删除操作比B树简单一些，因为叶子节点有指针的存在，向兄弟节点借元素时，不需要通过父节点了，而是可以直接通过兄弟节移动即可（前提是兄弟节点的元素大于m/2），然后更新父节点的索引；如果兄弟节点的元素不大于m/2（兄弟节点也没有多余的元素），则将当前节点和兄弟节点合并，并且删除父节点中的key，
下面来看一个具体的实例：
B+树的初始状态
删除10，删除后，不满足要求，发现左边兄弟节点有多余的元素，所以去借元素，最后，修改父节点索引
删除元素5，发现不满足要求，并且发现左右兄弟节点都没有多余的元素，所以，可以选择和兄弟节点合并，最后修改父节点索引
发现父节点索引也不满足条件，所以，需要做跟上面一步一样的操作
B+树相比较B树有一些优点：
B+树的层级更少：相较于B树B+每个非叶子节点存储的关键字数更多，树的层级更少所以查询数据更快
B+树查询速度更稳定：B+所有关键字数据地址都存在叶子节点上，所以每次查找的次数都相同所以查询速度要比B树更稳定
B+树天然具备排序功能：B+树所有的叶子节点数据构成了一个有序链表，在查询大小区间的数据时候更方便，数据紧密性很高，缓存的命中率也会比B树高
B+树全节点遍历更快：B+树遍历整棵树只需要遍历所有的叶子节点即可，，而不需要像B树一样需要对每一层进行遍历，这有利于数据库做全表扫描
这里不再给出B树和B+树代码实现，代码实现可见参考【26】
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本博客为学习笔记，参考资料如下！
水平有限，难免错漏，欢迎指正！
参考：
【1】：邓俊辉 编著. 《数据结构与算法》
【2】：王世民 等编著 . 《数据结构与算法分析》
【3】： Michael T. Goodrich 等编著.《Data-Structures-and-Algorithms-in-Java-6th-Edition》
【4】：严蔚敏、吴伟民 编著 . 《数据结构》
【5】：程杰 编著 . 《大话数据结构》
【6】：[Data Structure] 数据结构中各种树
【7】：Tree
【8】：Binary Tree
【9】：Java数据结构与算法——二叉树及操作(包括二叉树遍历)
【10】：Java数据结构和算法（十）——二叉树
【11】：阿粉带你玩转二叉查找树
【12】：JAVA递归实现线索化二叉树
【13】：二叉查找树(三)之 Java的实现
【14】：一步一步写平衡二叉树（AVL树）
【15】：什么是平衡二叉树（AVL）
【16】：什么是平衡二叉树（AVL）
【17】：动画 | 什么是AVL树？
【18】：详解什么是平衡二叉树（AVL）（修订补充版）
【19】：红黑树深入剖析及Java实现
【20】：平衡查找树之红黑树
【21】：漫画：什么是红黑树？
【22】：面试官问你B树和B+树，就把这篇文章丢给他
【23】：平衡二叉树、B树、B+树、B*树 理解其中一种你就都明白了
【24】：B树和B+树的插入、删除图文详解
【25】：B树Java代码实现以及测试
【26】：Introduction of B-Tree
【27】：B+树详解