检索树英文解释翻译、检索树的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 retrieval tree; search tree

分词翻译：

检索的英语翻译：

【计】 recall; retrieval; retrieve
【经】 search

树的英语翻译：

arbor; cultivate; establish; set up; tree
【计】 T; tree
【医】 arbor; arbores; tree

专业解析

检索树（Search Tree）是计算机科学中用于高效数据检索的树形数据结构。其核心特征是通过分层节点结构实现快速查找、插入和删除操作。在汉英词典中，该术语常对应两种翻译：一是"Retrieval Tree"，强调信息检索功能；二是"Search Tree"，侧重于搜索算法优化。

该数据结构包含三大核心组件：

节点结构：每个节点存储键值对及指向子节点的指针，遵循左子树小于父节点、右子树大于父节点的排序规则（《算法导论》，MIT Press）
平衡机制：通过红黑树或AVL树等平衡算法维持$O(log n)$时间复杂度，数学表达式为： $$ h leq c cdot log_2(n+1) $$ 其中h为树高度，n为节点数
检索路径：采用深度优先或广度优先策略遍历节点，存储复杂度为$O(n)$

典型应用包括数据库索引（B+树）、字典实现（Trie树）和文件系统（Merkeley DB），其中B+树索引机制被Oracle和MySQL等主流数据库采用（ACM Computing Surveys）。近年研究显示，结合布隆过滤器的混合检索树可将查询速度提升40%（IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering）。

网络扩展解释

“检索树”是计算机科学中用于高效数据检索的树形数据结构，常见于数据库、搜索引擎、文本处理等场景。以下是其核心解释：

1.基本概念

检索树通过分层结构组织数据，每个节点存储特定信息，并通过分支连接子节点。其核心目标是减少数据查找的复杂度，例如将线性搜索的$O(n)$优化为$O(log n)$甚至更低。

2.常见类型与特点

（1）二叉搜索树（BST）

结构：每个节点最多有两个子节点，左子树所有节点值小于父节点，右子树反之。
操作：查找、插入、删除的平均时间复杂度为$O(log n)$，但若树不平衡（如退化为链表），效率会降至$O(n)$。
应用：内存中的小型数据集排序与检索。

（2）B树与B+树

结构：多路平衡树，单个节点可包含多个键和子节点，保持层级高度一致。
优势：适合磁盘存储，减少I/O次数，广泛用于数据库索引（如MySQL的InnoDB引擎）。
公式：B树的阶数$m$决定节点最大子节点数，满足$ lceil m/2 rceil leq text{子节点数} leq m $。

（3）Trie树（前缀树）

结构：以字符串字符为节点路径，从根到叶的路径构成完整字符串。
用途：自动补全、拼写检查、IP路由表。
示例：存储单词“cat”“car”时，根节点分支到c→a，再分叉为t和r。

3.核心优势与局限

优势：高效范围查询、动态数据维护、适应海量数据。
局限：需平衡性维护（如AVL树、红黑树的旋转操作），部分结构占用内存较高（如Trie树）。

4.应用场景

数据库系统：B+树索引加速查询。
搜索引擎：倒排索引结合Trie树实现关键词联想。
网络路由：前缀树匹配最长IP地址前缀。

若需进一步了解具体实现（如红黑树旋转规则或B树插入算法），可提供更详细的技术方向以便深入解释。