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程序设计性能英文解释翻译、程序设计性能的近义词、反义词、例句

英语翻译:

【计】 programming performance

分词翻译:

程序设计的英语翻译:

【计】 programming
【经】 programming

能的英语翻译:

ability; able; be able to; can; capable; energy; skill
【化】 energy
【医】 energy

专业解析

程序设计性能(Program Design Performance)指软件在运行过程中表现出的效率与资源利用能力,其核心在于通过优化代码结构、算法选择及系统资源管理,提升程序的执行速度、内存占用和响应能力。以下从汉英词典角度解析该术语的详细含义:

一、术语定义与构成

  1. 程序设计(Program Design)

    中文指软件开发的架构规划与逻辑实现过程,英文对应"program design",强调通过模块化、抽象化等方法构建可维护的代码结构。例如,采用分层架构降低系统耦合度。

    来源:IEEE《软件工程术语标准》(IEEE 24765:2017)

  2. 性能(Performance)

    中文语境下指系统执行效率,英文术语"performance"涵盖时间复杂度和空间复杂度等量化指标。例如,算法的时间复杂度直接影响程序处理速度。

    来源:ACM《计算系统性能评价指南》

二、性能核心维度

  1. 执行效率

    通过算法优化(如用快速排序替代冒泡排序)减少计算时间,英文称"execution efficiency"。哈希表查询时间复杂度可降至O(1)。

    来源:MIT《算法导论》(ISBN 978-0262033848)

  2. 资源管理

    中文称"资源利用率",英文为"resource utilization",涉及内存分配(如对象池技术减少GC开销)和CPU调度优化。

    来源:Oracle《Java性能权威指南》

  3. 可伸缩性(Scalability)

    指系统在负载增加时维持性能的能力,例如通过并发编程(如协程)提升吞吐量。中文强调"横向扩展能力"。

    来源:USENIX Symposium 分布式系统研究报告

三、性能量化指标

指标类型 中文术语 英文术语 计算公式
响应时间 延迟 Latency $text{EndTime} - text{StartTime}$
吞吐量 处理能力 Throughput $frac{text{Requests}}{text{Second}}$
内存占用 空间复杂度 Space Complexity $O(n)$ / $O(log n)$

权威参考文献

  1. IEEE Computer Society. Software Engineering Body of Knowledge. https://www.computer.org/education/bodies-of-knowledge/software-engineering
  2. Cormen, T.H. et al. Introduction to Algorithms. MIT Press, 4th ed.
  3. Oracle. Java Performance Tuning Guide. https://docs.oracle.com/javase/performance/
  4. Patterson, D.A. Computer Architecture: A Quantitative Approach. Morgan Kaufmann.

(注:以上链接为示例性来源,实际引用需替换为当前可访问的权威资源)

网络扩展解释

程序设计性能是指程序设计过程中对程序运行效率和资源利用能力的综合考量,主要包括时间效率(执行速度)和空间效率(内存占用)两方面的优化。以下是详细解释:

一、核心概念

  1. 时间性能()

    • 响应时间:程序从接收请求到返回结果的时间,直接影响用户体验。
    • 吞吐量:单位时间内处理的请求数量,体现系统处理能力。
    • 算法复杂度:通过时间复杂度的数学表达衡量效率,例如$O(n)$表示算法执行时间随输入规模呈平方增长。
  2. 空间性能()

    • 内存占用:包含指令空间(存储编译后的程序指令)和数据空间(变量与常量存储)。
    • 资源利用率:CPU、内存等硬件资源的占用率,需平衡性能与硬件成本。

$$ C = O(f(n)) text{其中C为复杂度,f(n)为输入规模函数} $$

二、程序设计流程中的性能关联()

  1. 需求分析阶段:明确性能指标要求(如最大响应时间)。
  2. 算法设计阶段:选择时间复杂度低的数据结构,如哈希表替代线性搜索。
  3. 编码实现阶段:避免冗余计算,优化内存分配策略。
  4. 测试调试阶段:通过性能剖析工具(如Profiler)定位瓶颈。

三、优化策略

  1. 算法优化:将冒泡排序$O(n)$改为快速排序$O(n log n)$。
  2. 内存管理:减少动态内存频繁申请()。
  3. 并发处理:多线程/异步编程提升吞吐量。
  4. 编译优化:启用编译器优化选项(如GCC的-O2)。

四、性能评估工具

如需完整性能指标定义或具体编程语言优化案例,可参考和中的扩展内容。

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