开放散列主义英文解释翻译、开放散列主义的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 open hash definition

分词翻译：

开放的英语翻译：

be open to; come into bloom; dispark; open
【医】 patefaction; patency

散的英语翻译：

come loose; dispel; disperse; disseminate; fall apart; give out; scatter

列的英语翻译：

arrange; kind; line; list; row; tier; various
【计】 COL; column
【医】 series

主义的英语翻译：

creed; ism; principle
【法】 doctrine

专业解析

开放散列主义（Open Hashing）是计算机科学中处理哈希表冲突的一种策略，其核心思想是通过链表或其他数据结构存储哈希值相同的元素。以下是详细解释：

一、核心概念与原理

术语定义
- 开放散列（Open Hashing）：又称链地址法（Chaining），指将哈希表中发生冲突的元素存储在同一个桶（bucket）内的链表或树结构中。例如，若多个键值对经哈希函数映射到同一索引位置，它们会以链表形式串联存储（来源：《算法导论》第3版，Thomas H. Cormen 等）。
- 与封闭散列的区别：封闭散列（如线性探测）会在哈希表内部寻找空槽，而开放散列允许桶外扩展存储空间。
运作机制
- 哈希函数将键（key）映射到固定范围的索引。
- 每个索引位置对应一个桶，桶内维护一个数据结构（通常为单向链表）。
- 冲突发生时，新元素直接追加到对应桶的链表中（来源：Stanford University CS166: Data Structures）。

二、性能与适用场景

特性	开放散列	封闭散列
空间利用率	动态扩展，无表大小限制	需预留空槽，负载因子影响性能
时间复杂度	平均O(1)，最坏O(n)（链表退化）	受聚集现象影响，最坏O(n)
适用场景	频繁插入删除、数据量波动大	内存敏感场景，需缓存优化

注：现代实现中，链表可能被红黑树替代（如Java 8的HashMap），以将最坏情况复杂度降至O(log n)（来源：Oracle Java Documentation）。

三、术语翻译辨析

中文命名争议：
“开放散列主义”是“Open Hashing”的直译，但国内计算机领域更常用链地址法或拉链法（来源：《数据结构（C语言版）》，严蔚敏）。

“主义”后缀可能源于对“-ism”的过度直译，实际技术语境中建议使用“开放散列法”或“链式哈希”。

四、权威参考文献

算法原理：
Cormen, T. H., et al. (2009). Introduction to Algorithms (3rd ed.), MIT Press.

（链接建议：MIT出版社官网或Amazon图书页面）

工程实现：
Oracle. (2024). HashMap (Java SE 17 & JDK 17).

（链接：https://docs.oracle.com/en/java/javase/17/docs/api/java.base/java/util/HashMap.html）

术语规范：
严蔚敏, 吴伟民. (1997). 数据结构（C语言版）. 清华大学出版社.

开放散列主义（链地址法）通过外部数据结构解决哈希冲突，适用于动态数据集，其设计平衡了时间与空间效率，是哈希表实现的主流方案之一。

网络扩展解释

“开放散列主义”是一个计算机科学领域的术语，其英文对应为open hash，主要用于描述一种散列（哈希）冲突解决方法。以下是详细解释：

定义与核心概念

散列（Hashing）
散列是一种将任意长度数据映射到固定长度值的算法，常用于快速数据检索。例如，哈希表通过键（key）的哈希值定位存储位置。
开放散列（Open Hashing）
开放散列是解决哈希冲突的策略之一，也称为链地址法（Chaining）。当多个键映射到同一哈希地址时，系统会在该位置维护一个链表（或其他结构），将所有冲突条目按顺序存储在该链表中。

与其他方法的对比

开放寻址（Open Addressing）
另一种冲突解决策略，通过探测（如线性探测、二次探测）在表中寻找空槽位，而非使用链表。开放散列与开放寻址的核心区别在于是否允许同一位置存储多个条目。
封闭散列（Closed Hashing）
该术语有时与开放寻址混用，需注意术语的上下文定义。

应用场景

适用于哈希表空间较大、冲突率较低的情况。
实现简单，但需要额外的内存存储链表。
典型应用包括数据库索引、缓存系统等需要高效查找的场景。

局限性

链表过长时会降低查询效率（退化为线性搜索）。
内存开销较高（需存储指针）。

由于搜索结果中仅提及该术语且权威性较低，建议进一步参考权威计算机教材（如《算法导论》）或专业论文以获取更严谨的定义和应用案例。