B-tree ma duży współczynnik rozgałęzienia, więc jest płytkie i robi mniej IO dyskowego (mniej odczytów stron). BST jest „wskaźnikowe” i głębsze; w pamięci działa OK, ale na dysku przegrywa z B-tree dopasowanym do stron.
Odpowiedź zaawansowana
Głębiej
Rozwinięcie krótkiej odpowiedzi — co zwykle ma znaczenie w praktyce:
Kontekst (tagi): b-tree, bst, disk-io, indexes
Złożoność: porównaj typowe operacje (średnio vs najgorzej).
Inwarianty: co musi być zawsze prawdą, żeby struktura/algorytm działał poprawnie.
Kiedy wybór jest zły: objawy w produkcji (latencja, GC, cache misses).
Wytłumacz "dlaczego", nie tylko "co" (intuicja + konsekwencje).
Trade-offy: co zyskujesz i co tracisz (czas, pamięć, złożoność, ryzyko).
Edge-case’y: puste dane, duże dane, błędne dane, współbieżność.
Przykłady
Krótki przykład (szablon do wyjaśniania):
// Example: discuss trade-offs for "b-tree-vs-bst-—-czemu-b-tree-jest-popularne-na-d"
function explain() {
// Start from the core idea:
// B-tree ma duży współczynnik rozgałęzienia, więc jest płytkie i robi mniej IO dyskowego (mn
}
Typowe pułapki
Zbyt ogólna odpowiedź (brak konkretów, brak przykładów).
Brak rozróżnienia między "średnio" a "najgorzej" (np. złożoność).