广义数据结构英文解释翻译、广义数据结构的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 GDS; generalized data structure

broad sense; generalized

【计】 data structure

广义数据结构（Generalized Data Structures）是计算机科学中描述数据组织形式的扩展概念，其核心在于突破传统线性与非线性结构的分类限制。根据《计算机算法基础》（Foundations of Computer Algorithms）的定义，广义数据结构包含三个核心维度：

数据关系的可扩展性
广义数据结构不仅涵盖数组、链表、树和图等传统结构，还包含分布式哈希表、时序数据库索引、张量存储模型等新型结构。例如，IEEE 15909标准中提出的"动态多维拓扑网络"即属于此类扩展应用。
操作语义的泛化
区别于传统结构限定于增删改查操作，广义结构支持复杂操作集，如流式数据窗口函数（参考ACM Transactions on Database Systems Vol.47）、量子比特纠缠状态维护（参见《Quantum Information Processing》2023年刊）。
跨领域适配能力
在生物信息学中，广义数据结构被用于基因序列的稀疏矩阵压缩存储；金融高频交易领域则依赖其实现纳秒级事件溯源结构（CFA Institute技术白皮书第22版）。

该术语的英文对应词"Generalized Data Structures"最早出现于卡内基梅隆大学2015年课程讲义《Advanced Computational Models》，其汉译标准由中国计算机学会术语审定委员会于2020年统一规范。

关于“广义数据结构”这一概念，目前学术界和工业界尚未形成统一的权威定义，但可以从以下角度进行解释：

定义范畴
广义数据结构突破了传统数据结构（数组/链表/树/图等）的线性或非线性物理存储框架，更强调数据之间的逻辑关系与数学抽象。它既包含经典结构，也涵盖分布式存储、流式数据、概率型结构（如Bloom Filter）等新型组织形式。
核心特点

常见类型示例
• 时空数据结构（如R树用于地理坐标存储）
• 持久化数据结构（保留历史版本的数据形态）
• 概率数据结构（HyperLogLog用于基数估算）
• 分布式结构（如Consistent Hashing环）
应用场景
在实时推荐系统、物联网时序数据处理、区块链账本存储等现代计算场景中，广义数据结构通过灵活的关系映射和高效的操作算法，解决了海量数据下的存储与检索瓶颈问题。其本质是通过数学建模实现物理存储与逻辑需求的解耦。