程序分块记录英文解释翻译、程序分块记录的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 deblocking record

分词翻译：

程序的英语翻译：

formality; ground rule; procedure; proceeding; process; program
【计】 P; problem determination aid; PROC; program; related channel program
【化】 sequence
【经】 program; sequence

分块的英语翻译：

【计】 partitioning; unblocking

记录的英语翻译：

record; mark; register; account; memorize; report; take notes
【计】 design development record; posting; REC; record
【医】 protocol; reading; register; registration
【经】 entry; keeping of record; mark; record; record keeping; records

专业解析

在汉英词典视角下，“程序分块记录”是一个涉及计算机科学和软件工程的专业术语，其核心含义可拆解为以下三个层面：

一、术语定义与汉英对照

程序 (Program)
指为完成特定任务而编写的一系列指令集合。英文对应“program”，强调可执行代码的逻辑序列。

来源：《计算机科学技术名词》（第三版）
分块 (Chunking/Blocking)
指将大型数据或程序分割为更小的逻辑单元（块）。英文常用“chunking”或“blocking”，如“memory chunk”（内存块）。

来源：IEEE Computer Society Glossary
记录 (Record)
指数据存储的基本单位，通常包含多个相关字段。英文为“record”，如数据库中的“data record”。

来源：《英汉计算机词典》（清华大学出版社）

术语组合释义：

“程序分块记录”指将大型程序或数据集分割为独立块（chunks），并以结构化记录（records）的形式存储或处理的技术，旨在优化内存管理或数据处理效率。

二、技术原理与应用场景

内存管理优化
在早期计算机系统中，受限于内存容量，程序需被分块加载执行。例如，DOS时代的“覆盖技术”（Overlay）即典型应用。

来源：Tanenbaum《操作系统：设计与实现》
分布式计算
现代分布式系统（如Hadoop）将任务分块（如MapReduce中的split），每个分块作为独立记录并行处理。

来源：Apache Hadoop官方文档
数据库存储
数据库表按分块（block）存储记录，提升I/O效率。如Oracle的“数据块”（data block）概念。

来源：Oracle Database Concepts Guide

三、权威文献定义参考

中国国家标准：
《信息技术术语》（GB/T 5271）定义“分块”为“将数据划分为可独立处理的单元”。

英文经典释义：
《计算机组成与设计》（Patterson & Hennessy）将“blocked records”描述为“分组存储的记录集合，以降低访问延迟”。

结语

“程序分块记录”本质是资源受限场景下的工程优化策略，其汉英术语对应需结合具体语境（如操作系统、分布式系统或数据库）。现代技术中，类似概念常以“数据分片”（sharding）或“并行块处理”（parallel chunk processing）等形式演进。

网络扩展解释

程序分块记录是一种将数据序列分割成小块进行高效维护的技术，主要用于优化区间操作（如查询、修改）的时间复杂度。以下是核心要点解释：

1.基本概念

分块的核心思想是将整个序列划分为多个固定大小的块，每个块作为独立单元处理。通过预处理块级信息（如统计总和、最大值等），在后续操作中结合整块快速处理与散块暴力遍历，实现效率平衡。

2.实现步骤

划分块：一般块大小为$sqrt{n}$，总块数约为$sqrt{n}$。例如对长度为$n$的序列，第$i$个元素所属块为： $$ pos[i] = leftlfloor frac{i-1}{sqrt{n}} rightrfloor + 1 $$
记录块信息：存储每块的左右端点（L[]、R[]）、统计值（如总和sum[]）、延迟标记（add[]）等。

3.操作处理

整块操作：直接修改/查询块的统计值和标记，时间复杂度$O(1)$。
散块操作：暴力遍历区间内的零散元素，时间复杂度$O(sqrt{n})$。例如区间求和时，整块直接读取预处理的总和，散块遍历累加。

4.优势与适用场景

优势：代码简单灵活，支持多种复杂操作（如动态插入），均摊时间复杂度$O(sqrt{n})$。
适用场景：无法用线段树/树状数组解决的问题（如非结合性操作）、需要平衡效率与实现难度时。

5.示例

若序列为``，分为3块并记录每块和：

块1：6+9+8=23
块2：1+4+6=11
块3：7+0+2=9
查询区间的和时，计算块2的整块和11，再遍历散块元素9（第2位）+8（第3位）+7（第7位）=24，总和为11+24=35。

通过分块记录，原本$O(n)$的暴力操作优化为$O(sqrt{n})$，适用于算法竞赛和数据处理场景。