堆棧算法英文解釋翻譯、堆棧算法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 stack algorithm

分詞翻譯：

堆的英語翻譯：

pile; heap; stack; crowd
【計】 heap
【醫】 herd; pile

棧算法的英語翻譯：

【計】 stack algorithm

專業解析

堆棧算法（Stack Algorithm）是一種基于棧（Stack）這種數據結構的算法設計思想。棧遵循後進先出（Last-In-First-Out, LIFO）原則，即最後進入的元素最先被移除。在計算機科學中，堆棧算法廣泛應用于解決特定類型的問題，尤其在需要回溯或逆序處理的場景中。

一、核心概念（中英對照）

棧（Stack）：一種線性數據結構，僅允許在表的一端（稱為棧頂，Top）進行插入（入棧，Push）和删除（出棧，Pop）操作。
LIFO原則：最後壓入棧的元素最先彈出（Last-In-First-Out）。
基本操作：
- Push：将元素添加到棧頂。
- Pop：移除并返回棧頂元素。
- Peek/Top：查看棧頂元素但不移除。

二、堆棧算法的典型應用場景

函數調用棧（Function Call Stack）
程式執行時，函數調用和返回通過棧管理。每次調用函數時，其狀态（如局部變量、返回地址）被壓入棧；函數返回時從棧頂彈出狀态恢複執行。

表達式求值與語法解析
用于中綴表達式轉後綴表達式（如逆波蘭表示法），以及計算後綴表達式值。例如：解析 (3+4)*5 需借助棧處理運算符優先級。

回溯算法（Backtracking）
在深度優先搜索（DFS）、迷宮求解等問題中，棧用于存儲路徑狀态，實現回退機制。

括號匹配（Bracket Matching）
檢查代碼中括號是否成對出現（如 {[]}）。遇到左括號入棧，右括號時彈出棧頂元素并檢查是否匹配。

三、算法實現示例（括號匹配）

def is_valid_parentheses(s: str) -> bool:
stack = []
mapping = {')': '(', ']': '[', '}': '{'}
for char in s:
if char in mapping.values:
stack.append(char)# 左括號入棧
elif char in mapping.keys:
if not stack or stack.pop != mapping[char]:
return False
return not stack# 棧空則匹配成功

四、堆棧與遞歸的關系

遞歸本質是隱式使用系統棧。例如，階乘函數 factorial(n) 的遞歸調用會隱式壓棧：

factorial(3) → 調用 factorial(2) → 調用 factorial(1)

每次遞歸将當前狀态壓棧，返回時逐層彈出棧幀。因此，遞歸問題可通過顯式棧轉化為疊代實現，避免棧溢出風險。

五、權威定義參考

《算法導論》（Introduction to Algorithms）
将棧定義為基本數據結構，并分析其在深度優先搜索中的應用（第10章）。

IEEE Computer Society
強調棧在内存管理和編譯器設計中的核心作用（參見計算機體系結構标準文檔）。

GeeksforGeeks: Stack Data Structure
提供棧的操作實現及經典問題解析（如漢諾塔、樹遍曆的非遞歸實現）。

六、擴展應用

撤銷操作（Undo/Redo）：文本編輯器中通過棧記錄操作曆史。
浏覽器曆史記錄：通過棧實現頁面前進/後退功能。
線程安全棧（Concurrent Stack）：多線程環境下需同步機制保障原子操作。

堆棧算法因其簡潔性和高效性，成為解決逆序處理、狀态保存、路徑回溯類問題的核心工具，是計算機科學基礎算法的重要組成部分。

來源說明：

Cormen, T. H. 《算法導論》（MIT Press）
Aho, A. V. 《編譯原理》（Addison-Wesley）
LeetCode 括號匹配問題官方題解
Knuth, D. E. 《計算機程式設計藝術》卷1（Addison-Wesley）

網絡擴展解釋

我将基于專業知識為您解釋“堆棧算法”的兩種常見含義：

數據結構中的堆棧（Stack）
- 堆棧是一種後進先出（LIFO）的線性數據結構，核心操作包括：
  - Push：将元素壓入棧頂
  - Pop：移除并返回棧頂元素
  - Peek：查看棧頂元素但不移除
- 典型應用場景：
  - 程式函數調用棧（記錄函數執行順序）
  - 括號匹配校驗
  - 浏覽器前進/後退功能
  - 表達式求值（如逆波蘭式）
機器學習中的堆疊算法（Stacking）
- 一種集成學習方法，通過分層模型組合提升預測性能：
  - 基模型層：多個不同模型（如SVM、決策樹）進行初級預測
  - 元模型層：用基模型的輸出作為新特征訓練最終模型
- 實現步驟：
  1. 通過交叉驗證生成元特征
  2. 防止數據洩露的K折訓練策略
  3. 組合多個基模型的預測結果

區别說明：

數據結構堆棧關注數據存取規則
機器學習堆疊側重模型集成策略

注：若您特指其他領域的堆棧算法，建議補充上下文以獲得更精準的解釋。