堆栈算法英文解释翻译、堆栈算法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 stack algorithm

分词翻译：

堆的英语翻译：

pile; heap; stack; crowd
【计】 heap
【医】 herd; pile

栈算法的英语翻译：

【计】 stack algorithm

专业解析

堆栈算法（Stack Algorithm）是一种基于栈（Stack）这种数据结构的算法设计思想。栈遵循后进先出（Last-In-First-Out, LIFO）原则，即最后进入的元素最先被移除。在计算机科学中，堆栈算法广泛应用于解决特定类型的问题，尤其在需要回溯或逆序处理的场景中。

一、核心概念（中英对照）

栈（Stack）：一种线性数据结构，仅允许在表的一端（称为栈顶，Top）进行插入（入栈，Push）和删除（出栈，Pop）操作。
LIFO原则：最后压入栈的元素最先弹出（Last-In-First-Out）。
基本操作：
- Push：将元素添加到栈顶。
- Pop：移除并返回栈顶元素。
- Peek/Top：查看栈顶元素但不移除。

二、堆栈算法的典型应用场景

函数调用栈（Function Call Stack）
程序执行时，函数调用和返回通过栈管理。每次调用函数时，其状态（如局部变量、返回地址）被压入栈；函数返回时从栈顶弹出状态恢复执行。

表达式求值与语法解析
用于中缀表达式转后缀表达式（如逆波兰表示法），以及计算后缀表达式值。例如：解析 (3+4)*5 需借助栈处理运算符优先级。

回溯算法（Backtracking）
在深度优先搜索（DFS）、迷宫求解等问题中，栈用于存储路径状态，实现回退机制。

括号匹配（Bracket Matching）
检查代码中括号是否成对出现（如 {[]}）。遇到左括号入栈，右括号时弹出栈顶元素并检查是否匹配。

三、算法实现示例（括号匹配）

def is_valid_parentheses(s: str) -> bool:
stack = []
mapping = {')': '(', ']': '[', '}': '{'}
for char in s:
if char in mapping.values:
stack.append(char)# 左括号入栈
elif char in mapping.keys:
if not stack or stack.pop != mapping[char]:
return False
return not stack# 栈空则匹配成功

四、堆栈与递归的关系

递归本质是隐式使用系统栈。例如，阶乘函数 factorial(n) 的递归调用会隐式压栈：

factorial(3) → 调用 factorial(2) → 调用 factorial(1)

每次递归将当前状态压栈，返回时逐层弹出栈帧。因此，递归问题可通过显式栈转化为迭代实现，避免栈溢出风险。

五、权威定义参考

《算法导论》（Introduction to Algorithms）
将栈定义为基本数据结构，并分析其在深度优先搜索中的应用（第10章）。

IEEE Computer Society
强调栈在内存管理和编译器设计中的核心作用（参见计算机体系结构标准文档）。

GeeksforGeeks: Stack Data Structure
提供栈的操作实现及经典问题解析（如汉诺塔、树遍历的非递归实现）。

六、扩展应用

撤销操作（Undo/Redo）：文本编辑器中通过栈记录操作历史。
浏览器历史记录：通过栈实现页面前进/后退功能。
线程安全栈（Concurrent Stack）：多线程环境下需同步机制保障原子操作。

堆栈算法因其简洁性和高效性，成为解决逆序处理、状态保存、路径回溯类问题的核心工具，是计算机科学基础算法的重要组成部分。

来源说明：

Cormen, T. H. 《算法导论》（MIT Press）
Aho, A. V. 《编译原理》（Addison-Wesley）
LeetCode 括号匹配问题官方题解
Knuth, D. E. 《计算机程序设计艺术》卷1（Addison-Wesley）

网络扩展解释

我将基于专业知识为您解释“堆栈算法”的两种常见含义：

数据结构中的堆栈（Stack）
- 堆栈是一种后进先出（LIFO）的线性数据结构，核心操作包括：
  - Push：将元素压入栈顶
  - Pop：移除并返回栈顶元素
  - Peek：查看栈顶元素但不移除
- 典型应用场景：
  - 程序函数调用栈（记录函数执行顺序）
  - 括号匹配校验
  - 浏览器前进/后退功能
  - 表达式求值（如逆波兰式）
机器学习中的堆叠算法（Stacking）
- 一种集成学习方法，通过分层模型组合提升预测性能：
  - 基模型层：多个不同模型（如SVM、决策树）进行初级预测
  - 元模型层：用基模型的输出作为新特征训练最终模型
- 实现步骤：
  1. 通过交叉验证生成元特征
  2. 防止数据泄露的K折训练策略
  3. 组合多个基模型的预测结果

区别说明：

数据结构堆栈关注数据存取规则
机器学习堆叠侧重模型集成策略

注：若您特指其他领域的堆栈算法，建议补充上下文以获得更精准的解释。