I badane definicje T drzew i B- / B + drzew. Z papierami w sieci Rozumiem, że B-drzewa osiągają lepsze wyniki w pamięci hierarchicznej, takich jak dyski twarde i pamięci podręcznej pamięci.
Nie mogę zrozumieć, dlaczego T-drzewa były / są wykorzystywane nawet do pamięci płaskiej?
Są one reklamowane jako przestrzeni skuteczną alternatywę dla AVL drzew.
W najgorszym przypadku, wszystkie węzły liści z drzewa T zawierać tylko jeden element i wszystkie węzły wewnętrzne zawierają minimalną ilość dozwolonych, który jest zbliżony do pełna. Oznacza to, że średnio tylko połowę przydzielonej przestrzeni jest wykorzystywana. Chyba że się mylę, to jest to samo wykorzystanie jak najgorszym przypadku B-drzew, kiedy węzły B-drzewa są połowy.
Zakładając, że oba drzewa przechowywanie kluczy lokalnie w węzłach, ale użyć wskaźników w odniesieniu do zapisów, a jedyną różnicą jest to, że B-drzewa muszą przechowywać wskaźniki dla każdego z oddziałów. To na ogół powoduje do 50% obciążeniu lub mniej (na T drzew), w zależności od rozmiaru kluczy. W rzeczywistości, to jest zbliżony do oczekiwanego w napowietrznych drzew AVL, zakładając brak wskaźnika nadrzędnego, zapisów wbudowane w węzłach, klucze osadzone w ewidencji. Jest to oczekiwany przyrost wydajności, które uniemożliwia nam za pomocą B-drzew zamiast?
T-drzewa są zazwyczaj realizowane na szczycie AVL drzew. AVL drzew są bardziej zrównoważone niż B-drzew. Może to być związane ze stosowaniem T drzew?
