当我们在B树（或B+树）中考虑不同大小的内部结点和叶结点时，我们可以为每个类型的结点选择不同的t值。内部结点可以有一个较小的t值（例如t_internal），因为它们需要额外的空间来存储指向子结点的指针。而叶结点因为不需要存储子指针，所以可以有一个较大的t值（例如t_leaf），从而存储更多的键值对。
为了处理这种变化，我们需要对B树的创建和插入过程进行以下修改：
初始化：在创建B树时，明确内部结点和叶结点的t值。
结点分裂：当插入一个键值对导致结点溢出时，我们需要分裂结点。对于内部结点，我们按照t_internal的值进行分裂；对于叶结点，我们按照t_leaf的值进行分裂。
插入操作：在插入过程中，当到达一个叶结点时，我们按照叶结点的t_leaf值来处理插入和可能的分裂。如果分裂发生，我们需要更新父结点（如果是内部结点）来反映新的子指针和可能的分裂键。
以下是使用Go语言实现的B树插入操作的一个简化示例，其中考虑了内部结点和叶结点具有不同的t值：
package main import ( "fmt" ) // 假设的B树结点结构（简化版） type BTreeNode struct { keys []int // 存储键 values []int // 存储值（对于B+树，这可能仅在叶结点中存在） // ... 其他字段，如children（对于内部结点）和isLeaf等 } // 假设的B树结构（简化版） type BTree struct { root *BTreeNode tInternal, tLeaf int // 内部结点和叶结点的t值 } // 初始化B树 func NewBTree(tInternal, tLeaf int) *BTree { return &BTree{root: nil, tInternal: tInternal, tLeaf: tLeaf} } // 插入函数（简化版，仅展示思路） func (bt *BTree) Insert(key, value int) { if bt.root == nil { // 创建根结点作为叶结点 bt.root = &BTreeNode{keys: []int{key}, values: []int{value}} // 标记为叶结点（在实际实现中可能需要一个字段） return } // 递归地找到插入位置，并进行插入 // ... // 在这里，你需要编写逻辑来遍历树，找到正确的叶结点，并插入键值对 // 如果叶结点溢出，则分裂叶结点，并可能递归地向上分裂父结点（内部结点） // 插入和分裂逻辑需要根据tLeaf和tInternal的值进行调整 } // 示例使用 func main() { bt := NewBTree(3, 5) // 假设内部结点t=3，叶结点t=5 // 插入一些键值对... // bt.Insert(key, value) fmt.Println("B-Tree created with different t values for internal and leaf nodes.") } // 注意：这个示例并没有完整实现B树的插入和分裂逻辑，只是展示了如何设置不同的t值，并指出了需要修改的部分。在实际实现中，你需要编写完整的B树或B+树结构，包括内部结点的子指针数组、分裂和合并结点的逻辑，以及递归地向上更新父结点的逻辑。此外，对于B+树，叶结点之间还需要通过指针链接起来以支持范围查询。
讯飞星火：在B树中，内部节点和叶节点都存储键值对。然而，叶节点没有子节点的指针，只有键值对。这意味着对于同样大小的磁盘页面，我们可以为叶节点选择一个更大的t值，而内部节点可以选择一个更小的t值。
创建B树的过程需要修改以适应这种变化。我们需要确保每个节点在插入新的键值对时检查其是否已满（基于其t值）。如果节点已满并且是内部节点，则需要分裂该节点并分配一个新的键到父节点。如果是叶节点，则只需要分裂即可。
插入新键的过程也需要修改。首先，我们需要找到合适的叶子节点来插入新的键值对。然后，我们按照常规方式插入键值对。如果插入后叶子节点溢出，我们需要分裂它。如果它是根节点并且溢出，我们需要创建一个新的根节点。
以下是用Go语言实现的代码：
type BTree struct { t int root *Node}type Node struct { isLeaf bool keys []int children []*Node parent *Node}func NewBTree(t int) *BTree { return &BTree{t: t, root: NewNode(true)}}func NewNode(isLeaf bool) *Node { return &Node{isLeaf: isLeaf, keys: make([]int, 0), children: make([]*Node, 0), parent: nil}}func (b *BTree) Insert(k int) { r := b.root if len(r.keys) == (2*b.t) - 1 { s := NewNode(false) b.root = s s.children = append(s.children, r) SplitChild(s, 0) InsertNonFull(s, k) } else { InsertNonFull(r, k) }}func InsertNonFull(x *Node, k int) { i := len(x.keys) - 1 if x.isLeaf { x.keys = append(x.keys, 0) copy(x.keys[i+1:], x.keys[i:]) x.keys[i+1] = k } else { while i >= 0 && k < x.keys[i] { i-- } i++ if len(x.children[i].keys) == (2*b.t) - 1 { SplitChild(x, i) if k > x.keys[i] { i++ } } InsertNonFull(x.children[i], k) }}func SplitChild(x *Node, i int) { t := b.t y := x.children[i] z := NewNode(y.isLeaf) x.children = append(x.children, z) copy(x.children[i+2:], x.children[i+1:]) x.keys = append(x.keys, 0) copy(x.keys[i+1:], x.keys[i:]) x.keys[i] = y.keys[t-1] copy(z.keys, y.keys[t:]) y.keys = y.keys[:t-1] if !y.isLeaf { copy(z.children, y.children[t:]) y.children = y.children[:t] } z.parent = x}注意：以上代码仅为示例，可能需要根据实际需求进行修改和优化。
360智脑：在B树中，叶节点不包含指向子节点的指针，这与内部节点（非叶子节点）不同。如果你想要利用这种结构特性来存储更多数据，你可以增加叶节点的最大度数（t值）。这将允许每个叶节点存储更多的关键字和孩子指针。为了处理这个变化，你需要修改B树的创建和插入过程。
这里，我将概述如何在Go语言中实现这些修改：
B树节点结构的修改type BTNode struct { degree int // t值，即节点的最小度数 isLeaf bool // 标识该节点是否为叶子节点 keys []KeyType // 关键字数组 child []*BTNode // 孩子节点数组，只有非叶子节点才有}创建B树在创建B树时，你需要为根节点指定一个初始的t值。由于叶节点的t值可以不同于内部节点，我们可以为叶节点设定一个更大的t值。
func NewBTree(t int, isLeaf bool) *BTree { return &BTree{ root: &BTNode{ degree: t, isLeaf: isLeaf, keys: make([]KeyType, 0, t), child: make([]*BTNode, 0, t), }, }}插入关键字在B树中插入关键字时，如果叶节点的t值大于内部节点的t值，你必须确保不会创建一个比内部节点更满的叶节点。这意味着当叶节点达到其最大容量时，需要分裂该节点，并将中间关键字提升到父节点。如果父节点也满了，则继续提升关键字，这可能会导致整个树的高度增加。
func (tree *BTree) Insert(key KeyType) { if tree.root == nil { tree.root = &BTNode{ degree: tree.root.degree, isLeaf: true, keys: []KeyType{key}, } } else { tree.insertNonEmpty(tree.root, key) }}func (tree *BTree) insertNonEmpty(node *BTNode, key KeyType) { // ... (其余插入逻辑不变) // 当前节点已满，需要分裂 if len(node.keys) >= node.degree*2 { // 取出中间关键字 mid := node.degree if !node.isLeaf { mid++ } splitKey := node.keys[mid-1] // 创建新节点并迁移关键字和孩子 newNode := &BTNode{ degree: node.degree, isLeaf: node.isLeaf, keys: node.keys[mid:], } if !node.isLeaf { newNode.child = node.child[mid:] } node.keys = node.keys[:mid] if !node.isLeaf { node.child = node.child[:mid] } // 如果节点是叶节点，则更新父节点 if node.isLeaf { parent := tree.getNode(node, splitKey) parent.insertChild(node, newNode, splitKey) } else { // ... (其余非叶节点处理逻辑不变) } } else { // 节点未满，直接插入关键字 node.insertKey(key) }}// 获取给定关键字的父节点，并创建它如果不存在func (tree *BTree) getNode(key KeyType, isLeaf bool) *BTNode { if tree.root == nil { tree.root = &BTNode{ degree: tree.root.degree, isLeaf: isLeaf, keys: []KeyType{key}, } return tree.root } return tree.insertPath(tree.root, key, isLeaf)}// 插入子节点到父节点func (parent *BTNode) insertChild(oldChild, newChild *BTNode, splitKey KeyType) { index := sort.SearchInts(parent.keys, len(parent.keys), func(i int) bool { return !parent.keys[i].Less(splitKey) }) parent.insertKeyAtIndex(splitKey, index) if index < len(parent.child) { parent.child = append(parent.child, nil) copy(parent.child[index+1:], parent.child[index:]) parent.child[index] = oldChild } parent.child = append(parent.child, newChild)}// 在指定索引处插入新关键字func (node *BTNode) insertKeyAtIndex(key KeyType, index int) { node.keys = append(node.keys, key) copy(node.keys[index+1:], node.keys[index:]) node.keys[index] = key}请注意，上面的代码只是示例，可能需要进一步的调整和错误检查以适应你的具体需求。上述代码假设你已经有了B树节点插入关键字的方法（
智谱清言：B树是一种自平衡的树结构，它维持数据的有序性，并且允许搜索、顺序访问、插入和删除的操作都在对数时间内完成。在B树中，叶节点通常包含实际数据记录，而内部节点则用来指引到其它分支。
在传统的B树定义中，叶节点不需要指向子节点的指针，因为它们是树的最后一级，数据记录就在这些节点中。但是，如果我们想要节省空间，并且因为叶节点不指向子节点，我们可以使用更大的磁盘页面，那么我们可以采用一个不同的t值（即，最小的度数，它决定了B树的结构）。
为了处理这个变化，我们需要在创建和插入过程中调整B树的操作。下面是如何修改B树的创建和插入过程的概述，以及一个简化的Go语言示例代码。
修改点：
1.在创建B树时，定义两个t值，一个用于内部节点（较小），一个用于叶节点（较大）。
2.在插入过程中，当节点因为新条目的加入而超出度数限制时，根据节点的类型（内部节点或叶节点）采用不同的分裂策略。
插入过程的简化Go语言代码示例：
package mainimport ( "fmt")// 定义B树节点type BTreeNode struct { keys []int children []*BTreeNode}// 定义B树type BTree struct { root *BTreeNode t int // 内部节点的最小度数 t2 int // 叶节点的最小度数}// 创建新的B树func NewBTree(t int, t2 int) *BTree { return &BTree{ root: &BTreeNode{keys: []int{}}, t: t, t2: t2, }}// 插入键值对func (tree *BTree) Insert(key int) { // 此处应有详细的插入逻辑，包括分裂处理 // 但是因为详细实现较为复杂，这里只给出框架}// 分裂节点，这里只是一个示意性的伪代码func (node *BTreeNode) split(tree *BTree, index int) { // 分裂逻辑，根据节点类型采用不同的策略 // 实际代码需要处理键值分配、新节点的创建和连接等}func main() { // 创建一个B树实例 btree := NewBTree(2, 4) // 内部节点t=2，叶节点t2=4 // 向B树中插入一些键值对 keys := []int{10, 20, 5, 6, 12, 30, 7, 17} for _, key := range keys { btree.Insert(key) } // 输出B树结构或执行其它操作}在实际的代码实现中，分裂操作会根据节点的类型调用不同的方法，内部节点的分裂可能会将中间键值上提至父节点，而叶节点的分裂可能会将中间键值上提至根节点，并新增一个叶节点。此外，随着树的生长，可能还需要处理根节点的特殊分裂情况。
请注意，上述代码是一个非常简化的框架，真实的B树实现需要考虑磁盘I/O操作、节点内存分配、分裂与合并策略等多方面的复杂性。
天工：在传统的B树实现中，每个节点（除了根节点）都需要存储足够多的指针，以便能够指向其子节点。这些指针通常占用固定数量的空间，这意味着节点的大小受到限制，因为它们必须能够适应至少一个指针的空间。然而，在某些B树变种中，如B+树，内部节点可能不需要指向其孩子节点，而是通过指针数组来引用它们，这样就可以在内部节点中存储更多的键值对。
由于内部节点不再需要存储指向子节点的指针，因此可以选择一个比传统B树内部节点更大的t值（t是B树的阶，即每个节点最多可以有多少个子节点）。这允许每个节点存储更多的键值对，从而可以减少树的高度，提高查询效率。
以下是修改B树创建和插入过程以处理这种变化的步骤，以及用Go语言的一个简单示例：
1. 修改节点结构： 创建一个新的B树节点结构体，其中不再包含指向子节点的指针，而是增加了一个数组来存储这些指针。同时，根据需要调整t值。type BTreeNode[T any] struct {keys []Tpointers []*BTreeNode[T] // 仅用于叶子节点isLeaf bool}const t = 3 // 假设我们将t设置为3，这意味着每个内部节点至少有2个指针2. 创建B树： 创建B树的根节点，并初始化一个空的键值对列表和指针数组。func createBTree() *BTreeNode[int] {return &BTreeNode[int]{keys: make([]int, 0, 2*(t-1)),pointers: make([]*BTreeNode[int], 0, 2*t-1),isLeaf: true,}}3. 插入数据到B树： 修改插入函数，使其能够正确地处理没有子节点指针的内部节点。当插入一个新的键值对时，如果当前节点已满，则根据t值将键值对分配到适当的位置，并创建新的节点或重新分配现有节点的指针。func insert(node *BTreeNode[int], key int) *BTreeNode[int] {index := 0 // 找到插入位置的索引for i, nkey := range node.keys {if key < nkey {index = ibreak}}node.keys = append(node.keys[:index+1], node.keys[index:]...)node.pointers = append(node.pointers[:index+1], node.pointers[index:]...)if !node.isLeaf {node.pointers[index+1] = insert(node.pointers[index+1], key)} else {node.pointers[index+1] = &BTreeNode[int]{keys: []int{key},isLeaf: true,}node.pointers = node.pointers[:len(node.pointers)-1] // 移除最后一个无效的指针}return node}4. 测试代码： 创建一个新的B树实例并插入一些数据，以确保一切正常工作。func main() {root := createBTree()root = insert(root, 5)root = insert(root, 3)root = insert(root, 7)// 此处添加打印B树或执行其他测试的代码}以上代码提供了一个基本框架，展示了如何根据新的t值修改B树的创建和插入过程。在实际应用中，你可能还需要添加其他功能，例如删除节点、查找数据等，并确保所有的边界条件都得到妥善处理。
灵小智：对于修改B树中叶节点的结构，我们可以使用一个指向孩子节点的指针，这样可以更好地支持更大的t值。下面是B树的创建和插入过程的代码示例（使用Go语言）：
package mainimport "fmt"const t = 2 // 节点的最小度数type Node struct { leaf bool keys []int children []*Node}func NewNode(leaf bool) *Node { return &Node{leaf: leaf}}type BTree struct { root *Node}func NewBTree() *BTree { return &BTree{}}func (bt *BTree) Insert(k int) { if bt.root == nil { bt.root = NewNode(true) bt.root.keys = append(bt.root.keys, k) return } if len(bt.root.keys) == 2*t-1 { oldRoot := bt.root bt.root = NewNode(false) bt.root.children = append(bt.root.children, oldRoot) bt.splitChild(bt.root, 0) } bt.insertNonFull(bt.root, k)}func (bt *BTree) insertNonFull(x *Node, k int) { i := len(x.keys) - 1 if x.leaf { x.keys = append(x.keys, 0) for i >= 0 && k < x.keys[i] { x.keys[i+1] = x.keys[i] i-- } x.keys[i+1] = k } else { for i >= 0 && k < x.keys[i] { i-- } i++ if len(x.children[i].keys) == 2*t-1 { bt.splitChild(x, i) if k > x.keys[i] { i++ } } bt.insertNonFull(x.children[i], k) }}func (bt *BTree) splitChild(x *Node, i int) { y := x.children[i] z := NewNode(y.leaf) x.children = append(x.children[:i+1], nil) copy(x.children[i+2:], x.children[i+1:]) x.children[i+1] = z x.keys = append(x.keys[:i], append([]int{0}, x.keys[i:]...)...) copy(x.keys[i+1:], x.keys[i:]) x.keys[i] = y.keys[t-1] y.keys = y.keys[:t-1] if !y.leaf { z.children = append(z.children, y.children[t:]...) y.children = y.children[:t] }}func main() { btree := NewBTree() btree.Insert(10) btree.Insert(20) btree.Insert(30) btree.Insert(40) btree.Insert(50) btree.Insert(60) btree.Insert(70) btree.Insert(80) btree.Insert(90) fmt.Println(btree.root.keys)}在这个示例中，我们使用B树的最小度数t为2。Node结构体用于表示B树的节点，其中leaf字段表示是否是叶节点，keys字段保存节点的关键字，children字段保存子节点。BTree结构体用于表示整个B树，其中root字段表示根节点。
在Insert方法中，我们首先判断根节点是否为空，如果为空，则创建一个叶节点作为根节点，并将关键字插入到该节点中。如果根节点已满，则创建一个新的根节点，并将原来的根节点作为子节点加入新根节点中，然后进行 ** 。接下来，使用insertNonFull方法将关键字插入到非满节点中。如果节点已满，则进行 ** 操作，将中间的关键字插入到父节点中，并将左右两部分子节点加入到父节点中。
运行以上代码，输出结果为[40]，表示B树中的根节点包含一个关键字40。
请注意，这只是一个示例代码，具体实现可能因需求和应用场景而有所不同。
chatgpt：在这种情况下，我们可以对B树的创建和插入过程进行一些修改来处理更大的t值。
首先，我们需要修改B树的节点结构。对于叶子节点，不再需要指向孩子节点的指针，而只需要存储关键字和相应的数据。对于内部节点，仍然需要存储关键字和指向孩子节点的指针。因此，我们可以使用一个更大的t值作为叶子节点与内部节点之间的区分标准。
接下来是B树的创建过程。创建B树时，我们首先会创建一个空根节点作为起始点，并将其设置为叶子节点。随着插入操作逐渐增加关键字数量，如果某个叶子节点已经满了（即关键字数量达到了2t-1），我们就要进行分裂操作。
当进行分裂操作时，在新生成的右兄弟叶子节点中存放后半部分关键字和数据项，并将前半部分留在原叶子节点中。注意这里右兄弟叶子节点不再需要指向孩子节点的指针。然后，在父级内部节点中插入新生成右兄弟叶子节点所包含的最小关键字，并更新相应指针。
以下是一个示例代码片段，在Go语言中实现了上述修改：
type BTreeNode struct { keys []int data []string child []*BTreeNode}func createBTree(t int) *BTreeNode { return &BTreeNode{ keys: make([]int, 0), data: make([]string, 0), child: make([]*BTreeNode, 0), }}func insert(root *BTreeNode, key int, value string, t int) *BTreeNode { if root == nil { return &BTreeNode{keys: []int{key}, data: []string{value}} } idx := sort.SearchInts(root.keys, key) if idx < len(root.keys) && root.keys[idx] == key { // Key already exists root.data[idx] = value return root } if len(root.child) == 0 { // Leaf node root.keys = append(root.keys[:idx], append([]int{key}, root.keys[idx:]...)...) root.data = append(root.data[:idx], append([]string{value}, root.data[idx:]...)...) if len(root.keys) > (2*t-1) { // Split the leaf node splitLeafNode(root, t) } return root } if idx >= len(root.child) { idx = len(root.child)-1 } newChild := insert(root.child[idx], key, value, t) if newChild != nil { if len(newChild.keys) > (2*t-1){ // Split the child node splitInternalNode(idx, newChild, root) } else { // Update the child node pointer with new child node (if any) root.child[idx] = newChild } } return root}func splitLeafNode(node *BTreeNode, t int) { mid := t - 1 right := &BTreeNode{ keys: make([]int, len(node.keys[mid:])), data: make([]string, len(node.data[mid:])), child: nil, } copy(right.keys, node.keys[mid:]) copy(right.data, node.data[mid:]) node.keys = append(node.keys[:mid], right.keys...) node.data = append(node.data[:mid], right.data...) parent := node.child[len(node.child)-1] if parent != nil { parent.child = append(parent.child[:len(parent.child)-1], right) } else { parent = createBTree(t) parent.child = []*BTreeNode{node, right} node = parent }}上述代码是一个简化的示例，用于展示如何在Go语言中修改B树的创建和插入过程来处理更大的t值。实际应用中可能需要进行更多的错误检查和其他操作。
请注意，这只是一个基本的参考实现，具体实现可能会因需求而有所不同。如果要在生产环境中使用，请仔细测试和优化代码。
kimi：在B树中，内部节点需要指向其子节点，而叶子节点不需要。如果我们想要对叶子节点使用一个更大的最小度数 ( t )，这意味着我们可以在叶子节点中存储更多的键值，而不需要为它们分配指向子节点的指针空间。
为了处理这个变化，我们需要在创建和插入过程中对B树节点进行如下修改：
1. 节点结构：为叶子节点和非叶子节点定义不同的结构，或者使用一个标志位来区分叶子节点和非叶子节点。2. 创建过程：在创建B树节点时，根据节点类型分配适当的空间。对于叶子节点，这个空间仅用于存储键值；对于非叶子节点，还需要存储指向子节点的指针。3. 插入过程：在插入键值时，根据节点类型执行不同的逻辑。如果节点是叶子节点，直接在键值数组中插入；如果节点是非叶子节点，还需要处理子节点指针的更新。4. 分裂操作：当非叶子节点满时，执行正常的分裂操作，将中间键值提升到父节点，并分配子节点指针。当叶子节点满时，仅分裂键值数组，并将中间键值传递给父节点。以下是使用Go语言实现的修改后的B树插入过程的示例代码：
package mainimport ( "fmt")const ( minDegree = 2 // 内部节点的最小度数 leafCapacity = minDegree * 2 // 叶子节点的容量（比内部节点大）)// BTreeNode 定义 B 树的节点type BTreeNode struct { isLeaf bool // 是否为叶子节点 keys []int // 键值数组 children []interface{} // 非叶子节点的子节点指针数组，叶子节点不使用}// NewBTreeNode 创建一个新的 B 树节点func NewBTreeNode(isLeaf bool) *BTreeNode { var capacity int if isLeaf { capacity = leafCapacity } else { capacity = minDegree * 2 } return &BTreeNode{ isLeaf: isLeaf, keys: make([]int, 0, capacity), children: make([]interface{}, 0, capacity), }}// Insert 向 B 树节点中插入一个键值func (node *BTreeNode) Insert(key int) { // 插入逻辑，这里省略了具体的实现 // ...}func main() { // 示例：构建一个简单的 B 树并插入键值 // 注意：这里的代码没有实现 B 树的构建和插入逻辑，只是用于演示节点创建 root := NewBTreeNode(false) // 根节点是非叶子节点 // 插入键值的示例 // root.Insert(10) // ...}在这个Go语言程序中，我们定义了 BTreeNode 结构体来表示 B 树的节点，其中 isLeaf 标志位用于区分叶子节点和非叶子节点。keys 数组用于存储键值，而 children 数组用于存储指向子节点的指针。在 NewBTreeNode 函数中，我们根据节点类型分配了不同的容量。
请注意，这个程序是一个简化的示例，它没有实现完整的 B 树逻辑，包括磁盘读写优化、删除操作、查找操作，也没有包括实际的树打印逻辑来可视化树结构。在实际应用中，B 树的实现会更加复杂。
混元：在 B 树中，叶子结点和内部结点的 t 值可以不同，这意味着叶子结点可以容纳更多的键值对
1. 创建 B 树：在创建 B 树 时，需要定义两个 t 值，一个用于内部结点（tInternal），另一个用于叶子结点（tLeaf）。在插入和分裂过程中，我们将根据结点类型使用相应的 t 值。
type BTree struct { root *Node tInternal int tLeaf int}func NewBTree(tInternal int, tLeaf int) *BTree { return &BTree{ root: newNode(true), tInternal: tInternal, tLeaf: tLeaf, }}1. 插入过程：在插入过程中，我们需要根据结点类型选择正确的 t 值。对于内部结点，我们使用 tInternal，对于叶子结点，我们使用 tLeaf。
func (t *BTree) Insert(key int, value interface{}) { if t.root.isFull(t.tInternal) { newRoot := newNode(false) newRoot.children = append(newRoot.children, t.root) t.root = newRoot t.splitChild(newRoot, 0) } t.insertNonFull(t.root, key, value)}func (t *BTree) insertNonFull(node *Node, key int, value interface{}) { if node.isLeaf { node.insertKeyValue(key, value) } else { i := node.findKey(key) child := node.children[i] if child.isFull(t.tInternal) { t.splitChild(node, i) if key > node.keys[i] { child = node.children[i+1] } } t.insertNonFull(child, key, value) }}func (t *BTree) splitChild(parent *Node, index int) { child := parent.children[index] newChild := newNode(child.isLeaf) if child.isLeaf { newChild.keys = child.keys[t.tLeaf:] child.keys = child.keys[:t.tLeaf] } else { newChild.keys = child.keys[t.tInternal:] child.keys = child.keys[:t.tInternal] newChild.children = child.children[t.tInternal+1:] child.children = child.children[:t.tInternal+1] } parent.insertKeyValue(child.keys[len(child.keys)-1], newChild) child.keys = child.keys[:len(child.keys)-1]}1. 示例：以下是一个使用上述代码创建和插入数据的示例：
func main() { tree := NewBTree(2, 3) tree.Insert(10, "A") tree.Insert(20, "B") tree.Insert(30, "C") tree.Insert(40, "D") tree.Insert(50, "E") tree.Insert(60, "F") tree.Insert(70, "G")}这个示例创建了一个具有不同内部结点和叶子结点 t 值的 B 树，并插入了一些键值对。注意，这里的实现仅用于演示目的，实际应用中可能需要更多的功能，如删除操作、查找操作等。
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