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डेटा संरचना में B-ट्री (The B-tree)


यहाँ हम देखेंगे कि B-ट्री (B-Trees) क्या हैं। B-ट्री विशेष m-मार्ग खोज ट्री (m-way search tree) हैं। इनका व्यापक रूप से डिस्क एक्सेस (disc access) के लिए उपयोग किया जा सकता है। क्रम m का B-ट्री, अधिकतम m-1 कुंजियाँ और m बच्चे रख सकता है। यह एक ही नोड में बड़ी संख्या में तत्वों को संग्रहीत कर सकता है। इसलिए ऊंचाई अपेक्षाकृत छोटी होती है। यह B-ट्री का एक बड़ा लाभ है।

B-ट्री में एक m-मार्ग ट्री के सभी गुण होते हैं। इसके कुछ अन्य गुण हैं:

  • B-ट्री में प्रत्येक नोड अधिकतम m बच्चे रखेगा

  • रूट और पत्तियों को छोड़कर प्रत्येक नोड कम से कम m/2 बच्चे रख सकता है

  • रूट नोड्स में कम से कम दो बच्चे होने चाहिए।

  • सभी पत्ती नोड्स समान स्तर पर होने चाहिए

B-ट्री का उदाहरण

डेटा संरचना में B-ट्री (The B-tree)

यह खोज, सम्मिलन, विलोपन जैसे मूल संक्रियाओं का समर्थन करता है। प्रत्येक नोड में, आइटम क्रमबद्ध होंगे। स्थिति i पर तत्व के पहले और बाद में बच्चा होता है। इसलिए पहले क्रमबद्ध बच्चे छोटे मान रखेंगे, और दाएं मौजूद बच्चे बड़े मान रखेंगे।


  1. डेटा संरचना में B-ट्री सम्मिलन (B-tree Insertion) डेटा संरचना में B-ट्री सम्मिलन (B-tree Insertion)

    यहाँ हम देखेंगे कि B-ट्री में सम्मिलन कैसे किया जाता है। मान लीजिए हमारे पास नीचे जैसा B-ट्री है: B-ट्री का उदाहरण – एक तत्व सम्मिलित करने के लिए, विचार BST के समान ही है, लेकिन हमें कुछ नियमों का पालन करना होगा। प्रत्येक नोड में m बच्चे, और m-1 तत्व होते हैं। यदि हम एक तत्व को एक नोड में सम्मिल

  1. डेटा संरचना में B-ट्री क्वेरी (B-tree Query) डेटा संरचना में B-ट्री क्वेरी (B-tree Query)

    यहाँ हम देखेंगे कि B-ट्री में खोज कैसे की जाती है। B-ट्री खोज को B-ट्री क्वेरीिंग (B-Tree Querying) के रूप में भी जाना जाता है। मान लीजिए हमारे पास नीचे जैसा B-ट्री है: B-ट्री का उदाहरण – खोज तकनीक बाइनरी खोज ट्री के समान है। मान लीजिए हम उपरोक्त ट्री से 66 खोजना चाहते हैं। तो हम रूट से शुरू करे

  1. हाफएज डेटा स्ट्रक्चर (Halfedge Data Structure) हाफएज डेटा स्ट्रक्चर (Halfedge Data Structure)

    परिचय (Introduction) टेम्पलेट पैरामीटर्स के लिए HDS या हाफएज डेटा स्ट्रक्चर (Halfedge Data Structure - संक्षिप्त HalfedgeDS) को एक एज-केंद्रित डेटा स्ट्रक्चर (Edge-centered Data Structure) के रूप में परिभाषित किया जाता है जो वर्टेक्स, एज और फेसेस (Vertices, Edges and Faces) की घटना जानकारी (Incidenc