No post anterior , apresentamos o B-Tree. Também discutimos as funções search() e traverse(). 
Neste post, a operação insert() é discutida. Uma nova chave é sempre inserida no nó folha. Seja a chave a ser inserida k. Como o BST, começamos da raiz e descemos até chegar a um nó folha. Assim que chegarmos a um nó folha, inserimos a chave nesse nó folha. Ao contrário dos BSTs, temos um intervalo predefinido no número de chaves que um nó pode conter. Portanto, antes de inserir uma chave para o nó, certificamo-nos de que o nó possui espaço extra. 

Como ter certeza de que um nó tem espaço disponível para uma chave antes que a chave seja inserida? Usamos uma operação chamada splitChild() que é usada para dividir um filho de um nó. Veja o diagrama a seguir para entender a divisão. No diagrama a seguir, o filho y de x está sendo dividido em dois nós y e z. Observe que a operação splitChild move uma tecla para cima e esta é a razão pela qual as árvores B crescem, ao contrário dos BSTs que crescem para baixo. 

Conforme discutido acima, para inserir uma nova chave, vamos descer da raiz à folha. Antes de descer para um nó, primeiro verificamos se o nó está cheio. Se o nó estiver cheio, nós o dividimos para criar espaço. A seguir está o algoritmo completo.

Inserção  
1) Inicialize x como root. 
2) Enquanto x não for folha, faça o seguinte 
... a) Encontre o filho de x que será percorrido a seguir. Deixe a criança ser y. 
.. b) Se y não estiver cheio, mude x para apontar para y. 
.. c) Se y estiver cheio, divida-o e altere x para apontar para uma das duas partes de y. Se k for menor que o meio em y, defina x como a primeira parte de y. Outra segunda parte de y. Quando dividimos y, movemos uma chave de y para seu pai x. 
3) O loop na etapa 2 para quando x é folha. x deve ter espaço para 1 chave extra, pois estamos dividindo todos os nós antecipadamente. Portanto, basta inserir k a x. 

Observe que o algoritmo segue o livro Cormen. Na verdade, é um algoritmo de inserção proativo onde antes de descer para um nó, nós o dividimos se estiver cheio. A vantagem de dividir antes é que nunca atravessamos um nó duas vezes. Se não dividirmos um nó antes de descer até ele e dividi-lo apenas se uma nova chave for inserida (reativa), podemos acabar percorrendo todos os nós novamente, da folha à raiz. Isso acontece nos casos em que todos os nós no caminho da raiz à folha estão cheios. Então, quando chegamos ao nó folha, nós o dividimos e movemos uma chave para cima. Mover uma chave para cima causará uma divisão no nó pai (porque o pai já estava cheio). Esse efeito em cascata nunca acontece neste algoritmo de inserção proativa. Há uma desvantagem dessa inserção proativa, porém, podemos fazer divisões desnecessárias. 

Vamos entender o algoritmo com uma árvore de exemplo de grau mínimo 't' como 3 e uma sequência de inteiros 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80 e 90 em uma B-Tree inicialmente vazia.
Inicialmente, a raiz é NULL. Vamos primeiro inserir 10. 

Vamos agora inserir 20, 30, 40 e 50. Todos eles serão inseridos na raiz porque o número máximo de chaves que um nó pode acomodar é 2 * t - 1, que é 5.
 

Vamos agora inserir 60. Como o nó raiz está cheio, ele primeiro será dividido em dois e, em seguida, 60 será inserido no filho apropriado. 
 

Vamos agora inserir 70 e 80. Essas novas chaves serão inseridas na folha apropriada sem qualquer divisão. 

Vamos agora inserir 90. Esta inserção causará uma divisão. A chave do meio irá até o pai. 

A seguir está a implementação em C++ do algoritmo proativo acima.

// C++ program for B-Tree insertion
#include<iostream>
using namespace std;
 
// A BTree node
class BTreeNode
{
    int *keys;  // An array of keys
    int t;      // Minimum degree (defines the range for number of keys)
    BTreeNode **C; // An array of child pointers
    int n;     // Current number of keys
    bool leaf; // Is true when node is leaf. Otherwise false
public:
    BTreeNode(int _t, bool _leaf);   // Constructor
 
    // A utility function to insert a new key in the subtree rooted with
    // this node. The assumption is, the node must be non-full when this
    // function is called
    void insertNonFull(int k);
 
    // A utility function to split the child y of this node. i is index of y in
    // child array C[].  The Child y must be full when this function is called
    void splitChild(int i, BTreeNode *y);
 
    // A function to traverse all nodes in a subtree rooted with this node
    void traverse();
 
    // A function to search a key in the subtree rooted with this node.
    BTreeNode *search(int k);   // returns NULL if k is not present.
 
// Make BTree friend of this so that we can access private members of this
// class in BTree functions
friend class BTree;
};
 
// A BTree
class BTree
{
    BTreeNode *root; // Pointer to root node
    int t;  // Minimum degree
public:
    // Constructor (Initializes tree as empty)
    BTree(int _t)
    {  root = NULL;  t = _t; }
 
    // function to traverse the tree
    void traverse()
    {  if (root != NULL) root->traverse(); }
 
    // function to search a key in this tree
    BTreeNode* search(int k)
    {  return (root == NULL)? NULL : root->search(k); }
 
    // The main function that inserts a new key in this B-Tree
    void insert(int k);
};
 
// Constructor for BTreeNode class
BTreeNode::BTreeNode(int t1, bool leaf1)
{
    // Copy the given minimum degree and leaf property
    t = t1;
    leaf = leaf1;
 
    // Allocate memory for maximum number of possible keys
    // and child pointers
    keys = new int[2*t-1];
    C = new BTreeNode *[2*t];
 
    // Initialize the number of keys as 0
    n = 0;
}
 
// Function to traverse all nodes in a subtree rooted with this node
void BTreeNode::traverse()
{
    // There are n keys and n+1 children, traverse through n keys
    // and first n children
    int i;
    for (i = 0; i < n; i++)
    {
        // If this is not leaf, then before printing key[i],
        // traverse the subtree rooted with child C[i].
        if (leaf == false)
            C[i]->traverse();
        cout << " " << keys[i];
    }
 
    // Print the subtree rooted with last child
    if (leaf == false)
        C[i]->traverse();
}
 
// Function to search key k in subtree rooted with this node
BTreeNode *BTreeNode::search(int k)
{
    // Find the first key greater than or equal to k
    int i = 0;
    while (i < n && k > keys[i])
        i++;
 
    // If the found key is equal to k, return this node
    if (keys[i] == k)
        return this;
 
    // If key is not found here and this is a leaf node
    if (leaf == true)
        return NULL;
 
    // Go to the appropriate child
    return C[i]->search(k);
}
 
// The main function that inserts a new key in this B-Tree
void BTree::insert(int k)
{
    // If tree is empty
    if (root == NULL)
    {
        // Allocate memory for root
        root = new BTreeNode(t, true);
        root->keys[0] = k;  // Insert key
        root->n = 1;  // Update number of keys in root
    }
    else // If tree is not empty
    {
        // If root is full, then tree grows in height
        if (root->n == 2*t-1)
        {
            // Allocate memory for new root
            BTreeNode *s = new BTreeNode(t, false);
 
            // Make old root as child of new root
            s->C[0] = root;
 
            // Split the old root and move 1 key to the new root
            s->splitChild(0, root);
 
            // New root has two children now.  Decide which of the
            // two children is going to have new key
            int i = 0;
            if (s->keys[0] < k)
                i++;
            s->C[i]->insertNonFull(k);
 
            // Change root
            root = s;
        }
        else  // If root is not full, call insertNonFull for root
            root->insertNonFull(k);
    }
}
 
// A utility function to insert a new key in this node
// The assumption is, the node must be non-full when this
// function is called
void BTreeNode::insertNonFull(int k)
{
    // Initialize index as index of rightmost element
    int i = n-1;
 
    // If this is a leaf node
    if (leaf == true)
    {
        // The following loop does two things
        // a) Finds the location of new key to be inserted
        // b) Moves all greater keys to one place ahead
        while (i >= 0 && keys[i] > k)
        {
            keys[i+1] = keys[i];
            i--;
        }
 
        // Insert the new key at found location
        keys[i+1] = k;
        n = n+1;
    }
    else // If this node is not leaf
    {
        // Find the child which is going to have the new key
        while (i >= 0 && keys[i] > k)
            i--;
 
        // See if the found child is full
        if (C[i+1]->n == 2*t-1)
        {
            // If the child is full, then split it
            splitChild(i+1, C[i+1]);
 
            // After split, the middle key of C[i] goes up and
            // C[i] is splitted into two.  See which of the two
            // is going to have the new key
            if (keys[i+1] < k)
                i++;
        }
        C[i+1]->insertNonFull(k);
    }
}
 
// A utility function to split the child y of this node
// Note that y must be full when this function is called
void BTreeNode::splitChild(int i, BTreeNode *y)
{
    // Create a new node which is going to store (t-1) keys
    // of y
    BTreeNode *z = new BTreeNode(y->t, y->leaf);
    z->n = t - 1;
 
    // Copy the last (t-1) keys of y to z
    for (int j = 0; j < t-1; j++)
        z->keys[j] = y->keys[j+t];
 
    // Copy the last t children of y to z
    if (y->leaf == false)
    {
        for (int j = 0; j < t; j++)
            z->C[j] = y->C[j+t];
    }
 
    // Reduce the number of keys in y
    y->n = t - 1;
 
    // Since this node is going to have a new child,
    // create space of new child
    for (int j = n; j >= i+1; j--)
        C[j+1] = C[j];
 
    // Link the new child to this node
    C[i+1] = z;
 
    // A key of y will move to this node. Find the location of
    // new key and move all greater keys one space ahead
    for (int j = n-1; j >= i; j--)
        keys[j+1] = keys[j];
 
    // Copy the middle key of y to this node
    keys[i] = y->keys[t-1];
 
    // Increment count of keys in this node
    n = n + 1;
}
 
// Driver program to test above functions
int main()
{
    BTree t(3); // A B-Tree with minimum degree 3
    t.insert(10);
    t.insert(20);
    t.insert(5);
    t.insert(6);
    t.insert(12);
    t.insert(30);
    t.insert(7);
    t.insert(17);
 
    cout << "Traversal of the constructed tree is ";
    t.traverse();
 
    int k = 6;
    (t.search(k) != NULL)? cout << "\nPresent" : cout << "\nNot Present";
 
    k = 15;
    (t.search(k) != NULL)? cout << "\nPresent" : cout << "\nNot Present";
 
    return 0;
}

Saída: 

Traversal of the constructed tree is  5 6 7 10 12 17 20 30
Present
Not Present

Referências:  
Introdução aos algoritmos 3ª edição por Clifford Stein, Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest  
http://www.cs.utexas.edu/users/djimenez/utsa/cs3343/lecture17.html
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