好算法英文解释翻译、好算法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 good algorithm

分词翻译：

好的英语翻译：

good; fine; kind; nice; well; all right; be in good health; can; may; O.K.
so as to; so that
【医】 eu-

算法的英语翻译：

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

专业解析

汉英词典视角下的“好算法”详解

从汉英词典和计算机科学角度，“好算法”指具有特定优良特性的计算方法或过程。其核心含义及对应英文如下：

中文定义与英文对应：
- 好 (Hǎo)：在此语境下意为“优良的”、“高效的”、“有效的”。
- 算法 (Suànfǎ)：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。英文对应词为Algorithm。
- 好算法 (Hǎo Suànfǎ)：因此，好算法直接对应的英文术语是Good Algorithm，但在专业领域更常强调其核心特性，称为Efficient Algorithm（高效算法）或Effective Algorithm（有效算法）。
核心特性（好算法的评判标准）：
一个算法要被称为“好算法”，通常需满足以下关键特性，这些特性是计算机科学中评判算法优劣的核心标准：
- 正确性 (Correctness)：算法必须能够正确解决问题，对所有合法的输入都能产生预期的、准确的输出结果。这是最基本的要求。
- 高效性 (Efficiency)：这是“好算法”最核心的特征之一。主要体现在：
  - 时间复杂度 (Time Complexity)：衡量算法执行所需的时间随输入数据规模增长的变化趋势。好算法应具有较低的（或可接受的）时间复杂度，例如 O(n log n)、O(n) 甚至 O(1)，避免 O(n²)、O(2ⁿ) 等高复杂度。
  - 空间复杂度 (Space Complexity)：衡量算法执行过程中所需的最大内存空间随输入数据规模增长的变化趋势。好算法应尽可能节省内存，空间复杂度低。
- 健壮性 (Robustness)：算法应能妥善处理非预期的输入（如非法输入、边界条件、极端情况），不会轻易崩溃或产生错误结果，具有一定的容错能力。
- 可读性与可维护性 (Readability and Maintainability)：算法描述（通常通过代码或伪代码）应清晰、结构良好、易于理解和修改，方便他人阅读和维护。
- 最优性 (Optimality)：在特定问题领域和计算模型下，该算法达到了理论上的最优效率（例如，时间复杂度已是最低可能）。虽然并非所有好算法都是最优的，但追求最优性是目标之一。

在汉英词典层面，“好算法”对应Good Algorithm 或更强调效率的Efficient Algorithm。其详细含义超越了字面翻译，核心在于满足正确性、高效性（低时间/空间复杂度）、健壮性、可读性等关键特性。这些特性共同定义了一个解决计算问题的高质量方案。

权威参考来源：

《算法导论》(Introduction to Algorithms) by Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein - 对算法设计与分析，包括算法效率（时间复杂度、空间复杂度）和正确性有系统、权威的阐述。
《计算机程序设计艺术》(The Art of Computer Programming) by Donald E. Knuth - 经典著作，深入探讨了算法设计与分析，是算法领域的奠基性文献之一。
《现代汉语词典》 - 提供“好”与“算法”的基础汉语释义。
《牛津英语词典》(Oxford English Dictionary, OED) 或《韦氏词典》(Merriam-Webster Dictionary) - 提供 “Algorithm”, “Efficient”, “Effective” 的标准英文释义。

网络扩展解释

我将基于计算机科学领域的通用知识解释“好算法”的含义及评价标准：

一、核心定义好算法（Good Algorithm）指在计算机科学中同时满足以下核心要求的算法：

正确性（Correctness）

能准确处理所有合法输入并输出预期结果
需通过数学证明或严格测试验证

高效性（Efficiency）

时间复杂度：执行时间随输入规模增长的速度例如：O(n)优于O(n²)
空间复杂度：内存占用量随输入规模的变化例如：归并排序需要O(n)额外空间

二、扩展特性 3. 可读性（Readability）

代码结构清晰，易于理解和维护
采用合理命名和模块化设计

健壮性（Robustness）

能处理非法输入和边界条件
例如：空输入、超大数值等情况

三、实践考量 5. 可扩展性（Scalability）

适应数据规模的增长
支持并行化/分布式处理

实现成本

开发时间与硬件成本的平衡
例如：某些场景可接受稍低效率换取快速实现

典型示例对比：

快速排序 vs 冒泡排序：前者平均O(n log n)时间复杂度明显优于后者O(n²)
动态规划 vs 暴力枚举：通过空间换时间提升效率

注意：没有绝对完美的算法，实际应用中需根据具体场景（如实时系统、资源受限环境等）权衡各项指标。现代算法设计常通过渐进分析（Asymptotic Analysis）和基准测试进行综合评估。