堆疊操作英文解釋翻譯、堆疊操作的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【電】 stack operation

分詞翻譯：

堆疊的英語翻譯：

pile; stack
【電】 stack

操作的英語翻譯：

handle; manipulate; operate
【計】 FUNC; O; OP
【化】 manipulation
【醫】 procedure; technic; technique
【經】 operation

專業解析

在漢英詞典視角下，“堆疊操作”指對棧（Stack）這種數據結構執行的動作，其核心含義為按照後進先出（LIFO）原則存取數據。以下是詳細解釋與權威參考：

一、中文定義與核心操作

“堆疊操作”特指對棧結構的數據進行以下基本動作：

入棧（Push）
将數據元素添加到棧頂，棧頂指針上移。

例：向棧中壓入新數據項。

出棧（Pop）
移除棧頂元素并返回其值，棧頂指針下移。

例：彈出棧頂元素進行處理。

棧頂訪問（Peek/Top）
讀取棧頂元素但不移除，保持棧狀态不變。

例：查看當前棧頂值。

判空（isEmpty）
檢查棧中是否無數據元素。

例：若棧為空則終止操作。

來源：全國科學技術名詞審定委員會《計算機科學技術名詞》（第三版），科學出版社，2018年。

二、英文對應術語與解釋

英文術語“Stack Operations” 包含以下标準定義：

Push: Insert an element at the top of the stack.
Pop: Remove and return the top element of the stack.
Peek: Retrieve the top element without removal.
isEmpty: Check if the stack contains no elements.
isFull (if size-limited): Check if stack capacity is reached.

來源：IEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology (IEEE Std 610.12-1990).

三、技術場景與權威描述

堆疊操作是底層系統核心功能，應用于：

函數調用棧：存儲函數返回地址、局部變量。
表達式求值：轉換中綴表達式為後綴形式（如逆波蘭表示法）。
内存管理：程式運行時動态分配/回收内存塊。
回溯算法：深度優先搜索（DFS）中的路徑記錄。

來源：

Alfred V. Aho et al., Compilers: Principles, Techniques, and Tools (2nd ed.), Pearson Education, 2006.

Thomas H. Cormen, Introduction to Algorithms (4th ed.), MIT Press, 2022.

四、中英文術語對照表

中文術語	英文術語	操作描述
入棧	Push	添加元素至棧頂
出棧	Pop	移除并返回棧頂元素
棧頂訪問	Peek / Top	讀取棧頂元素值
判空	isEmpty	檢測棧是否為空
判滿	isFull	檢測棧是否已滿（限容量棧）

五、學術與工程标準

LIFO原則：最後進入的元素最先被訪問，是棧的本質特性。
時間複雜度：所有基礎操作（Push/Pop/Peek）均需 $O(1)$ 時間。
實現方式：數組（靜态棧）或鍊表（動态棧）是實現棧的兩種主流結構。

來源：

Donald E. Knuth, The Art of Computer Programming, Vol. 1: Fundamental Algorithms, Addison-Wesley, 1997.

嚴蔚敏，《數據結構（C語言版）》，清華大學出版社，2020年。

網絡擴展解釋

“堆疊操作”（Stacking Operation）是一個在不同領域有不同含義的術語，以下是其核心解釋：

1.數據結構中的堆疊操作

在棧（Stack）這種後進先出（LIFO）的線性數據結構中，堆疊操作指兩類基本操作：

壓棧（Push）：将數據添加到棧頂。
彈棧（Pop）：移除并返回棧頂元素。

例如，在編程中實現棧：

stack = []
stack.push(1)# 壓棧
top_element = stack.pop()# 彈棧

2.數據處理中的數組堆疊

在科學計算（如NumPy、Pandas）中，堆疊指将多個數組沿指定維度合并：

np.stack()：将多個數組按新軸堆疊，例如将兩個二維數組合并為一個三維數組。
橫向堆疊（hstack）、縱向堆疊（vstack）：分别按行或列合并數組。

示例：

import numpy as np
a = np.array([1, 2])
b = np.array([3, 4])
result = np.stack((a, b), axis=0)# 輸出：[, ]

3.機器學習中的模型堆疊（Stacking）

一種集成學習方法，通過組合多個基模型的預測結果訓練元模型（Meta-Model）：

基模型訓練：如用SVM、決策樹等生成預測。
生成新特征：将基模型的輸出作為新輸入。
元模型訓練：用新特征訓練最終模型，提升泛化性能。

堆疊操作的核心是分層疊加，具體含義依賴上下文：

數據結構：後進先出的元素操作。
數據科學：數組的維度合并。
機器學習：模型預測結果的集成優化。