算法求精英文解释翻译、算法求精的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 algorithm refinement

分词翻译：

算法的英语翻译：

algorithm; arithmetic
【计】 ALG; algorithm; D-algorithm; Roth's D-algorithm
【化】 algorithm
【经】 algorithm

求的英语翻译：

beg; entreat; request; seek; try

精的英语翻译：

essence; extractive; perfect; refined; skilled; spirit
【医】 anima

专业解析

"算法求精"是一个计算机科学领域的专业术语，其核心含义可以从汉英词典角度和实际应用两个层面来理解：

一、汉英词典角度的字面解析

算法 (Algorithm)：
- 汉语释义：指解决特定问题或执行计算的一系列清晰、有限的步骤或规则。
- 英语释义：A finite sequence of rigorous instructions, typically used to solve a class of specific problems or to perform a computation.
- 来源：参考《计算机科学技术名词》第三版（科学出版社）及《牛津计算机科学词典》对“Algorithm”的定义。
求精 (Refinement / Perfecting)：
- 汉语释义：指追求精确、完善、优化，使事物达到更精良、更高效或更完美的状态。
- 英语释义：The process of improving something by making small changes, or developing something in greater detail to make it more precise or effective.
- 来源：参考《现代汉语词典》对“求精”的释义及《韦氏大学词典》对“Refinement”的释义。
组合释义 (Algorithm Refinement / Algorithm Perfection)：
- 将两者结合，“算法求精”指对已有的算法进行改进、优化、精细化处理的过程或方法，旨在提升算法的性能（如效率、准确性、可读性、健壮性等），使其更接近最优解或更适应特定需求。其核心在于通过逐步细化和优化，使算法设计或实现更加精确、高效和完善。

二、计算机科学领域的专业含义在计算机科学和软件工程中，“算法求精”通常指一种系统化的方法或过程：

逐步细化过程 (Stepwise Refinement)：这是一种自顶向下的设计方法。从问题的高层抽象描述开始，逐步分解为更小、更具体、更易于实现或优化的子问题或步骤。每一层细化都使得算法描述更接近最终的编程语言实现。这个过程反复进行，直到得到一个可执行且高效的算法。
- 来源：Edsger W. Dijkstra 等先驱在结构化程序设计领域提出的重要思想。相关论述可参考其经典著作，如《A Discipline of Programming》。
性能优化 (Performance Optimization)：指对已有算法进行分析，识别其瓶颈（如时间复杂度高、空间占用大），并通过改进数据结构、逻辑结构、计算策略等手段（例如引入更高效的数据结构、减少冗余计算、应用并行化等），提升算法的执行效率或资源利用率。
- 来源：算法分析的标准教材，如 Thomas H. Cormen 等著的《Introduction to Algorithms》详细讨论了算法设计与分析技术，包括优化策略。
提高精确度与鲁棒性 (Improving Accuracy and Robustness)：对算法进行改进，以减少计算误差、增强对边界条件或异常输入的处理能力，使其结果更可靠、更稳定。
- 来源：数值计算、机器学习等领域的研究和实践，IEEE 相关出版物（如 IEEE Transactions on Software Engineering）常涉及算法鲁棒性研究。
形式化验证与推导 (Formal Verification and Derivation)：在更高要求的场景下，算法求精可能涉及使用形式化方法（如霍尔逻辑、模型检测）来严格证明算法每一步求精的正确性，或从抽象规范逐步推导出满足要求的详细算法。
- 来源：形式化方法领域的文献，如 Tony Hoare 的工作以及相关国际会议（如 FM, CAV）的论文集。

总结来说，“算法求精”是一个动态的、迭代的过程，它强调在算法生命周期的不同阶段（设计、实现、测试后），通过分析、分解、优化、验证等手段，持续地提升算法的质量、效率和可靠性，使其更好地满足实际应用的需求。其核心精神是追求算法的卓越和完善。

网络扩展解释

“算法求精”是一个结合计算机科学与系统工程的概念，通常指在算法设计和实现过程中，通过逐步细化、优化和验证，使算法从抽象概念发展为高效、可靠且可落地的解决方案的过程。以下是其核心要点解析：

1. 核心思想

逐步细化：从顶层逻辑出发，将复杂问题拆解为可操作的子步骤，每一层都通过增加细节来实现功能。例如，先设计伪代码框架，再填充具体实现。
迭代优化**：通过多次调整算法结构、参数或逻辑，提升其性能（如时间复杂度、空间复杂度）或准确性（如减少误差）。
验证与修正：结合测试用例或数学证明，确保每次细化后的算法正确性。

2. 典型步骤

抽象设计：定义算法输入、输出及核心逻辑，忽略实现细节（如用自然语言或伪代码描述）。
初步实现：转化为可运行的代码，但可能存在冗余或低效部分。
性能分析：通过时间/空间复杂度评估，识别瓶颈（如循环嵌套过多、重复计算）。
细化调整：
- 逻辑优化：简化条件判断或循环结构。
- 数据结构替换：选择更高效的存储方式（如哈希表替代链表）。
- 数学优化：利用公式推导减少计算量（如动态规划中的状态转移方程）。
验证与测试：通过边界案例、压力测试等验证优化后的算法是否满足需求。

3. 应用场景

机器学习：调整模型参数（如学习率、正则化系数）以提升预测精度。
实时系统：优化排序算法（如从冒泡排序升级为快速排序）以满足低延迟需求。
嵌入式开发：精简算法代码以适应硬件资源限制（如内存较小的设备）。

4. 与相关概念的区别

算法设计：更侧重从无到有的构建，而“求精”聚焦于对已有设计的改进。
代码重构：通常指代码结构的优化，而算法求精可能涉及底层逻辑和数学层面的调整。

5. 意义

提升效率：例如将时间复杂度从 (O(n)) 优化到 (O(n log n))。
增强鲁棒性：通过细化处理异常输入（如除零错误、空指针）。
降低成本：减少计算资源消耗（如云计算中的CPU/内存使用费用）。

若需要具体案例分析（如排序算法优化步骤），可提供更多背景信息进一步展开。