리의 균형 상태를 유지하는 다양한 기법들, 예를 들어 AVL 트리나 레드-블랙 트리, 또는 B트리 같은 다양한 확장된 트리 구조는 대규모 데이터셋에서도 빠른 검색 속도를 보장한다.
트리는 또한 분야 간의
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킷값만 삭제되면 트리구조상 문제없게 된다.
예를 들어보면, 다음과 같다.
f f
30
40
40
o p q op p
10
35
20
(B+트리에서 킷값35의 삭제 후 합병) ◈ 트리(tree)
◆ 트리의 정의
◆ 용어설명
◆ 트리의 목적
◆ 트리의 종류
◆ B트리
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트리 ? 3원 탐색 트리
>> 잎노드는 키값으로만 표기하고 내부노드 중 자식이 없는 포인터들은 표시하지 않음 1. 이진 탐색 트리(BS트리, binary search tree)
2. m원 탐색 트리의 정의
3. m원 탐색 트리 3원 탐색 트리
4. B 트리
5. B 트리의 조건
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