分块查找英文解释翻译、分块查找的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 block search

分词翻译：

分块的英语翻译：

【计】 partitioning; unblocking

查找的英语翻译：

【计】 find; seek; seeking

专业解析

分块查找（Block Search）是一种结合顺序查找与二分查找思想的经典查找算法，适用于有序或部分有序的数据集合。其核心原理是将数据集划分为若干逻辑块，通过两级查找结构提升检索效率。

一、算法原理与步骤

数据分块：将包含$n$个元素的有序表均分为$m$个块，每个块包含约$sqrt{n}$个元素（理想情况下$m=sqrt{n}$）。
建立索引表：记录每个块的最大关键字及块起始地址，索引表本身保持有序。
块间定位：在索引表中通过二分查找或顺序查找确定目标值可能存在的块。
块内检索：在定位的块内进行顺序查找。

二、时间复杂度分析

最优时间复杂度可达$O(1)$，平均时间复杂度为$O(sqrt{n})$，在理想块划分下，其效率显著优于纯顺序查找（$O(n)$），但略低于二分查找（$O(log n)$）。

三、应用场景

该算法在数据库索引、文件系统目录结构等需要平衡存储效率与查询速度的场景中广泛应用。特别适合处理无法完全载入内存的大规模数据集，如磁盘文件的分页查询机制。

四、算法优势

相较于纯二分查找，分块查找对数据动态更新更友好，仅需局部调整受影响块，避免全局重组。这种特性使其在实时数据库系统设计中具有独特价值（参考：Knuth《计算机程序设计艺术》卷3）。

五、变体与改进

现代优化版本包括动态分块策略、哈希辅助分块等，如Google Bigtable数据库使用的SSTable存储结构，便是分块思想的分布式扩展应用（参考：ACM Transactions on Database Systems）。

网络扩展解释

分块查找（又称索引顺序查找）是一种结合顺序查找和二分查找的折中算法，适用于数据量较大但难以整体排序的场景。其核心思想是将数据划分为若干块，通过索引表快速定位目标数据所在的块，再在块内进行顺序查找。

核心原理

数据分块
将数据集划分为多个子块（块数通常取$sqrt{n}$，$n$为总元素数），块内元素可无序，但块间需保持有序，即后一块的最小值大于前一块的最大值。
建立索引表
记录每块的最大关键字（或区间范围）和块的起始地址。例如： | 块号 | 最大关键字 | 起始地址 | |------|------------|----------| | 1| 23 | 0| | 2| 45 | 5|
查找过程
- 定位块：在索引表中通过顺序或二分查找确定目标值所在的块。
- 块内查找：在对应块内进行顺序查找。

时间复杂度

最优情况：$O(1)$（目标值在索引表第一个块的首位）。
平均情况：$O(sqrt{n})$（块数和每块元素数均接近$sqrt{n}$）。
最差情况：$O(n)$（所有数据集中在一个块）。

示例

假设数组为 $[3, 8, 12, 2, 5, 9, 15, 20, 18, 22]$，分块如下：

块1：3, 8, 12（最大关键字12）
块2：2, 5, 9, 15（最大关键字15）
块3：20, 18, 22（最大关键字22）

查找目标值15：

通过索引表确定15位于块2。
在块2内顺序查找到15。

优缺点

优点：插入/删除操作灵活，仅需调整对应块；适合动态数据。
缺点：需额外空间存储索引表；块划分不当可能导致效率下降。

对比其他算法

与顺序查找：速度更快，但需额外索引空间。
与二分查找：无需整体有序，但平均效率略低。

分块查找在数据库索引、文件系统等场景中广泛应用，尤其适合数据频繁变动且难以完全排序的情况。