Algorithm B+中的批量删除；树

从B+树中删除单个元素是可以的。 但是，我想知道是否有某种方法可以在至少少于O（nlogn）的时间内删除树中的大量元素

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如果链接列表中的大容量元素恰好是连续的，是否可以同时删除树中的大容量元素？

通常，否。在某些情况下，是

非常具体地说，您可以从时间

O（n）

中排序的数据集构建大小为

n

的B+树。此外，使用大型数据集，您可以使用流式操作在磁盘上进行排序，比执行大量随机搜索要快得多

结果是针对大批量加载的旧数据库建议。“删除索引、加载数据、重建索引。”或者，在您的情况下，如果要删除的数据已排序，您可以构建所需数据的排序列表，然后从中构建新的B+树

一种变体是有一个B+树，记录旧数据删除一段时间的时间。然后，您可以通过遍历树并快速标记已删除的内容来执行批量删除。只是偶尔通过遍历整个内容并重写所有内容来压缩树

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但总的来说，我建议一次操作一个元素的数据结构。因为，正如我喜欢开玩笑的，log（n）是一个常数。对于谷歌来说，这是一个稍大的常数。

一般来说，不是。在某些情况下，是的

非常具体地说，您可以从时间

O（n）

中排序的数据集构建大小为

n

的B+树。此外，使用大型数据集，您可以使用流式操作在磁盘上进行排序，比执行大量随机搜索要快得多

结果是针对大批量加载的旧数据库建议。“删除索引、加载数据、重建索引。”或者，在您的情况下，如果要删除的数据已排序，您可以构建所需数据的排序列表，然后从中构建新的B+树

一种变体是有一个B+树，记录旧数据删除一段时间的时间。然后，您可以通过遍历树并快速标记已删除的内容来执行批量删除。只是偶尔通过遍历整个内容并重写所有内容来压缩树

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但总的来说，我建议一次操作一个元素的数据结构。因为，正如我喜欢开玩笑的，log（n）是一个常数。对于谷歌来说，这是一个稍大的常数。

另一方面，如果从树中删除一个元素需要

O（nlogn）

时间，那么删除100个元素就需要

O（100*nlogn）

，这仍然是

O（nlogn）

）删除单个元素只需要O（logn）时间。。。。但是，要删除的元素的数量可以从1到n不等。因此，如果是

n

deletions，它将不再是

O（nlogn）

，很好！如果从树中删除单个元素需要

O（nlogn）

时间，那么删除，比如说，100个元素需要

O（100*nlogn）

，这仍然是

O（nlogn）

；）删除单个元素只需要O（logn）时间。。。。但是，要删除的元素的数量可以从1到n不等。因此，如果是

n

deletions，它将不再是

O（nlogn）

，很好！在最坏的情况下是O（log（阶乘（n）），然后是O（nlogn）