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參考答案:在大型文件系统中，采用索引可以有效的提高查找的效率，建立文件时，在输入数据记录的同时，建立一张索引表，每个索引表项记录相应数据块的地址。检索文件记录时，先将外存上的索引表读入内存，从索引表中查到数据记录的地址后，再将相应的记录读入内存。
如果文件中的数据在使用过程中记录变化较多，则要频繁地对索引表进行插入和删除操作，这时对索引表采用树型结构较好。但是如果文件系统很大，则索引表也往往很大，需分块读入内存，若采用二叉查找树的结构，仍需多次访问外存，而访问外存的代价很大，为了减少访问外存的次数，就应尽量减少索引表的深度。简要介绍一下广泛应用于大型文件系统中的B-树。
B-树是一种平衡的多路查找树。
一棵m阶的B-树，如果它非空，则它必须同时满足下列几个条件：
（1）若B-树的根结点不是叶子结点，则它至少有两棵子树；
（2）树中每个结点的关键字数不得超过m；
（3）除根结点之外的非叶子结点至少含有「m/2 棵子树；
（4）B-树中每个非叶子结点的结构为 ( n，P1，K1，P1，K2，……Pn-1，Kn，Pn)。其中 0≤n≤m ,n为该结点中含有关键字的个数；Ki（i=1,2，……,n）为数据记录的关键字，并且Ki < Ki+1，Pi（ 0≤i≤n）为指向该结点子树根结点的指针，且指针Pi-1所指向的子树中的所有结点的关键字均小于Ki；指针Pi所指向的子树中的所有结点的关键字均大于Ki。
（5）B-树所有的叶子结点都在同一层上。他们不带有效信息，故又称失败结点。
下图是一棵4阶B-树，深度为3。
下面简单介绍一下B-树的查找过程，对B-树的插入和删除算法则不作深入介绍。
由B-树的定义可知，对B-树的查找与二叉查找树的算法类似，它是一个顺指针查找和关键字比较的交叉的过程。例如要查找上图中关键字为36的结点，从根结点①开始，找到结点③，其子树中的结点关键字范围在16到40之间，而③只有一个关键字23，由于23〈36，故应沿着第二个指针找到结点⑧，同样，结点⑧中35〈36，故应沿着⑧中第二个指针查找，但这个指针指向一个叶子结点，查找失败。这也是为什么B-树中的叶子结点称为失败结点的原因。
