算法求精英文解釋翻譯、算法求精的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 algorithm refinement

分詞翻譯：

算法的英語翻譯：

algorithm; arithmetic
【計】 ALG; algorithm; D-algorithm; Roth's D-algorithm
【化】 algorithm
【經】 algorithm

求的英語翻譯：

beg; entreat; request; seek; try

精的英語翻譯：

essence; extractive; perfect; refined; skilled; spirit
【醫】 anima

專業解析

"算法求精"是一個計算機科學領域的專業術語，其核心含義可以從漢英詞典角度和實際應用兩個層面來理解：

一、漢英詞典角度的字面解析

算法 (Algorithm)：
- 漢語釋義：指解決特定問題或執行計算的一系列清晰、有限的步驟或規則。
- 英語釋義：A finite sequence of rigorous instructions, typically used to solve a class of specific problems or to perform a computation.
- 來源：參考《計算機科學技術名詞》第三版（科學出版社）及《牛津計算機科學詞典》對“Algorithm”的定義。
求精 (Refinement / Perfecting)：
- 漢語釋義：指追求精确、完善、優化，使事物達到更精良、更高效或更完美的狀态。
- 英語釋義：The process of improving something by making small changes, or developing something in greater detail to make it more precise or effective.
- 來源：參考《現代漢語詞典》對“求精”的釋義及《韋氏大學詞典》對“Refinement”的釋義。
組合釋義 (Algorithm Refinement / Algorithm Perfection)：
- 将兩者結合，“算法求精”指對已有的算法進行改進、優化、精細化處理的過程或方法，旨在提升算法的性能（如效率、準确性、可讀性、健壯性等），使其更接近最優解或更適應特定需求。其核心在于通過逐步細化和優化，使算法設計或實現更加精确、高效和完善。

二、計算機科學領域的專業含義在計算機科學和軟件工程中，“算法求精”通常指一種系統化的方法或過程：

逐步細化過程 (Stepwise Refinement)：這是一種自頂向下的設計方法。從問題的高層抽象描述開始，逐步分解為更小、更具體、更易于實現或優化的子問題或步驟。每一層細化都使得算法描述更接近最終的編程語言實現。這個過程反複進行，直到得到一個可執行且高效的算法。
- 來源：Edsger W. Dijkstra 等先驅在結構化程式設計領域提出的重要思想。相關論述可參考其經典著作，如《A Discipline of Programming》。
性能優化 (Performance Optimization)：指對已有算法進行分析，識别其瓶頸（如時間複雜度高、空間占用大），并通過改進數據結構、邏輯結構、計算策略等手段（例如引入更高效的數據結構、減少冗餘計算、應用并行化等），提升算法的執行效率或資源利用率。
- 來源：算法分析的标準教材，如 Thomas H. Cormen 等著的《Introduction to Algorithms》詳細讨論了算法設計與分析技術，包括優化策略。
提高精确度與魯棒性 (Improving Accuracy and Robustness)：對算法進行改進，以減少計算誤差、增強對邊界條件或異常輸入的處理能力，使其結果更可靠、更穩定。
- 來源：數值計算、機器學習等領域的研究和實踐，IEEE 相關出版物（如 IEEE Transactions on Software Engineering）常涉及算法魯棒性研究。
形式化驗證與推導 (Formal Verification and Derivation)：在更高要求的場景下，算法求精可能涉及使用形式化方法（如霍爾邏輯、模型檢測）來嚴格證明算法每一步求精的正确性，或從抽象規範逐步推導出滿足要求的詳細算法。
- 來源：形式化方法領域的文獻，如 Tony Hoare 的工作以及相關國際會議（如 FM, CAV）的論文集。

總結來說，“算法求精”是一個動态的、疊代的過程，它強調在算法生命周期的不同階段（設計、實現、測試後），通過分析、分解、優化、驗證等手段，持續地提升算法的質量、效率和可靠性，使其更好地滿足實際應用的需求。其核心精神是追求算法的卓越和完善。

網絡擴展解釋

“算法求精”是一個結合計算機科學與系統工程的概念，通常指在算法設計和實現過程中，通過逐步細化、優化和驗證，使算法從抽象概念發展為高效、可靠且可落地的解決方案的過程。以下是其核心要點解析：

1. 核心思想

逐步細化：從頂層邏輯出發，将複雜問題拆解為可操作的子步驟，每一層都通過增加細節來實現功能。例如，先設計僞代碼框架，再填充具體實現。
疊代優化**：通過多次調整算法結構、參數或邏輯，提升其性能（如時間複雜度、空間複雜度）或準确性（如減少誤差）。
驗證與修正：結合測試用例或數學證明，确保每次細化後的算法正确性。

2. 典型步驟

抽象設計：定義算法輸入、輸出及核心邏輯，忽略實現細節（如用自然語言或僞代碼描述）。
初步實現：轉化為可運行的代碼，但可能存在冗餘或低效部分。
性能分析：通過時間/空間複雜度評估，識别瓶頸（如循環嵌套過多、重複計算）。
細化調整：
- 邏輯優化：簡化條件判斷或循環結構。
- 數據結構替換：選擇更高效的存儲方式（如哈希表替代鍊表）。
- 數學優化：利用公式推導減少計算量（如動态規劃中的狀态轉移方程）。
驗證與測試：通過邊界案例、壓力測試等驗證優化後的算法是否滿足需求。

3. 應用場景

機器學習：調整模型參數（如學習率、正則化系數）以提升預測精度。
實時系統：優化排序算法（如從冒泡排序升級為快速排序）以滿足低延遲需求。
嵌入式開發：精簡算法代碼以適應硬件資源限制（如内存較小的設備）。

4. 與相關概念的區别

算法設計：更側重從無到有的構建，而“求精”聚焦于對已有設計的改進。
代碼重構：通常指代碼結構的優化，而算法求精可能涉及底層邏輯和數學層面的調整。

5. 意義

提升效率：例如将時間複雜度從 (O(n)) 優化到 (O(n log n))。
增強魯棒性：通過細化處理異常輸入（如除零錯誤、空指針）。
降低成本：減少計算資源消耗（如雲計算中的CPU/内存使用費用）。

若需要具體案例分析（如排序算法優化步驟），可提供更多背景信息進一步展開。