瀑布归并分类英文解释翻译、瀑布归并分类的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 cascade merge sort

分词翻译：

瀑布的英语翻译：

chute; fall; linn; waterfall

归并分类的英语翻译：

【计】 sorting by merging

专业解析

瀑布归并分类（Cascade Merge Sort）是计算机科学中一种结合分治策略与多阶段归并操作的外部排序算法。其名称源自“瀑布”的层级流动特性，比喻数据在排序过程中逐层归并的阶段性特征。以下从汉英对照与技术解析角度详细阐述：

定义与核心机制
瀑布归并分类（Cascade Merge Sort）通过将大规模数据集分割为多个子序列（称为“段”），在内存与外存间交替处理，最终通过多轮归并生成有序序列。其核心在于“归并树”的层级结构，每一层归并操作覆盖更多数据，直至完成全局排序。此过程类似瀑布逐级汇聚水流，故得名（参考：《计算机算法设计与分析》，清华大学出版社）。
算法流程
- 分段阶段：将输入数据分割为内存可容纳的区块并预排序。
- 多级归并：通过多轮归并操作，逐步合并相邻有序段。例如，首轮归并生成较大的段，后续轮次持续合并直至只剩一个全局有序段。
- 外存优化：通过减少磁盘I/O次数提升效率，适用于超大数据集（参考：IEEE《数据工程汇刊》）。
技术特点
- 时间复杂度：平均时间复杂度为$O(n log n)$，与经典归并排序一致，但通过减少外存访问次数优化实际性能。
- 空间效率：需额外存储空间管理归并过程中的临时段，空间复杂度为$O(n)$。
- 稳定性：作为归并排序变种，保留相同键值元素原始顺序的稳定性（参考：ACM《算法百科全书》）。
应用场景
瀑布归并分类广泛应用于数据库管理系统、大数据分析框架（如Apache Spark）及早期磁带存储设备，尤其适合处理超出内存容量的数据排序任务（参考：谷歌开发者文档《大规模数据处理》）。
与其他算法对比
相比快速排序（Quick Sort）等内部排序算法，瀑布归并分类牺牲部分内存效率以支持海量数据；相较于堆排序（Heap Sort），其稳定性与可预测性能更适用于工业级应用（参考：麻省理工学院《算法导论》公开课）。

网络扩展解释

关于“瀑布的分类”，综合地质学、形态学和水文特征，可归纳为以下几种主要方式：

一、按岩性（地质构造）分类

喀斯特瀑布：发育于可溶岩（如石灰岩）地区，因差异侵蚀形成，如贵州黄果树瀑布。
砂岩瀑布：常见于砂岩地层，因岩层软硬差异形成阶梯状跌水。
火山岩瀑布：形成于玄武岩等火山岩区域，如长白山瀑布。
花岗岩瀑布：多发育于坚硬花岗岩断崖处，如庐山三叠泉瀑布。

二、按水流状态分类

常年型瀑布：全年稳定水流，如尼亚加拉瀑布。
季节型瀑布：仅在雨季或融雪期出现，如广西德天瀑布旱季断流。
间歇型瀑布：周期性断流，如贵州重安江瀑布（每15分钟流量变化）。
冰川型瀑布：由冰川融水或冰流形成，如喜马拉雅山脉的冰瀑布。

三、按形态与结构分类

垂帘型：水流宽大均匀，如黄果树瀑布。
细长型：高宽比例悬殊，如庐山香炉峰瀑布。
悬空型：水流与岩壁间有空隙，如雁荡山大龙湫。
多级型：多段连续跌水，如浙江百丈漈瀑布。

四、按成因分类

构造瀑布：因地壳抬升或断层形成，如黄河壶口瀑布。
侵蚀瀑布：河流溯源侵蚀导致岩层差异崩塌。
熔岩堰塞瀑布：火山熔岩阻塞河道形成，如镜泊湖吊水楼瀑布。

定义补充

瀑布是从陡崖或河床纵断面倾泻的水流，因差异侵蚀和构造运动形成，具有暂时性特征（随时间逐渐消失）。其景观价值高，是重要旅游资源。

如需更完整的分类体系，可参考地质学文献或《中国国家地理》相关研究。