前一篇文章中，效率成了很关键的问题，比较数据库还是需要能高效查找数据才行
那么如何解决查找问题呢？一个很好的办法是使用B+树，关于B+树就不做多的介绍了，网上有很多
这里只贴出定义
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
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）；
5.为所有叶子结点增加一个链指针；
6.所有关键字都在叶子结点出现；
至于实现，给出一个连接可以看看 https://github.com/begeekmyfriend/bplustree
然后数据库的键是字符串型的，如果转换出数字呢？答案是用hash算法，网上也有很多经典的实现
这里给出Bizzard公司的经典算法（采用了部分，不是全部）
#pragma once
#include <string>
unsigned long cryptTable[0x500];
void prepareCryptTable()
{
unsigned long seed = 0x00100001, index1 = 0, index2 = 0, i;
for (index1 = 0; index1 < 0x100; index1++)
{
for (index2 = index1, i = 0; i < 5; i++, index2 += 0x100)
{
unsigned long temp1, temp2;
seed = (seed * 125 + 3) % 0x2AAAAB;
temp1 = (seed & 0xFFFF) << 0x10;
seed = (seed * 125 + 3) % 0x2AAAAB;
temp2 = (seed & 0xFFFF);
cryptTable[index2] = (temp1 | temp2);
}
}
}
unsigned long HashString(const std::string& key, unsigned long dwHashType)
{
unsigned char *ckey = (unsigned char *)key.c_str();
unsigned long seed1 = 0x7FED7FED, seed2 = 0xEEEEEEEE;
int ch;
while (*ckey != 0)
{
ch = toupper(*ckey++);
seed1 = cryptTable[(dwHashType << 8) + ch] ^ (seed1 + seed2);
seed2 = ch + seed1 + seed2 + (seed2 << 5) + 3;
}
return seed1;
}
暴雪的源码中是用了三次hash值来决定一个数据的，数据冲突的几率是1: 18889465931478580854784几乎不可能出现
而我们这里由于纯粹的学习原理而已，所以采用一次就行了
接下来就是要把这两个算法整合进数据库中，用来代替以前的搜索算法
需要对算法进行一定的修改
在下一张章中实现
