均衡樹索引英文解釋翻譯、均衡樹索引的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 balanced tree index

分詞翻譯：

均衡的英語翻譯：

equilibrium; equipoise; poise; proportion
【計】 balancing

樹的英語翻譯：

arbor; cultivate; establish; set up; tree
【計】 T; tree
【醫】 arbor; arbores; tree

索引的英語翻譯：

index; reference
【計】 X
【醫】 index

專業解析

均衡樹索引的詳細解釋（漢英詞典視角）

“均衡樹索引”是一個計算機科學，特别是數據結構與數據庫領域的重要術語。其核心含義可以從漢英對應和概念解析兩方面來理解：

術語漢英對應 (Chinese-English Terminology):
- 均衡 (Jūnhéng): 對應英文Balanced。指樹狀數據結構的一種特性，即樹中任意節點的左右子樹的高度差被嚴格控制在一個很小的範圍内（通常絕對值不超過1）。這種平衡性确保了樹不會退化成類似鍊表的線性結構。
- 樹 (Shù): 對應英文Tree。這是一種非線性的分層數據結構，由節點（Node）和邊（Edge）組成。一個節點可以有零個或多個子節點，但隻有一個父節點（根節點除外）。樹常用于表示具有層級關系的數據。
- 索引 (Suǒyǐn): 對應英文Index。在數據庫和文件系統中，索引是一種特殊的數據結構，用于快速定位和訪問數據庫表或文件中的特定數據記錄，無需掃描整個數據集，從而顯著提高查詢效率。
- 因此，“均衡樹索引” (Jūnhéng Shù Suǒyǐn) 的完整英文對應術語是 Balanced Tree Index。
概念詳細解析 (Conceptual Explanation): 均衡樹索引特指利用自平衡的二叉搜索樹（或變種）作為底層結構來實現高效數據檢索的索引機制。其核心思想與價值在于：
- 平衡性 (Balanced Nature): 這是此類索引高效的關鍵。通過特定的平衡操作（如旋轉），在插入或删除數據時自動調整樹的結構，始終保持樹的高度近似最小。樹的高度直接決定了最壞情況下的查找路徑長度（時間複雜度）。
- 索引功能 (Indexing Function): 它存儲的是鍵值（Key）到實際數據記錄位置（如數據庫中的行ID或磁盤地址）的映射。用戶或系統通過指定的鍵（如數據庫表中的某列值）進行查詢時，索引能快速找到該鍵對應的數據位置。
- 高效檢索 (Efficient Retrieval): 得益于平衡性，對包含 N 個元素的均衡樹索引進行查找、插入和删除操作的平均和最壞時間複雜度通常都能保持在O(log N) 級别。這與無序數據的 O(N) 或普通二叉搜索樹最壞 O(N) 的複雜度相比，效率提升巨大，尤其在大數據量場景下優勢明顯。
- 典型代表 (Typical Examples):
  - AVL樹 (AVL Tree): 最早的自平衡二叉搜索樹之一，通過嚴格的平衡因子（左右子樹高度差）确保平衡。
  - 紅黑樹 (Red-Black Tree): 應用極為廣泛的自平衡二叉搜索樹（例如在Java的TreeMap、C++的std::map、Linux内核等中）。它通過節點着色和旋轉規則來維持一種較為寬松的平衡（不是完全平衡，但能保證最長路徑不超過最短路徑的兩倍），在實踐中插入和删除操作的調整次數通常比AVL樹少，綜合性能更優。
  - *B樹 (B-Tree) 及其變種 (B+ Tree, B Tree):** 雖然嚴格來說不是二叉的，但它們是極其重要的、專為磁盤等塊存儲設備設計的平衡樹索引結構（廣泛應用于數據庫系統和文件系統如NTFS, ReiserFS, XFS等）。B樹允許一個節點擁有多個鍵和子節點（階數大于2），通過控制節點的最小/最大填充度來維持平衡。這種設計大大減少了磁盤I/O次數（訪問一個節點通常對應一次磁盤讀取），是處理海量數據索引的主力。其中B+樹是最常見的數據庫索引實現，其内部節點僅存鍵和指向子節點的指針，所有數據記錄都存儲在葉子節點并通過鍊表連接，特别適合範圍查詢。

總結: “均衡樹索引”指的是利用具有自動平衡特性的樹形數據結構（如AVL樹、紅黑樹、B樹、B+樹等）構建的索引。其核心優勢在于通過維持樹的平衡性，将關鍵操作（查找、插入、删除）的時間複雜度穩定在高效的 O(log N) 級别，從而為數據庫、文件系統及各種需要快速檢索的應用提供了強大的性能保障。

網絡擴展解釋

“均衡樹索引”通常指數據庫系統中使用的平衡樹索引（Balanced Tree Index），其核心是通過平衡樹數據結構（如B樹、B+樹）實現高效數據檢索。以下是詳細解釋：

1.基本結構與原理

平衡樹索引由分支塊和葉塊構成：

分支塊：用于範圍查找，上層分支塊包含指向下層分支塊的索引鍵值。
葉塊：存儲實際索引數據，所有葉塊深度相同，确保查詢時間穩定。
平衡性：通過自平衡機制（如旋轉、節點分裂合并）保持樹的高度差≤1，避免退化為鍊表。

2.核心優勢

高效操作：增删改查的時間複雜度為$O(log n)$，適合頻繁數據操作。
範圍查詢優化：葉塊間通過指針連接，支持高效範圍掃描（如B+樹）。
磁盤I/O友好：節點分布均勻，減少磁盤訪問次數，提升性能。

3.與普通二叉樹的區别

普通二叉搜索樹可能因數據插入順序退化為鍊表（時間複雜度$O(n)$），而平衡樹通過自平衡特性始終保持對數級操作效率。

4.應用場景

數據庫索引：主流關系型數據庫（如Oracle、MySQL）默認使用B+樹索引。
範圍查詢：適用于需要快速定位區間數據的場景（如時間範圍篩選）。

平衡樹索引通過樹結構的平衡性、分層存儲和高效自調整機制，成為數據庫系統的核心組件。其設計兼顧了查詢速度、數據更新效率及存儲優化，尤其適合處理大規模數據的高并發操作。