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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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tree로 삽입하여 출력해 내는 것입니다
6. 구현 프로그램의 문제점과 개선 방안 제시
http://blog.naver.com/lunasea94.do?Redirect=Log&logNo=1779634이란 인터넷 주소에 어휘분석기에 대하여 자세히 나와 있었고, 파일구조 시간에 8장에서 B트리를 공부하면서,
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각 노드의 레벨에 따라 간격을 두어 트리를 draw 한다.
M : m way 수
N : 노드 길이(한 개 단위)
Level : 레벨
MaxLevel : 최대 레벨
레벨별 길이 산출방법
((N * M-1)*M + 여백)
MaxLevel 에 따라 상위 Level 의 여백 공간이 증가한다. B TREE
B* TREE
B+ TREE
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드를 가리킨다.
if(tmpNode->parent==NULL){//인수로 받은 노드의 부모 노드가 존재하지 않는다면
tree_height++;//부모노드가 될 노드를 하나 새로 생성한다.
node_count++;
init_node(0,&node[node_count-1]);//새로 만든 노드 초기화한다.
node[node_count-1].childNode[0]=tmpN
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if(max_left->fill_cnt==2) max_left = max_left->link[2];
}
}
void data_atob(nodeptr a, int num1, nodeptr b, int num2)// 데이터를 복사해준다
{
strcpy(b->rec[num2].name, a->rec[num1].name);
b->rec[num2].sn = a->rec[num1].sn;
b->rec[num2].gpa = a->rec[num1].gpa;
} 없음
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1. 키 필드 book#를 갖는 BOOKS 파일에 다음과 같은 book#을 갖는 레코드들이 있다. 23, 65, 37, 60, .. 중략.. 75, 8, 49, 33, 38. 이 탐색키 값들을 차수 P = 4와 Pleaf = 3을 갖는 B+트리에 위의 순서대로 삽입한다고 가정하자. 트리의 형태가 어떻게 변해가는지,
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