堆分类英文解释翻译、堆分类的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 heap sort

分词翻译：

堆的英语翻译：

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

分类的英语翻译：

sort; class; classify; assort; divide; label; staple; system
【计】 categories; categorization; category
【化】 classification
【医】 classifieation; grouping; systematization; systematize; typing
【经】 classification; classifying; group; sort

专业解析

在汉英词典及计算机科学领域，"堆分类"（Heap Sort）是一种基于堆数据结构（Heap Data Structure）的高效排序算法。以下是其详细解释：

一、汉语释义

堆分类（Duī Fēnlèi）

指利用堆（一种特殊的完全二叉树）的性质进行排序的算法。其核心思想是将待排序序列构造成大顶堆（或小顶堆），通过反复调整堆结构并交换元素实现排序。

特点：时间复杂度为 (O(n log n))，属于原地排序（空间复杂度 (O(1))），但不稳定。

二、英语对应术语

Heap Sort

A comparison-based sorting algorithm that divides its input into a sorted and an unsorted region, converting the unsorted segment into aheap data structure to efficiently extract the largest/smallest element repeatedly.

Key properties:

Structure: Built on a binary heap (complete binary tree).
Operations: Relies on heapify (adjustment) and element swap.
Efficiency: Optimal for large datasets due to logarithmic time complexity.

三、技术流程（分步说明）

建堆（Build Heap）：将无序序列构建成大顶堆（父节点值 ≥ 子节点值）。
交换与调整：
- 将堆顶元素（最大值）与末尾元素交换，缩小堆范围。
- 对剩余元素重新调整为大顶堆。
迭代：重复步骤2直至堆大小为1，完成升序排序。

四、应用场景

需要 (O(n log n)) 时间复杂度且有限内存的场景（如嵌入式系统）。
优先级队列实现、实时数据处理。

权威参考来源：

《计算机科学技术名词》（第三版），科学出版社.
Cormen, T. H. et al. Introduction to Algorithms, MIT Press.
IEEE Xplore: "Heap Sort Optimization for Embedded Systems".
ACM Computing Surveys: "Analysis of Sorting Algorithms".

网络扩展解释

“堆分类”可能是对“堆排序”（Heap Sort）的误写或简称。堆排序是一种基于二叉堆（完全二叉树）数据结构的比较类排序算法，其核心思想是通过构建大顶堆或小顶堆来实现元素的升序或降序排列。以下是详细解释：

1. 基本概念

堆（Heap）：一种特殊的完全二叉树，满足：
- 大顶堆：父节点的值 ≥ 子节点的值（用于升序排序）。
- 小顶堆：父节点的值 ≤ 子节点的值（用于降序排序）。
完全二叉树：所有层级除最后一层外均被填满，且最后一层节点靠左排列。

2. 堆排序流程

建堆（Heapify）：
- 将无序数组视为完全二叉树，从最后一个非叶子节点开始，自底向上调整子树为堆。
- 时间复杂度：$O(n)$。
排序：
- 每次将堆顶元素（最大值或最小值）与末尾元素交换，缩小堆范围，再重新调整剩余元素为堆。
- 重复此过程直至所有元素有序。
- 时间复杂度：$O(n log n)$。

3. 时间复杂度与空间复杂度

时间复杂度：$O(n log n)$（建堆 + n次调整）。
空间复杂度：$O(1)$（原地排序，无需额外空间）。

4. 优缺点

优点：
- 效率稳定，适合大规模数据。
- 不占用额外内存。
缺点：
- 对缓存不友好（跳跃访问元素）。
- 不稳定排序（可能改变相同元素顺序）。

5. 应用场景

需要高效且原地排序的场景，如内存受限的系统、实时数据处理等。
常用于优先队列的实现。

如果需要具体示例或算法实现的伪代码，可以进一步补充说明！