摘要：B树（英语：B-tree），是一种在计算机科学自平衡的树，能够保持数据有序。这种资料结构能够让查找数据、顺序访问、插入数据及刪除的动作，都在对数时间內完成。B树，概括来说是一个一般化的二元搜寻树（binary search tree）一个节点可以拥有2个以上的子节点。与自平衡二叉查找树不同，B树适用于读写相对大的数据块的存储系统，例如磁。...B树（英语：B-tree），是一种在计算机科学自平衡的树，能够保持数据有序。这种资料结构能够让查找数据、顺序访问、插入数据及刪除的动作，都在对数时间內完成。B树，概括来说是一个一般化的二元搜寻树（binary search tree）一个节点可以拥有2个以上的子节点。与自平衡二叉查找树不同，B树适用于读写相对大的数据块的存储系统，例如磁。
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伸展树（英语：Splay Tree）是一种能够自我平衡的二叉查找树，它能在均摊 O ( log n ) {\displaystyle O(\log n)} 的时间内完成基于伸展（Splay）操作的插入、查找、修改和删除操作。它是由丹尼尔·斯立特（Daniel Sleator）和罗伯特·塔扬在1985年发明的。。
shen zhan shu （ ying yu ： S p l a y T r e e ） shi yi zhong neng gou zi wo ping heng de er cha zha zhao shu ， ta neng zai jun tan O ( l o g n ) { \ d i s p l a y s t y l e O ( \ l o g n ) } de shi jian nei wan cheng ji yu shen zhan （ S p l a y ） cao zuo de cha ru 、 zha zhao 、 xiu gai he shan chu cao zuo 。 ta shi you dan ni er · si li te （ D a n i e l S l e a t o r ） he luo bo te · ta yang zai 1 9 8 5 nian fa ming de 。 。
当r≥4且为2的整数次幂时，基数树是r元基数树，能以潜在的稀疏性为代价降低基数树的深度。 基数树可用来构建关联数组。 用于IP 路由。 信息检索中用于文本文档的倒排索引。 基数树支持插入、删除、查找操作。查找包括完全匹配、前缀匹配、前驱查找、后继查找。所有这些操作都是O(k)复杂度，其中k是所有字符串中最大的长度。。
O ( log n ) {\displaystyle {\text{O}}(\log n)} 时间内完成查找、插入和删除，这里的 n {\displaystyle n} 是树中元素的数目。 1972年，鲁道夫·拜尔发明了一种资料结构，那是一个B树的四阶特殊情况。。
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两部分，每部分包含原来区域中的一半点。求解时，从根节点开始在每个分叉点上对目标点进行计算，直到叶节点。对于给定的维度，查找时间复杂度为O（log N）。R树数据结构能高效插入和删除节点，用来解决动态环境下的最邻近搜索。 对于一般的度量空间，分支限界方法被称为度量树，特别的例子有VP树和Bk树。 LSH（Locality。
successor）替代*p，然后再从二叉查找树中删去它的直接前驱（或直接后继）。 在二叉查找树上删除一个结点的算法如下： Status DeleteBST(BiTree *T, KeyType key) { // 若二叉查找树T中存在关键字等于key的数据元素时，则删除该数据元素，并返回 // TRUE；否则返回FALSE。
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{O}(\log n)} （节点数为 n {\displaystyle n} ）： 在二项堆中插入新节点 查找最小关键字所在节点 从二项堆中删除最小关键字所在节点 减小给定节点关键字的值 删除给定节点 合并两个二项堆 斐波那契堆 Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson。
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由于用一个指针指向了具有最小值的根节点，因此查找最小的节点是简单的操作。 简单合并两个斐波纳契堆的根表。即把两个斐波纳契堆的所有树的根首尾衔接并置。 分为三步： 查找最小的根节点并删除它，其所有的子节点都加入堆的根表，即它的子树都成为堆所包含的树； 需要查找并维护堆的最小根节点，但这耗时较大。为此，。
Windows和MS-DOS将系统文件用“系统”属性进行标记，以防止被意外删除（虽然带有“系统”属性的文件可以手动改为任意类型的文件，但一般的文件无法改为系统文件）。系统文件是两个主要文件之一，包括经典的Mac操作系统从原来的版本到OS 9.2.2，另一个是Macintosh查找器。系统文件与查找器文件一起位于系统文件夹中，其中包含键盘布局、FKEY。
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查找树等数据结构中使用的确定性平衡方案容易实现。跳跃列表在并行计算中也很有用：插入可以在跳跃列表不同的部分并行地进行，而不用对数据结构进行全局的重新平衡。 因为跳跃列表中的元素可以在多个列表中，所以每个元素可以有多于一个指针。 跳跃列表的插入和删除。
Tree）是计算机科学中最早被发明的自平衡二叉查找树。在AVL树中，任一节点对应的两棵子树的最大高度差为1，因此它也被称为高度平衡树。查找、插入和删除在平均和最坏情况下的时间复杂度都是 O ( log n ) {\displaystyle O(\log {n})} 。增加和删除。
旋转（rotate）：几乎所有平衡树的操作都基于树旋转操作（也有部分基于重构，如替罪羊树），通过旋转操作可以使得树趋于平衡。对一棵查找树（search tree）进行查询、新增、删除等动作，所花的时间与树的高度h成比例，并不与树的容量n成比例。如果可以让树维持平衡，也就是让h维持在 O ( log n。
Tree）是一种结构平衡的二叉搜索树，它是一种每个节点的左右两子树高度差都不超过1的二元树。它能在O( log n {\displaystyle \log n} )内完成插入、查找和删除操作，最早被发明的平衡二叉搜索树爲AVL树。 常见的平衡二叉搜索树有： AVL树 红黑树 Treap 节点大小平衡树。
节点，如果根节点被分裂，则建立一个新根节点。为了使它工作，元素的最小和最大数目典型的必须选择为使最小数不小于最大数的一半。 首先，查找要删除的值。接着从包含它的节点中删除这个值。 如果没有节点处于违规状态则处理结束。 如果节点处于违规状态则有两种可能情况： 它的兄弟节点，就是同一个父节点的子节点，可。
删除应用程序本身，但Safari实际上只是苹果开源WebKit框架的用户端，该框架已高度集成到操作系统中，无法删除。 在美国诉微软案中提出了删除IE的做法。然而，微软为自己辩护的论述是，从Windows中删除IE可能会导致系统不稳定。 删除。
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向散列表中某个已经被另一个键值对所占用的单元时，线性探测用于解决此时产生的冲突：查找散列表中离冲突单元最近的空闲单元，并且把新的键插入这个空闲单元。同样的，查找也同插入如出一辙：从散列函数给出的散列值对应的单元开始查找，直到找到与键对应的值或者是找到空单元。。
在列表中，数据项的顺序是确定的，也可以存在多个相同的数据项。列表支持的操作包括查找项目并找到其位置（若存在），将项目从列表中删除，在特定位置插入项目等。通常的队列，或称FIFO即是一个列表，该列表只能在一端添加项目，而在另一端删除项目。而栈，或LIFO则只能在同一端添加或删除项目。不管是队列还是栈，集合中项目的顺序都应当是一。
快速重复文件查找器 (英文:Fast Duplicate File Finder) 是一款由MindGems开发的Microsoft Windows工具，有免费版和商用版。用于扫描计算机中重复的文件，并显示清单，让用户删除不需要的重复副本，用来释放硬盘的空间。 兼容所有Microsoft Windows的版本，包括最新的。
大体同B树，2-3-4树是一种自平衡数据结构，可用於实作字典。它可以在 O ( log n ) {\displaystyle {\text{O}}(\log n)} 时间内查找、插入和删除，这里的n是树中元素的数目。 2-3-4树在多数编程语言中实现起来相对困难，因为在树上的操作涉及大量特殊情况。红黑树实现起来更简单一些，所以可以用它来替代。。
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重复数据删除（英语：data deduplication）是一种节约数据存储空间的技术。在计算机中存储了很多重复数据，这些数据占用了大量硬盘空间，利用重复数据删除技术，可以只存储一份数据。另外一项节约存储空间的技术是数据压缩，数据压缩技术在比较小的范围内以比较小的粒度查找。
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