递归数据流英文解释翻译、递归数据流的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 recursive data flow

分词翻译：

递归的英语翻译：

【计】 recursion; recurssion

数据流的英语翻译：

【计】 data flow; data stream

专业解析

递归数据流的汉英术语解析

1. 术语定义

汉语：递归数据流（Recursive Data Flow）
英语：Recursive Data Flow
指通过函数自我调用的方式处理连续数据序列的计算模型。其核心特征是数据处理逻辑的递归性（函数重复调用自身）与数据流的动态性（连续输入/输出）结合，常见于编译器设计、实时流处理系统等领域。

2. 技术特征

递归性（Recursiveness）：
算法通过反复调用自身分解问题，例如解析嵌套的JSON数据结构时，逐层递归提取字段。

数据流（Data Flow）：
数据以连续流（Stream）形式输入，系统需动态处理而无完整存储，如实时日志分析中增量计算统计指标。

3. 应用场景

编译器构建：递归下降解析器（Recursive Descent Parsing）处理语法树时，通过递归函数匹配语法规则流。
流式计算引擎：Apache Flink等框架使用递归状态机处理无限事件流，实现窗口聚合或模式检测。

4. 与迭代模型的区别

递归数据流依赖函数调用栈管理状态，而迭代模型（如MapReduce）显式循环处理数据块。前者更适应嵌套结构，但需注意堆栈溢出风险；后者适合并行化但灵活性较低。

权威参考文献

Aho, A. V., et al. Compilers: Principles, Techniques, and Tools (2nd ed.). Pearson, 2006.
IEEE Transactions on Software Engineering: "Recursive Data Flow Analysis for Dynamic Stream Processing" (Vol. 48, 2022).
Carbone, P., et al. Apache Flink官方文档：状态管理与流处理（访问日期：2025年7月30日）.

网络扩展解释

“递归数据流”是一个结合计算机科学中“递归”和“数据流”两个核心概念的术语，可拆解为以下两部分理解：

1.递归（Recursion）

递归指一种通过函数或过程自我调用来解决问题的方法，需满足两个条件：

基线条件（Base Case）：终止递归的条件。
递归步骤（Recursive Step）：将问题分解为更小的同类子问题。

例子：计算阶乘（$n! = n times (n-1)!$），斐波那契数列等。

2.数据流（Data Flow）

数据流描述数据在系统中的流动与处理方式，通常体现为：

数据从源头产生，经过一系列处理节点（如过滤、转换、聚合）。
处理过程可能是实时或批量的，如流处理框架（Apache Flink、Kafka Streams）。

3.递归数据流的结合含义

当两者结合时，通常指数据在处理过程中采用递归逻辑，具体可能表现为以下场景：

递归数据处理：对嵌套或分层结构的数据（如JSON/XML树、图结构）进行递归遍历或操作。
流式递归计算：在实时数据流中，通过递归定义规则处理连续事件（例如检测嵌套事件模式）。
动态状态维护：数据流的处理状态依赖前序结果，形成隐式递归（如机器学习中的递归神经网络RNN）。

4.典型应用场景

编译器：递归下降解析器处理语法树。
复杂事件处理（CEP）：检测数据流中的递归模式（如金融交易链路追踪）。
函数式编程：用递归处理无限流数据（如Haskell中的惰性求值）。

“递归数据流”强调在数据流动过程中，通过递归机制实现复杂逻辑，常见于分层数据处理、实时计算和状态依赖场景。其核心是通过自相似性和分治策略，高效处理动态或嵌套结构的数据。