一、B树和B+树区别
B树和B+树都是一种平衡树，用于在磁盘或其他直接存取辅助设备上组织和存储数据，但是它们之间存在一些区别。
其中，B树每个节点既可以存放数据，也可以存放指针；而B+树只有叶子节点存储数据，所有的非叶子节点只用于索引，它的叶子节点向左和右都直接连接构成一个链表，便于范围查询和遍历所有数据。因此，B树的高度一般比B+树低，但是B+树的查询性能更稳定。
下面，分别从B树和B+树的基本结构和使用场景进行详细介绍。
二、数据库B树和B+树
在数据库系统中，使用B树和B+树是非常常见的。数据库B树和B+树的特点在于，它们都支持快速的查找、插入和删除操作，因此在数据库的索引创建中，常常采用B树和B+树来实现。
在数据库系统中，B树和B+树的叶子节点存储的是对应数据及其地址，因此在进行范围查找的时候，B+树的效率要高于B树。但是，对比B+树，B树的查询效率在某些特定情况下更高，例如随机访问的时候。
三、B树和B+树有什么区别
从树的本质来看，B树和B+树的区别在于非叶子节点的数据存储方式。B树非叶子节点既可以存储数据，也可以存储指针，但是B+树只有叶子节点存储数据，非叶子节点只存储指针。因此，B树和B+树各有其特点，对于不同的场景，我们可以根据其特点进行选择。
四、3阶B树10个叶子节点
typedef struct BTreeNode {
int n; //关键字数量
int key[M]; //关键字
struct BTreeNode *child[M+1]; //指针
bool leaf; //是否为叶子节点
}BTreeNode;
BTreeNode *newNode(bool leaf) {
BTreeNode *node = new BTreeNode;
node->leaf = leaf;
node->n = 0;
for(int i=0;ichild[i] = NULL;
}
return node;
}
BTreeNode *insertNonFull(BTreeNode *node, int k) {
int i = node->n-1;
if(node->leaf) {
while(i>=0 && node->key[i]>k) {
node->key[i+1] = node->key[i];
i--;
}
node->key[i+1] = k;
node->n++;
}
else {
while(i>=0 && node->key[i]>k) i--;
if(node->child[i+1]->n == M) {
splitChild(node, i+1, node->child[i+1]);
if(node->key[i+1] < k) i++;
}
insertNonFull(node->child[i+1], k);
}
return node;
}
BTreeNode *insert(BTreeNode *root, int k) {
if(root == NULL) {
return newNode(true); //创建根节点
}
if(root->n == M) {
BTreeNode *s = newNode(false);
s->child[0] = root;
splitChild(s, 0, root);
insertNonFull(s, k);
return s;
}
insertNonFull(root, k);
return root;
}
五、B树和B+树的优缺点
1. B树优点
（1）B树支持随机查找：由于B树的每个节点中都包含数据，因此我们可以通过节点来进行二分查找从而找到目标数据；
（2）B树高度较低：由于每个节点中包含的数据量较多，因此B树的高度相对较低，查询效率也较高。
2. B树缺点
（1）节点内部数据的移动较多；
（2）树的结构比较复杂，实现起来比较困难。
3. B+树优点:
（1）减少了非叶子节点的数据；
（2）叶子节点的数据和节点之间的指针构成了链表结构，便于范围查找和遍历。
4. B+树缺点:
（1）由于节点中不包含数据，因此在进行随机查找的时候，需要先遍历到叶子节点然后再进行二分查找，增加了查询成本；
（2）树的高度相对较高，但是不同于B树，B+树的查询性能比较稳定。
六、B树和B+树都能有效支持
B树和B+树是一种非常优秀的数据结构，在现代计算机系统中应用广泛。它们不仅能够有效地支持范围还是随机查找，而且可以灵活地处理海量数据，能够在快速处理大量数据方面起到至关重要的作用。
七、B树和B+树有什么区别面试
当面试官问到B树和B+树的区别时，主要需要注重以下几个方面：
1. 非叶子节点存储方式：B树和B+树的非叶子节点存储方式不同，B树中的非叶子节点可以存储数据，而B+树中的非叶子节点只存在指针。
2. 叶子节点存储数据：B树中的叶子节点和非叶子节点的存储方式相同，两者皆可存放数据，而B+树中的叶子节点只存放数据，非叶子节点不存放数据。
3. 查询效率：从查询效率来说，B+树中只有叶子节点存放具体数据，这样我们在进行范围查找的时候，只需遍历所有的叶子节点即可，因此，B+树的查询效率相对较高。而B树节点中存储数据，因此，我们进行范围查找时需要对每个非叶子节点进行两次查找，增加了查询时间。
总体来说，B+树的查询效率更加优秀，尤其在范围查找时，但是在一些特定的场景下，B树的查询效率或许更高，需要根据实际情况进行选择。
