可扩充的散列法英文解释翻译、可扩充的散列法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 extendible hashing

分词翻译：

可的英语翻译：

approve; but; can; may; need; yet

扩充的英语翻译：

augment; expansion; extend; extension; strengthen
【经】 expand; expansion

散列法的英语翻译：

hashing
【计】 hashing; hashing method; hashing technique

专业解析

一、术语解析（汉英对照）

可扩充的散列法（Extendible Hashing）是一种动态哈希技术，通过目录页（Directory）和可扩展的桶（Buckets）实现高效数据扩容。其核心特点是：

"可扩充"（Extendible）：指哈希表能动态扩展目录深度和桶数量以适应数据增长，避免全表重组。
"散列法"（Hashing）：利用哈希函数将键映射到桶地址，支持快速查找。

二、技术原理与机制

目录结构
目录类似一个指针数组，存储桶的地址。目录深度（Global Depth）决定寻址位数。例如，深度为2时，目录有4个条目（00, 01, 10, 11）。
动态扩容
- 桶溢出：当桶数据满时，触发分裂（Split）。
- 目录翻倍：若分裂后局部深度（Local Depth）等于全局深度，则目录翻倍（如深度2→3，条目从4增至8）。
- 局部重组：仅分裂溢出的桶，其他桶不受影响，降低扩容开销。
冲突解决
哈希值前缀匹配目录条目，多个键可能映射到同一桶。通过桶内链表或开放寻址处理冲突。

三、应用场景与优势

适用场景：数据库索引、文件系统（如IBM VSAM）、内存受限系统。
核心优势：
- 渐进扩容：避免全表重建，扩容成本分摊。
- 查询高效：时间复杂度接近$O(1)$，目录访问一次定位桶。
- 空间灵活：按需分配桶，减少初始内存占用。

四、学术权威参考

经典文献
Fagin等人在1979年论文《Extendible Hashing—a Fast Access Method for Dynamic Files》中首次提出该算法，详述目录翻倍与局部深度机制。

教材定义
《算法导论》（Cormen等著）描述其为"结合目录与动态桶分裂的哈希方案，适应数据规模变化"。

注：引用来源包括计算机科学经典教材（如《算法导论》）、ACM期刊论文（如Fagin, 1979）及数据库系统专著（如IBM VSAM文档）。具体链接因平台限制未列出，可通过学术数据库（IEEE Xplore, ACM DL）检索标题获取原文。

网络扩展解释

可扩充的散列法（Extendable Hashing）是一种动态哈希技术，主要用于解决传统静态散列难以适应数据量变化的问题。以下是其核心要点：

1.基础概念

可扩充的散列法通过动态调整哈希表的存储结构，允许哈希表在数据增长时自动扩展，而无需完全重组或预先分配固定大小的存储空间。其核心目标是实现高效的数据插入、查询和存储空间管理。

2.解决的核心问题

静态散列的局限性：传统静态散列需要预先确定桶（存储单元）的数量，可能导致空间浪费（桶过多）或性能下降（数据增长后冲突频繁）。
动态适应性：可扩充散列通过目录和桶分裂机制，按需扩展存储空间，避免因数据量激增导致的性能问题。

3.核心机制

目录结构：使用一个全局目录（类似指针数组）指向实际存储的桶。目录的深度（全局深度）决定索引的位数。
桶分裂：当某个桶的数据溢出时，根据局部深度判断是否需要分裂桶。若需要，则将该桶的数据重新散列到新桶，并更新目录指向。
深度控制：全局深度和局部深度协调管理目录扩展与桶分裂的逻辑，确保目录大小仅按需增长（例如翻倍）。

4.应用场景

大规模数据库：适用于数据量动态变化且需要快速访问的场景，如分布式存储、实时数据处理系统。
内存敏感环境：当散列表过大无法完全载入内存时，可扩展散列通过目录结构减少磁盘I/O次数。

5.优缺点

优点：
- 动态扩展，无需预定义存储上限；
- 平均查询时间复杂度接近O(1)；
- 减少空间浪费和重组开销。
缺点：
- 目录管理增加了一定复杂度；
- 桶分裂可能引起短暂的性能波动。

示例说明

假设初始目录深度为2，对应4个桶（00、01、10、11）。当插入数据导致某个桶溢出时，若局部深度允许，则分裂该桶并更新目录。例如，将原桶11分裂为110和111，并扩展目录深度到3（全局深度+1），此时目录大小翻倍，但仅实际需要分裂的桶被处理。

如需进一步了解技术细节，可参考数据库系统设计或动态散列算法的专业文献（如、5、6的原始来源）。