[U] 添加B+树

coderbruis · web-flow · commit 09378791a1ac · 2020-08-31T10:09:04.000+08:00
diff --git a/README.md b/README.md
@@ -123,8 +123,8 @@ Trie树
 | 队列 | 线性结构 | 1. 先进先出的数据结构；| JDK中的线程池底层的队列，包括：LinkedBlockingQueue、SynchronousQueue、ArraysBlockingQueue、DelayQueue等 |
 | 二分搜索树 | 非线性结构 | 1. 二分搜索树是一颗二叉树，每棵树节点都包含了节点值；<br/> 2. 每个节点值都大于左子树的所有节点的值，而小于右子树的所有节点的值；<br/>| x |
 | AVL树 | 非线性结构 | 1. AVL树是一个平衡二叉树，平衡二叉树的特性就是指左右加点的差值不能大于一；<br/> 2. AVL树每次插入、删除都需要进行左旋、右旋来保持AVL树的平衡性，因而这种维护需要更多代价; <br/> 3. AVL树的高度平衡，查找节点效率高；<br/> 4. AVL树的高度为logN；| windows对进程地址空间的管理用到了AVL树 |
-| 红黑树 | 非线性结构 | 1. ① 根节点为黑色；② 红黑树节点要么是红色，要么是黑色；③ 任意节点到叶子节点经过的黑色节点数量相同；④ 每个叶子节点（没有子节点的节点）都是黑色的；⑤ 如果一个节点是红色的，那么它的子节点都是黑色的; <br/> 2. 红黑树是"近似平衡"，因为红色节点的存在，让红黑树能够实现红色节点和其父亲节点进行融合，从而成为类似于2-3树这种"绝对平衡的树"；<br/> 3. 红黑树的高度近似于2logN；<br/> 4. 红黑树由于是近似平衡，所以维护成本比AVL树的要低，并且实践证明，红黑树的插入、查找和删除性能都比较稳定；| JDK中的TreeMap使用了红黑树；linux中的epoll底层，用红黑树来存储epoll_fd； |
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+| 红黑树 | 非线性结构 | 1. ① 根节点为黑色；② 红黑树节点要么是红色，要么是黑色；③ 任意节点到叶子节点经过的黑色节点数量相同；④ 每个叶子节点（没有子节点的节点）都是黑色的；⑤ 如果一个节点是红色的，那么它的子节点都是黑色的; <br/> 2. 红黑树是"近似平衡"，因为红色节点的存在，让红黑树能够实现红色节点和其父亲节点进行融合，从而成为类似于2-3树这种"绝对平衡的树"；<br/> 3. 红黑树的高度近似于2logN；<br/> 4. 红黑树由于是近似平衡，所以维护成本比AVL树的要低，并且实践证明，红黑树的插入、查找和删除性能都比较稳定；| JDK中的TreeMap使用了红黑树；linux中的epoll底层，用红黑树来存储epoll_fd； | 
+| B+树 | 非线性结构 | 1. 多节点，层数低；2. 时间复杂度为O(logn)；  | InnoDB底层使用的B+树 | 
 
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