檢索樹英文解釋翻譯、檢索樹的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 retrieval tree; search tree

分詞翻譯：

檢索的英語翻譯：

【計】 recall; retrieval; retrieve
【經】 search

樹的英語翻譯：

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

專業解析

檢索樹（Search Tree）是計算機科學中用于高效數據檢索的樹形數據結構。其核心特征是通過分層節點結構實現快速查找、插入和删除操作。在漢英詞典中，該術語常對應兩種翻譯：一是"Retrieval Tree"，強調信息檢索功能；二是"Search Tree"，側重于搜索算法優化。

該數據結構包含三大核心組件：

節點結構：每個節點存儲鍵值對及指向子節點的指針，遵循左子樹小于父節點、右子樹大于父節點的排序規則（《算法導論》，MIT Press）
平衡機制：通過紅黑樹或AVL樹等平衡算法維持$O(log n)$時間複雜度，數學表達式為： $$ h leq c cdot log_2(n+1) $$ 其中h為樹高度，n為節點數
檢索路徑：采用深度優先或廣度優先策略遍曆節點，存儲複雜度為$O(n)$

典型應用包括數據庫索引（B+樹）、字典實現（Trie樹）和文件系統（Merkeley DB），其中B+樹索引機制被Oracle和MySQL等主流數據庫采用（ACM Computing Surveys）。近年研究顯示，結合布隆過濾器的混合檢索樹可将查詢速度提升40%（IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering）。

網絡擴展解釋

“檢索樹”是計算機科學中用于高效數據檢索的樹形數據結構，常見于數據庫、搜索引擎、文本處理等場景。以下是其核心解釋：

1.基本概念

檢索樹通過分層結構組織數據，每個節點存儲特定信息，并通過分支連接子節點。其核心目标是減少數據查找的複雜度，例如将線性搜索的$O(n)$優化為$O(log n)$甚至更低。

2.常見類型與特點

（1）二叉搜索樹（BST）

結構：每個節點最多有兩個子節點，左子樹所有節點值小于父節點，右子樹反之。
操作：查找、插入、删除的平均時間複雜度為$O(log n)$，但若樹不平衡（如退化為鍊表），效率會降至$O(n)$。
應用：内存中的小型數據集排序與檢索。

（2）B樹與B+樹

結構：多路平衡樹，單個節點可包含多個鍵和子節點，保持層級高度一緻。
優勢：適合磁盤存儲，減少I/O次數，廣泛用于數據庫索引（如MySQL的InnoDB引擎）。
公式：B樹的階數$m$決定節點最大子節點數，滿足$ lceil m/2 rceil leq text{子節點數} leq m $。

（3）Trie樹（前綴樹）

結構：以字符串字符為節點路徑，從根到葉的路徑構成完整字符串。
用途：自動補全、拼寫檢查、IP路由表。
示例：存儲單詞“cat”“car”時，根節點分支到c→a，再分叉為t和r。

3.核心優勢與局限

優勢：高效範圍查詢、動态數據維護、適應海量數據。
局限：需平衡性維護（如AVL樹、紅黑樹的旋轉操作），部分結構占用内存較高（如Trie樹）。

4.應用場景

數據庫系統：B+樹索引加速查詢。
搜索引擎：倒排索引結合Trie樹實現關鍵詞聯想。
網絡路由：前綴樹匹配最長IP地址前綴。

若需進一步了解具體實現（如紅黑樹旋轉規則或B樹插入算法），可提供更詳細的技術方向以便深入解釋。