B树是为磁盘或其他直接存储设备设计的一种平衡查找树。如下图所示。每一个结点箭头指向的我们称为入度，指出去的称为出度。树结构的结点入度都是1，不然就变成图了，所以我们一般说树的度就是指树结点的出度，也就是一个结点的子结点个数。有了度的概念我们就简单定义一下B树(假设一棵树的最小度数为M)：
1.每个结点至少有M-1个关键码，至多有2M-1个关键码；
2.除根结点和叶子结点外，每个结点至少有M个子结点，至多有2M个子结点；
3.根结点至少有2个子结点，唯一例外是只有根结点的情况，此时没有子结点；
4.所有叶子结点在同一层。
我们看看它的结点的结构，如下图所示:
每个结点存放着关键字和指向子结点的指针，很容易看出指针比关键码多一个。
由B树的定义我们可以看出它的一些特点：
1.树高平衡，所有叶结点在同一层；
2.关键字没有重复，按升序排序，父结点的关键码是子结点的分界；
3.B树把值接近的相关记录放在同一磁盘页中，从而利用了访问局部性原理；
4.B树保证一定比例的结点是满的，能改进空间利用率。
B树结点的大小怎么确定呢？为了最小化磁盘操作，通常把结点大小设为一个磁盘页的大小。一般树的高度不会超过3层，也就是说，查找一个关键码只需要3次磁盘操作就可以了。
在实现的时候，我是参照了《算法导论》的内容，先假定：
1.B树的根结点始终在主存中，不需要读磁盘操作；但是，根结点改变后要进行一次写磁盘操作；
2.任何结点被当做参数传递的时候，要做一次读磁盘。
在实现的时候其实还做了简化，每个结点除了包含关键码和指针外，还应该有该关键码所对应记录所在文件的信息的，比如文件偏移量，要不然怎么找到这条记录呢。在实现的时候这个附加数据就没有放在结点里面了，下面是定义树的结构，文件名为btrees.h，内容如下：
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在《算法导论》中实现用的是另外一种思想，就是先分裂，在查找插入位置的过程中，如果发现有满的结点，就先把它分裂了，这就保证了在最后叶结点上插入数据的时候，这个叶结点的父结点总是不满的。下面我们看一个例子：</div></div></div>
我们用逐个结点插入的方法创建一棵B树，结点顺序分别是{18, 31, 12, 10, 15, 48, 45, 47, 50, 52, 23, 30, 20}，我们看看具体过程：
1.创建一个空的B树；
2.插入18，这时候是非满的，如下所示：
3.同理插入31和12，都比较简单，如下所示：
4.插入10，这时候根结点是满的，就要分裂，由于根结点比较特殊，没有父结点，就要单独处理，先生成一个空结点做为新的根结点，再进行分裂，如下所示：
5.再插入15，48，45，由于非满，直接插入，如下所示：
6.插入47，这次叶结点满了，就要先分裂，再插入，如下所示：
其他都是同样的道理，就不赘述了，下面是源码，加入到btree.c中，最后写了个main函数和一个广度优先显示树的方法，大家可以自己对比结果，代码的实现参照了《算法导论》和博客
http://hi.baidu.com/kurt023/blog/item/4c368d8b51c59ed3fc1f10cc.html
他博客里面已经实现了，只是在定义B树的时候指针数和关键码数成一样了，我于是自己重写了一下。
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