首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在测试使用酶时读取节点中的孩子

在测试使用酶时读取节点中的孩子,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保已经安装了酶(enzyme)库。酶是一个用于React组件测试的JavaScript测试工具。
  2. 导入所需的依赖项。在测试文件的顶部,导入所需的酶和React相关的依赖项,例如:
代码语言:txt
复制
import { mount } from 'enzyme';
import React from 'react';
import YourComponent from './YourComponent';
  1. 创建一个测试用例。使用describe函数创建一个测试套件,并使用it函数创建一个具体的测试用例。例如:
代码语言:txt
复制
describe('YourComponent', () => {
  it('should render children correctly', () => {
    // 测试逻辑将在这里编写
  });
});
  1. 渲染组件并获取节点。在测试用例中,使用mount函数渲染组件,并使用find函数获取特定节点。例如,如果要获取组件中的孩子节点,可以使用类似以下的代码:
代码语言:txt
复制
const wrapper = mount(<YourComponent />);
const children = wrapper.find('.child'); // 使用适当的选择器选择孩子节点
  1. 断言孩子节点的数量或内容。使用适当的断言库(如Jest)来断言孩子节点的数量或内容是否符合预期。例如,如果期望孩子节点的数量为3,可以使用以下代码进行断言:
代码语言:txt
复制
expect(children).toHaveLength(3);

或者,如果期望孩子节点的内容为特定值,可以使用以下代码进行断言:

代码语言:txt
复制
expect(children.at(0).text()).toEqual('Child 1');
expect(children.at(1).text()).toEqual('Child 2');
expect(children.at(2).text()).toEqual('Child 3');
  1. 运行测试。在命令行中运行测试命令,例如使用Jest运行测试文件:
代码语言:txt
复制
jest your-test-file.test.js

以上是在测试使用酶时读取节点中的孩子的基本步骤。根据具体的组件和测试需求,可能需要进行适当的调整和扩展。

相关搜索:在使用酶和jest时如何在测试中设置状态?使用酶got进行测试无法读取未定义的属性'be‘如何在使用酶进行测试时找到包装在MockedProvider中的排版组件React、Jest和测试库: TypeError:使用findBy (如findByAltText )时,无法读取null的属性“createEvent”如何在React组件的dangerouslySetInnerHTML内容中使用酶测试单击事件使用Jest和酶测试React组件。错误:无法读取未定义的地图属性如何在使用jest和酶对React组件进行单元测试时引用条件元素如何在gsp中使用grails时对齐节中的元素TypeError:无法读取未定义的属性'getParam‘。用于使用jest和酶的react本机单元测试?Material-UI的withStyles在使用Jest +酶测试有状态类组件时导致问题使用酶进行JS单元测试:如何在继续测试用例之前等待组件方法中的setState完成如何在使用eloquent orm时获得只有第一个孩子的父母?如何在从Firebase读取数据时使用嵌套的for循环(使用Java)?如何在测试自己的适配器时使用CalciteAssert?如何在使用` `bazel test ...`时选择要运行的测试如何在读取pyspark时读取没有头部的csv,并使用名称命名它们?如何在测试使用Mobx存储的函数时模拟它的值如何在使用standaloneSetup的MockMvc进行单元测试时启用GlobalMethodsSecurity如何在使用findBy时忽略要读取的某些列。在JPA中如何在每次postman通过newman运行测试时使用不同的值
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

经典数据结构 +B树应用

7、插入D,导致最左边叶子结点被分裂,D恰好也是中间元素,上移到父节点中,然后字母P,R,X,Y陆续插入不需要任何分裂操作(别忘了,树中至多5个孩子)。 ?...删除元素,移动相应元素之后,如果某结点中元素数目(即关键字数)小于ceil(m/2)-1,则需要看其某相邻兄弟结点是否丰满(结点中元素个数大于ceil(m/2)-1)(还记得第一中关于B树第5个特性中...2、下一步,删除T,因为T没有在叶子结点中,而是在中间结点中找到,咱们发现他继承者W(字母升序下个元素),将W上移到T位置,然后将原包含W孩子点中W进行删除,这里恰好删除W后,该孩子点中元素个数大于...我们使用更多使用磁盘,磁盘能够保存大量数据,从GB一直到TB级,但是 他读取速度比较慢,因为涉及到机器操作,读取速度为毫秒级,从DRAM读速度比从磁盘度快10万倍,从SRAM读速度比从磁盘读快...当程序要读取数据不在主存中,会触发一个缺页异常,此时系统会向磁盘发出读盘信号,磁盘会找到数据起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中,然后异常返回,程序继续运行。

61130

MIT 6.830数据库系统 -- lab five

当查询key=70节点,首先从读取根节点,判断得key<75; 然后读取根节点孩子节点,将70依次与左孩子点中值进行比较,判断得key>66; 则读取66孩子节点,key存储于该叶节点中...B+树范围查询 当要读取[68,100]范围内数据,首先找到第一个大于等于68节点,然后在叶节点中向后遍历。...分裂叶节点,节点中key值复制到父节点中(即叶节点和内部节点可以有相同值) 当一个内部节点被分裂,我们需要更新被移动孩子父指针。...应该在拆分期间忽略该键,只使用它来确定返回两个页面中哪一个) 分裂内部节点,是将节点中key值“挤到”父节点中(即内部节点之间key值不能重复) 无论何时创建新页面,无论是因为拆分页面还是创建新根页面...key必须大于左子节点中任何key,小于右子节点中任何key 具有叶子节点点中key必须大于等于左孩子所有key,小于等于右孩子所有key 节点孩子或为非叶子节点、或为叶子节点 每个节点最多只有

23710
  • (45) 神奇堆 计算机程序思维逻辑

    Java容器中有一个类PriorityQueue,就表示优先级队列,它实现了堆,下我们会详细介绍。关于后面两个问题,它们是如何使用堆高效解决,我们会在接下来几节中用代码实现并详细解释。...使用数组存储,优点是很明显,节省空间,访问效率高。 最大堆/最小堆 堆逻辑概念上是一颗完全二叉树,而物理存储上使用数组,除了这两点,堆还有一定顺序要求。...这样,对每个父节点,一定不小于其所有孩子节点,而根节点就是所有节点中最大,对每个子树,子树根也是子树所有节点中最大。 最小堆与最大堆正好相反,每个节点都不小于其父节点。...这样,对每个父节点,一定不大于其所有孩子节点,而根节点就是所有节点中最小,对每个子树,子树根也是子树所有节点中最小。 我们看下图示: ?...将新头部与两个孩子点中较小比较,如果不大于该孩子节点,则满足堆性质,结束,否则与较小孩子进行交换,交换后,再与较小孩子比较和交换,一直到没有孩子,或者不大于两个孩子节点。

    1.1K90

    从B 树、B+ 树、B* 树谈到R 树

    所以,在大规模数据存储方面,大量数据存储在外存磁盘中,而在外存磁盘中读取/写入块(block)中某数据,首先需要定位到磁盘中某块,如何有效地查找磁盘中数据,需要一种合理高效外存数据结构,就是下面所要重点阐述...所以,B*树分配新结点概率比B+树要低,空间使用率更高; 6、B树插入、删除操作 上面第3小简单介绍了利用B树这种结构如何访问外存磁盘中数据情况,下面咱们通过另外一个实例来对这棵B树插入(insert...7、插入D,导致最左边叶子结点被分裂,D恰好也是中间元素,上移到父节点中,然后字母P,R,X,Y陆续插入不需要任何分裂操作(别忘了,树中至多5个孩子)。 ?...2、下一步,删除T,因为T没有在叶子结点中,而是在中间结点中找到,咱们发现他继承者W(字母升序下个元素),将W上移到T位置,然后将原包含W孩子点中W进行删除,这里恰好删除W后,该孩子点中元素个数大于...D3:[传递记录] 对L使用CondenseTree操作 D4:[缩减树] 当经过以上调整后,如果根结点只包含有一个孩子结点,则将这个唯一孩子结点设为根结点。

    2.2K10

    数据结构之红黑树

    红黑树等价于2-3树,对应于2-3树中,根节点要么是2点,要么是3点,在2-3树中,如果根节点是2点,在红黑树中,就使用黑色节点表示,如果2-3根节点是3点,那么对应于红黑树中,就变成了红色节点是黑色根节点孩子情况...红黑树中出现红色节点情况,是在2-3树种是3情况,对应3左侧元素所在节点在红黑树中就是一个红色节点,那么这个红色节点孩子节点,就是在2-3树中3点中对应孩子或者中间孩子...---- 6、红黑树和2-3树等价性,对于2-3树来说,它是包含两种节点树结构,一种是2点,另外一种是3点,2点中存储是一个元素,3点中存储是两个元素,相应2点中就有两个孩子,3点中就有三个孩子...但是复杂是3点,3点是2-3树中特有的一种节点,对于3点来说,相应它包含有两个元素,但是现在想实现线段树中,每一个节点只能存储一个元素,由于3点中有两个元素,我们只好使用两个节点来表示这种...在这里需要注意,在红黑树中,所有的红色几点一定都是左倾斜,这个结论是定义出来,因为对于3点来说,我们选择使用这样一种方式来进行表示,其中,我们会将3点它左边元素来当作右边这个元素孩子来看待

    72910

    数据结构 —— B树和B+树

    背景 ​ 最近在学习数据库相关知识,了解到数据库很多是采用B-/+树作为索引,例如MysqlInnoDB引擎使用B+树、MongoDB默认采用B树作为索引。...将新元素插入到这一点中步骤如下: 如果节点拥有的元素数量小于最大值,那么有空间容纳新元素。将新元素插入到这一点,且保持节点中元素有序。...分隔值被插入到父节点中,这可能会造成父节点分裂,分裂父节点可能又会使它父节点分裂,以此类推。如果没有父节点(这一点是根节点),就创建一个新根节点(增加了树高度)。...3.3 删除 首先查找 B 树中需删除元素, 如果该元素在 B 树中存在,则将该元素在其结点中进行删除;删除该元素后,首先判断该元素是否有左右孩子结点,如果有,则上移孩子点中某相近元素 (“左孩子最右边节点...将【23】上移到【20】位置,然后将孩子点中【23】进行删除,这里恰好删除后,该孩子点中元素个数大于 2,无需进行合并操作。

    2.8K50

    PNAS | 基于结构感知图卷积网络预测蛋白特异性功能

    编译 | 曾全晨 审稿 | 王建民 今天为大家介绍是来自Sagar D. Khare团队一篇论文。具有精确和选择性地读取、编写和编辑DNA能力,已经彻底改变了生物化学科学和技术。...在这些测试中仅使用Rosetta能量信息,或者将序列和Rosetta能量信息一起作为PGCN中使用特征。如图2 B和C所示,PGCN始终在仅使用能量特征或完整序列和能量特征表现最佳。...为了确保PGCN性能,特别是在使用序列特征,不会在训练过程中受到底物序列模式记忆影响,作者还使用了基于K均值聚类底物序列训练、验证和测试集划分策略,使切割和未切割底物池中底物序列在每个集合中与其他两个集合序列远离...根据连接给定边节点类型,有两种类型节点(蛋白、底物)和三种类型边(蛋白-蛋白、底物-底物和分子间),当仅考虑序列特征(边上没有任何特征),预期,只有肽节点对单变体集准确性有贡献(图3A...对于WT和每个变体蛋白,一个关键边位于底物P2残基和催化碱基H72之间,这可能反映了底物在活性位点中适当定位。作者还观察到一些重要节点/边在WT和变体蛋白之间是不同

    39810

    【数据结构】二叉树---堆

    如上图:B、C是兄弟节点 树高度或深度:树中节点最大层次; 如上图:树高度为4 节点祖先:从根到该节点所经分支上所有节点;如上图:A是所有节点祖先 子孙:以某节点为根子树中任一点都称为该节点子孙...如上图:所有节点都是A子孙 3.树表示 树结构相对线性表就比较复杂了,要存储表示起来就比较麻烦了,既然保存值域,也要保存结点和结点之间关系,实际中树有很多种表示方式:双亲表示法,孩子表示法、孩子双亲表示法以及孩子兄弟表示法等...; // 指向其下一个兄弟结点 DataType _data; // 结点中数据域 }; 这个表示法是每次都找左边第一个孩子,让孩子兄弟指针去找其他兄弟节点。...while (child < len) { //找出孩子点中较大那个 if (child + 1 a[child]) {...N - K 个数据 //如果读取到比堆顶大数据,就直接覆盖堆顶数据,然后向下调整 //直到读取文档中数据失败,即读取完全部数据 int val = 0; while (!

    11110

    Mysql数据库-索引

    B+Tree特点 2.3.1.1 磁盘存储特点 系统从磁盘读取数据到内存是以磁盘块(block)为基本单位. 位于同一个磁盘块数据会被一次性读取出来,而不是需要什么取什么....“比如上图,我要查询数字5, 系统读取到磁盘块2之后, 将整个磁盘块2数据都读取出来,而不是只读取一个5....但是【磁盘块1】 id 17 数据、【磁盘块2】 id 8 和 id 12 数据 也在查询过程中读取出来了,这个读取过程是浪费。...所以为了提升效率,B+Tree 将会去除每个节点中 id 数据,每个节点只保留 id 和 指针,而数据都保存在 叶子节点中。...除根节点与叶子节点外,每个节点至少有 [ceil(m/2)]个孩子。 若根节点不是叶子节点,则至少有两个孩子。 所有的叶子节点都在同一层。

    2.2K10

    深入理解什么是B树?

    前言 前面的文章,我们已经介绍过其他几种高级动态数据结构,典型红黑树,跳跃表等,今天我们再来学习另外一种高级数据结构B树,我们知道树查询时间复杂度和其树高度有直接关系,当我们向红黑树里面插入大量数据...,有两个问题: (1)首先,内存是有限不可能无止境一直插入数据,而基于BST平衡树AVL树和红黑树,或者我们上一学习跳跃表本质上都是基于内存数据结构。...可以想象在这种情况下,使用二叉树是不合适。...,磁盘在读取某一个文件指针时候,通常会把紧挨着数据,也全部读到缓存,因为实践证明,当一个文件数据被访问时候,它周边数据很快也会被访问,这里简单说下磁盘扇区,磁盘块,磁盘也区别: 扇区:磁盘最小存储单位...如果关键码个数小于m/2,如果兄弟节点关键码个数不等于m/2-1,则执行借操作,从兄弟节点中移出若干个关键码到该节点中来(父节点中一个关键码要做相应变化) 如果兄弟节点关键码个数等于m/2-1,

    5K41

    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (250)-- 算法导论18.2 3题

    这通常涉及从根节点开始,沿着树向下搜索,在每次比较选择小于或等于给定关键字子树。...下面是使用 Go 语言实现示例代码,说明如何在 B 树中找到最小关键字和给定关键字前驱: package main import ( "fmt" ) // 定义 B 树节点 type TreeNode...,则没有最小值 } return root.Children[0].FindMin() // 最小值在第一个孩子点中 } // 查找给定关键字前驱 func (root *TreeNode...找到某一给定关键字前驱步骤如下: 1. 如果关键字所在节点有左孩子,那么最小关键字是这个左孩子点中最大关键字。 2....如果关键字所在节点是其父节点孩子,并且父节点也有左孩子,那么最小关键字是这个父节点中最小关键字。 3. 如果关键字所在节点是根节点,那么它本身就是整棵树中最小关键字。

    13020

    MySQL索引底层:B+树详解(修正版)

    )非叶结点恰好有k+1个孩子。...(⌊m/2⌋表示向下取整,⌈m/2⌉表示向上取整,⌈3/2⌉=2)。 4.分裂后,需要将第⌈m/2⌉关键字上移到父结点。如果这时候父结点中包含关键字个数小于m,则插入操作完成。...为什么索引结构默认使用B+树,而不是hash,二叉树,红黑树,B-树? B-树和B+树区别 InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据? 这个问题简单回答是:约2千万行。...我们假设主键ID为bigint类型,长度为8字,而指针大小在InnoDB源码中设置为6字,所以就是8+6=14字,16k/14B =16*1024B/14B = 1170 因此,一棵高度为2B+...红黑树,是一种特化平衡二叉树,MySQL 数据量很大时候,索引体积也会很大,内存放不下而从磁盘读取,树层次太高的话,读取磁盘次数就多了。

    69820

    MySQL索引底层:B+树详解(修正版)

    )非叶结点恰好有k+1个孩子。...(⌊m/2⌋表示向下取整,⌈m/2⌉表示向上取整,⌈3/2⌉=2)。 4.分裂后,需要将第⌈m/2⌉关键字上移到父结点。如果这时候父结点中包含关键字个数小于m,则插入操作完成。...第一次磁盘 I/O,查找磁盘块1,即根节点(36,43),因为32小于36,因此访问根节点左边第一个孩子节点 第二次磁盘 I/O, 查找磁盘块2,即根节点第一个孩子节点,获得区间(28,32),遍历即可得...我们假设主键ID为bigint类型,长度为8字,而指针大小在InnoDB源码中设置为6字,所以就是8+6=14字,16k/14B =16*1024B/14B = 1170 因此,一棵高度为2B+...红黑树,是一种特化平衡二叉树,MySQL 数据量很大时候,索引体积也会很大,内存放不下而从磁盘读取,树层次太高的话,读取磁盘次数就多了。

    83960

    各种树简单总结

    ,则至少2个孩子; (5) 包含k个孩子非叶子节点有k-1个关键字,每个节点中关键字按升序排序 (4) 所有叶子都在同一层; 总结:有孩子和键值上下限;叶子在同一层;键值升序; 一棵含有N个总关键字数...删除: (1) 找到元素,删掉,上移其左/右孩子相近元素; (2) 若一点元素太少,则看其兄弟是否丰满,丰满则向其父节点借,让其兄弟去填补父节点(还债); (3) 如果兄弟都刚脱贫,则与相邻兄弟合并...B+树分裂:当一个结点满,分配一个新结点,并将原结点中1/2数据复制到新结点,最后在父结点中增加新结点指针;B+树分裂只影响原结点和父结点,而不会影响兄弟结点,所以它不需要指向兄弟指针。...B*树分裂:当一个结点满,如果它下一个兄弟结点未满,那么将一部分数据移到兄弟结点中,再在原结点插入关键字,最后修改父结点中兄弟结点关键字(因为兄弟结点关键字范围改变了);如果兄弟也满了,则在原结点与兄弟结点之间增加新结点...所以,B*树分配新结点概率比B+树要低,空间使用率更高。 字典树 应用:单词判断拼写正误;单词前缀次数查找。 未完待续

    26510

    eLife | NICEdrug.ch : 可进行药物代谢分析药设平台

    基于生化知识和机制方法可以合理识别所需小分子,且不需要大量数据,通常使用结构相似性对或药物进行筛选。对于催化反应,分子活性位点及周围原子扮演着重要作用。...活性位点中心信息可识别:(1)包括代谢前体、prodrugs和代谢降解产物在内代谢过程;(2)小分子共有活性;(3)竞争抑制。...一个分子反应位点指纹及其附近区域被称为反应位点中心指纹。最终,本研究在NICEdrug48544个候选药物和197246个相关分子中鉴定得到2000万个反应位点中心指纹。...5-FU作为一种抗代谢药物干扰DNA合成,这意味着它各种中间体。5-fluorodeoxyuridine monophosphate与细胞中自然底物足够相似,它可以作为细胞中竞争抑制剂。...作者假设对患者使用5-FU,共同给予腺苷或脱氧腺苷和尿苷,以减少其毒性作用,并希望减轻5-FU癌症治疗副作用(图3)。 图3 利用活性位点和邻域相似性寻找与5-FU代谢物相似的人类代谢

    73340

    MySQL索引底层:B+树详解

    )非叶结点恰好有k+1个孩子。...(⌊m/2⌋表示向下取整,⌈m/2⌉表示向上取整,⌈3/2⌉=2)。 4.分裂后,需要将第⌈m/2⌉关键字上移到父结点。如果这时候父结点中包含关键字个数小于m,则插入操作完成。...为什么索引结构默认使用B+树,而不是hash,二叉树,红黑树,B-树? B-树和B+树区别 InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据? 这个问题简单回答是:约2千万行。...我们假设主键ID为bigint类型,长度为8字,而指针大小在InnoDB源码中设置为6字,所以就是8+6=14字,16k/14B =16*1024B/14B = 1170 因此,一棵高度为2B+...红黑树,是一种特化平衡二叉树,MySQL 数据量很大时候,索引体积也会很大,内存放不下而从磁盘读取,树层次太高的话,读取磁盘次数就多了。

    70300

    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (125)-- 算法导论10.6 6题

    说明如何在每个结点中使用两个指针和一个布尔值情况下,使结点父结点或者其所有孩子结点可以在与其孩子数呈线性关系时间内到达。...具体来说,我们可以在每个节点中使用一个布尔值标记其左右孩子节点存在,然后在需要时候进行递归查找。...当一个新孩子节点被添加到列表中,将其LeftChild指针设置为当前节点。当一个节点从列表中移除,将其LeftChild指针设置为空。 5.添加一个布尔值IsLeaf来表示节点是否为叶子节点。...在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 灵小智: 在每个节点中使用两个指针和一个布尔值情况下,我们可以通过做一些修改来实现结点父结点或者其所有孩子结点可以在与其孩子数呈线性关系时间内到达。...需要注意是,在修改树结构,可能需要更新父节点或者所有孩子节点之间链接关系。 在这里插入图片描述

    16860

    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (252)-- 算法导论18.2 5题

    然而,在某些B树变种中,B+树,内部节点可能不需要指向其孩子节点,而是通过指针数组来引用它们,这样就可以在内部节点中存储更多键值对。...灵小智: 对于修改B树中叶节点结构,我们可以使用一个指向孩子节点指针,这样可以更好地支持更大t值。...对于叶子节点,不再需要指向孩子节点指针,而只需要存储关键字和相应数据。对于内部节点,仍然需要存储关键字和指向孩子节点指针。因此,我们可以使用一个更大t值作为叶子节点与内部节点之间区分标准。...当进行分裂操作,在新生成右兄弟叶子节点中存放后半部分关键字和数据项,并将前半部分留在原叶子节点中。注意这里右兄弟叶子节点不再需要指向孩子节点指针。...实际应用中可能需要进行更多错误检查和其他操作。 请注意,这只是一个基本参考实现,具体实现可能会因需求而有所不同。如果要在生产环境中使用,请仔细测试和优化代码。

    11920

    【数据结构】B树,B+树,B*树

    实际B树结点中存储关键字也不再是单个关键字了,而是和分支数量有关,一个结点中最大可以存储到分支数量个关键字,拿分支数量为1024来说,一个B树结点就能够存储1024个关键字,有人可能会说,在文件读取...由于B树规则较为繁琐,比如孩子数量比关键字数量多一个,这就导致我们在实现代码,需要不断注意下标之间关系,这就有点麻烦,同时在实际数据库底层使用数据结构来作为磁盘中数据存储管理,发现B树并没有那么使用...,同时B+树叶子结点用指针链接成了一个带头单链表,对于数据库中存储表信息所使用数据结构,大部分其实用都是B+树,而不是B树,主要由于B树有以下几个优点:(1)B树非叶子结点空间占用更少,在文件读取...在实际取出数据库中某个数据到内存,会先把磁盘上B树或B+树组织数据读取出来一部分,然后将其加载到内存中,在内存中,如果要在节点中查找某个目标值,我们肯定要访问节点keys数组,其实访问keys数组我们可以不用一个一个关键字遍历...,因为现在这个数组已经加载到内存了,并且数组存储值还是有序,所以我们可以直接使用二分查找,确定好target所在下标位置后,再次进行磁盘IO,target所在孩子节点读取出来,所以用B树或B+树来存储管理磁盘上数据效率是很高

    19021

    浅谈多路查找树(B树)

    试想一下,要在一个拥有几十万个文件文件系统中查找一个文件,你所设计算法需要读取磁盘上千次还是几十次,这是有本质上差异,后者可能是几秒,前者可能就要几分钟了,你能忍?...长这样: 1、其中每一个节点都有两个孩子(称为2点)或三个孩子(三点)或者没有。...每一个非根分支结点都有k-1个元素和k个孩子,其中[m/2]<k<m. 21每一个叶子结点n都有k-1个元素,其中[m/2]<k< m....在B树上查找过程是一个顺指针查找节点和在节点中查找关键字交叉过程。 关于B树插入删除,和2-3树一样,只不过阶数可能会大了些。...比如说一棵B树阶为1001 (即1个结点包含1000个关键字),高度为2,它可以储存超过10亿个关键字,我们只要让根结点持久地保留在内存中,那么在这棵树上,寻找某一个关键字至多需要两次硬盘读取即可。

    86620
    领券