B- 树
是一种多路搜索树（并不是二叉的）：
1. 定义任意非叶子结点最多只有 M 个儿子；且 M>2 ；
2. 根结点的儿子数为 [2, M] ；
3. 除根结点以外的非叶子结点的儿子数为 [M/2, M] ；
4. 每个结点存放至少 M/2-1（取上整）和至多 M-1 个关键字；（至少 2 个关键字）
5. 非叶子结点的关键字个数 =指向儿子的指针个数 -1 ；
6. 非叶子结点的关键字： K[1], K[2], …, K[M-1] ；且 K[i] < K[i+1] ；
7. 非叶子结点的指针： P[1], P[2], …, P[M] ；其中 P[1] 指向关键字小于 K[1] 的子树， P[M] 指向关键字大于 K[M-1] 的子树，其它 P[i]指向关键字属于 (K[i-1], K[i]) 的子树；
8. 所有叶子结点位于同一层；
如：（ M=3 ）
B- 树的搜索，从根结点开始，对结点内的关键字（有序）序列进行二分查找，如果命中则结束，否则进入查询关键字所属范围的儿子结点；重复，直到所对应的儿子指针为空，或已经是叶子结点；
B- 树的特性：
1. 关键字集合分布在整颗树中；
2. 任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；
3. 搜索有可能在非叶子结点结束；
4. 其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找；
5. 自动层次控制；
由于限制了除根结点以外的非叶子结点，至少含有 M/2 个儿子，确保了结点的至少利用率，其最底搜索性能为：
其中， M 为设定的非叶子结点最多子树个数， N 为关键字总数；
所以 B- 树的性能总是等价于二分查找（与 M 值无关），也就没有 B 树平衡的问题；
由于 M/2 的限制，在插入结点时，如果结点已满，需要将结点分裂为两个各占 M/2 的结点；删除结点时，需将两个不足 M/2 的兄弟结点合并；
B+ 树
B+ 树是 B- 树的变体，也是一种多路搜索树：
1. 其定义基本与 B- 树同，除了：
2. 非叶子结点的子树指针与关键字个数相同；
3. 非叶子结点的子树指针 P[i]，指向关键字值属于 [K[i], K[i+1])的子树（ B- 树是开区间）；
4. 为所有叶子结点增加一个链指针；
5. 所有关键字都在叶子结点出现；
如：（ M=3 ）
B+ 的搜索与 B- 树也基本相同，区别是 B+ 树只有达到叶子结点才命中（ B- 树可以在非叶子结点命中），其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找；
B+ 的特性：
1. 所有关键字都出现在叶子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好是有序的；
2. 不可能在非叶子结点命中；
3. 非叶子结点相当于是叶子结点的索引（稀疏索引），叶子结点相当于是存储（关键字）数据的数据层；
4. 更适合文件索引系统；
B* 树
是 B+ 树的变体，在 B+ 树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针；
B* 树定义了非叶子结点关键字个数至少为 (2/3)*M ，即块的最低使用率为 2/3 （代替 B+ 树的 1/2）；
B* 树的分裂：当一个结点满时，如果它的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的关键字（因为兄弟结点的关键字范围改变了）；如果兄弟也满了，则在原结点与兄弟结点之间增加新结点，并各复制 1/3 的数据到新结点，最后在父结点增加新结点的指针；
所以， B* 树分配新结点的概率比 B+ 树要低，空间使用率更高；
"本篇博客源于牛客网一网友对一道题所撰写的解析，非本人所写。"
题目如下：
下面关于B-和B+树的叙述中，不正确的是（C）
A、B-树和B+树都是平衡二叉树
B、B-树和B+树都可以用于文件的索引结构
C、B-树和B+树都能有效地支持顺序检查
D、B-树和B+树都能有效支持随机检查
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将森林转换为对应的二叉树，若在二叉树中，结点u是结点v的父结点的父结点，则在原来的森林中，u和v可能具有的关系是：（I II）
I、父子关系 II、兄弟关系 III、u的父节点与v的父节点是兄弟关系。
