对B树概念介绍
B树说白了就是一个结点有多个子结点。
本文介绍的数据结构英文是B-tree，中文写作B-树，其中 – 并不是减号，而是连接符，读作B树。
B-树是一种平衡搜索树，但它的每个结点包含的元素可以多于2个，因此并不是严格意义上的二叉树。
相比与二叉树，B树显得更矮，更胖。它的每个结点包含多个数据，这特别适合于对外存的访问。由于硬盘等设备访问速度和内存相比非常慢，而从硬盘读取1个数据和读取10个数据用时几乎一样，这非常适合使用B-树这种结构。每个结点数据很多，就可以从磁盘依次取出大量数据，矮的特点可以减少磁盘的IO次数。
B树与红黑树最大的不同在于，B树的结点可以有许多子女，从几个到几千个。那为什么又说B树与红黑树很相似呢?因为与红黑树一样，一棵含n个结点的B树的高度也为O（lgn），但可能比一棵红黑树的高度小许多，应为它的分支因子比较大。所以，B树可以在O（logn）时间内，实现各种如插入（insert），删除（delete）等动态集合操作。
定义：m阶B树的定义
B-树的所有叶子结点都位于同一深度，同时对每个结点的分支数也有限制。一个m阶B-树满足
每个结点的分支数最多m个，因此每个结点元素个数最多m-1个。
除根节点外，每个结点的分支树最少 ⌈m/2⌉ 个（向上取整）。根节点例外，根节点可以只有2个分支。
这样，m阶B-树也可以叫做 (⌈m/2⌉ , m) -树 。
定义：以最小度为定义B树
我们可以为每棵B树规定一个最小度数（树的孩子结点数）：T（最大度数为2T）,那么每个结点所包含的关键字个数的范围：T-1 ~2T-1, 所包含的孩子结点个数为T ~ 2T。当结点关键字个数为2T – 1时，该结点满。（根结点至少包含1个关键数，而其他结点至少包含T – 1个关键字。
B树高度
以最小度来求：（注意下面的h是从0计算的，假设h最大可取到3，也就是0,1,2,3相当于4层）
h<=logt((n+1)/2)
t: 最小的度
n：总的关键字个数
h：深度范围
以阶数来求：
曾在一次面试中被问到，一棵含有N个总关键字数的m阶的B树的最大高度是多少?答曰：log_ceil（m/2）(N+1)/2 + 1 （上面中关于m阶B树的第1点特性已经提到：树中每个结点含有最多含有m个孩子，即m满足：ceil(m/2)<=m<=m。
注意：这里求得高度是以1位开始的，即(1,2,3,4…）
参照：http://ju.outofmemory.cn/entry/234025
http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142/
B树插入删除
（未完待续）
