B树与R树相比-是不是一堆链接在一起的链表？

我对B树非常熟悉，主要是必须使数据库充满电力，空调和硬盘空间。我与一个双（doubl [ie，ey]？）链接列表相关联。

今天，午餐时的一位开发人员提到了R树。

我跳上维基百科，开始阅读。这听起来像高大的B树。不幸的是，由于缺乏深厚的数学背景，很难理解我的一些同事在谈论什么。

我希望有人能阐明B树和R树之间的一些区别。无论如何，我可能最终都会问这些家伙，但是不能保证他们会回答我的问题。他们很有可能会开始对上帝God不休，知道什么。。。

R树可以被认为是b树的一般化。b树在其包含的键的“有界范围”内提供O（log n）访问，而R树在其包含的键的“ K维区域”内提供O（log n）访问。

如果您想将邮政编码映射到县名，则可以使用B树，因为您可能会问：“邮政编码在60000到61000之间的所有县都在哪里？” 但是，B树不适合将GPS坐标映射到县名，以进行诸如“芝加哥100英里内的所有县都在哪个县？”之类的查询，因为它仅在一个维度上订购键。R-Tree根据重叠的边界框将其键分解，因此，当您需要在多个维度上进行查询时，这是一种自然的存储键的方法。

只要您忽略列表的构造方式（具体而言，如何添加和删除元素以及如何重新平衡节点），就可以将大多数树结构简化为某种形式的链接列表。本质上是将一个数据结构与另一个数据结构区分开的插入/删除/检索算法。

R树中的节点通常包含一个边界框，使您可以有效地索引位置，如果要搜索“靠近”特定位置的记录，可能会需要。B树中的元素具有更简单的排序。您可以直接比较某事物是否大于或等于另一个元素。在R树中，每个条目的目的是确定边界框中包含哪些元素。

B树可让您有效地搜索辅助存储器（如硬盘）中的可订购项，R树可让您有效地搜索“在”特定点或边界框“附近”的元素。在辅助存储器中。