堆叠操作英文解释翻译、堆叠操作的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【电】 stack operation

分词翻译：

堆叠的英语翻译：

pile; stack
【电】 stack

操作的英语翻译：

handle; manipulate; operate
【计】 FUNC; O; OP
【化】 manipulation
【医】 procedure; technic; technique
【经】 operation

专业解析

在汉英词典视角下，“堆叠操作”指对栈（Stack）这种数据结构执行的动作，其核心含义为按照后进先出（LIFO）原则存取数据。以下是详细解释与权威参考：

一、中文定义与核心操作

“堆叠操作”特指对栈结构的数据进行以下基本动作：

入栈（Push）
将数据元素添加到栈顶，栈顶指针上移。

例：向栈中压入新数据项。

出栈（Pop）
移除栈顶元素并返回其值，栈顶指针下移。

例：弹出栈顶元素进行处理。

栈顶访问（Peek/Top）
读取栈顶元素但不移除，保持栈状态不变。

例：查看当前栈顶值。

判空（isEmpty）
检查栈中是否无数据元素。

例：若栈为空则终止操作。

来源：全国科学技术名词审定委员会《计算机科学技术名词》（第三版），科学出版社，2018年。

二、英文对应术语与解释

英文术语“Stack Operations” 包含以下标准定义：

Push: Insert an element at the top of the stack.
Pop: Remove and return the top element of the stack.
Peek: Retrieve the top element without removal.
isEmpty: Check if the stack contains no elements.
isFull (if size-limited): Check if stack capacity is reached.

来源：IEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology (IEEE Std 610.12-1990).

三、技术场景与权威描述

堆叠操作是底层系统核心功能，应用于：

函数调用栈：存储函数返回地址、局部变量。
表达式求值：转换中缀表达式为后缀形式（如逆波兰表示法）。
内存管理：程序运行时动态分配/回收内存块。
回溯算法：深度优先搜索（DFS）中的路径记录。

来源：

Alfred V. Aho et al., Compilers: Principles, Techniques, and Tools (2nd ed.), Pearson Education, 2006.

Thomas H. Cormen, Introduction to Algorithms (4th ed.), MIT Press, 2022.

四、中英文术语对照表

中文术语	英文术语	操作描述
入栈	Push	添加元素至栈顶
出栈	Pop	移除并返回栈顶元素
栈顶访问	Peek / Top	读取栈顶元素值
判空	isEmpty	检测栈是否为空
判满	isFull	检测栈是否已满（限容量栈）

五、学术与工程标准

LIFO原则：最后进入的元素最先被访问，是栈的本质特性。
时间复杂度：所有基础操作（Push/Pop/Peek）均需 $O(1)$ 时间。
实现方式：数组（静态栈）或链表（动态栈）是实现栈的两种主流结构。

来源：

Donald E. Knuth, The Art of Computer Programming, Vol. 1: Fundamental Algorithms, Addison-Wesley, 1997.

严蔚敏，《数据结构（C语言版）》，清华大学出版社，2020年。

网络扩展解释

“堆叠操作”（Stacking Operation）是一个在不同领域有不同含义的术语，以下是其核心解释：

1.数据结构中的堆叠操作

在栈（Stack）这种后进先出（LIFO）的线性数据结构中，堆叠操作指两类基本操作：

压栈（Push）：将数据添加到栈顶。
弹栈（Pop）：移除并返回栈顶元素。

例如，在编程中实现栈：

stack = []
stack.push(1)# 压栈
top_element = stack.pop()# 弹栈

2.数据处理中的数组堆叠

在科学计算（如NumPy、Pandas）中，堆叠指将多个数组沿指定维度合并：

np.stack()：将多个数组按新轴堆叠，例如将两个二维数组合并为一个三维数组。
横向堆叠（hstack）、纵向堆叠（vstack）：分别按行或列合并数组。

示例：

import numpy as np
a = np.array([1, 2])
b = np.array([3, 4])
result = np.stack((a, b), axis=0)# 输出：[, ]

3.机器学习中的模型堆叠（Stacking）

一种集成学习方法，通过组合多个基模型的预测结果训练元模型（Meta-Model）：

基模型训练：如用SVM、决策树等生成预测。
生成新特征：将基模型的输出作为新输入。
元模型训练：用新特征训练最终模型，提升泛化性能。

堆叠操作的核心是分层叠加，具体含义依赖上下文：

数据结构：后进先出的元素操作。
数据科学：数组的维度合并。
机器学习：模型预测结果的集成优化。