使用 Go 实现 B树或多路平衡查找树

B树是一种多路平衡查找树，常用于在磁盘等外部存储中实现高效的查找、插入和删除操作。下面是使用Go语言实现B树的代码示例：

type BTree struct {
    degree int     // B树的度数
    root   *node   // B树的根节点
}

type node struct {
    keys     []int       // 节点中存储的关键字列表
    children []*node     // 节点的子节点列表，在叶子节点中为空
    isLeaf   bool        // 是否为叶子节点
}

// 新建一个B树
func NewBTree(degree int) *BTree {
    return &BTree{degree: degree, root: newLeafNode(degree)}
}

// 在B树中查找指定的关键字
func (b *BTree) Search(key int) bool {
    return b.root.search(key)
}

// 在B树中插入一个新的关键字
func (b *BTree) Insert(key int) {
    if b.root.isFull(b.degree) {
        newRoot := newNode(b.degree, false)
        newRoot.children = append(newRoot.children, b.root)
        newRoot.splitChild(0, b.root)
        index := 0
        if newRoot.keys[0] < key {
            index++
        }
        newRoot.children[index].insertNonFull(key)
        b.root = newRoot
    } else {
        b.root.insertNonFull(key)
    }
}

func newNode(degree int, isLeaf bool) *node {
    return &node{keys: make([]int, 0, 2*degree-1), children: make([]*node, 0, 2*degree), isLeaf: isLeaf}
}

func newLeafNode(degree int) *node {
    return newNode(degree, true)
}

func (n *node) isFull(degree int) bool {
    return len(n.keys) == 2*degree-1
}

func (n *node) search(key int) bool {
    i := 0
    for i < len(n.keys) && key > n.keys[i] {
        i++
    }
    if i < len(n.keys) && key == n.keys[i] {
        return true
    }
    if n.isLeaf {
        return false
    }
    return n.children[i].search(key)
}

func (n *node) insertNonFull(key int) {
    i := len(n.keys) - 1
    if n.isLeaf {
        n.keys = append(n.keys, 0)
        for i >= 0 && key < n.keys[i] {
            n.keys[i+1] = n.keys[i]
            i--
        }
        n.keys[i+1] = key
    } else {
        for i >= 0 && key < n.keys[i] {
            i--
        }
        if n.children[i+1].isFull(len(n.keys)) {
            n.splitChild(i+1, n.children[i+1])
            if key > n.keys[i+1] {
                i++
            }
        }
        n.children[i+1].insertNonFull(key)
    }
}

func (n *node) splitChild(i int, y *node) {
    z := newNode(y.degree, y.isLeaf)
    z.keys = append(z.keys, y.keys[y.degree:]...)
    y.keys = y.keys[:y.degree-1]
    if !y.isLeaf {
        z.children = append(z.children, y.children[y.degree:]...)
        y.children = y.children[:y.degree]
    }
    n.children = append(n.children, nil)
    for j := len(n.children) - 1; j > i; j-- {
        n.children[j] = n.children[j-1]
    }
    n.children[i+1] = z
    n.keys = append(n.keys, 0)
    for j := len(n.keys) - 1; j > i; j-- {
        n.keys[j] = n.keys[j-1]
    }
    n.keys[i] = y.keys[y.degree-1]
}

需要注意的是，B树的度数可以根据具体情况进行调整，不同的度数可以对应不同的磁盘块大小和访问效率。同时，在实际应用中，可以根据实际数据集的特点来进行优化，例如采用B+树来减少非叶子节点的空间占用和磁盘块的读写次数。