程式分塊記錄英文解釋翻譯、程式分塊記錄的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 deblocking record

分詞翻譯：

程式的英語翻譯：

formality; ground rule; procedure; proceeding; process; program
【計】 P; problem determination aid; PROC; program; related channel program
【化】 sequence
【經】 program; sequence

分塊的英語翻譯：

【計】 partitioning; unblocking

記錄的英語翻譯：

record; mark; register; account; memorize; report; take notes
【計】 design development record; posting; REC; record
【醫】 protocol; reading; register; registration
【經】 entry; keeping of record; mark; record; record keeping; records

專業解析

在漢英詞典視角下，“程式分塊記錄”是一個涉及計算機科學和軟件工程的專業術語，其核心含義可拆解為以下三個層面：

一、術語定義與漢英對照

程式 (Program)
指為完成特定任務而編寫的一系列指令集合。英文對應“program”，強調可執行代碼的邏輯序列。

來源：《計算機科學技術名詞》（第三版）
分塊 (Chunking/Blocking)
指将大型數據或程式分割為更小的邏輯單元（塊）。英文常用“chunking”或“blocking”，如“memory chunk”（内存塊）。

來源：IEEE Computer Society Glossary
記錄 (Record)
指數據存儲的基本單位，通常包含多個相關字段。英文為“record”，如數據庫中的“data record”。

來源：《英漢計算機詞典》（清華大學出版社）

術語組合釋義：

“程式分塊記錄”指将大型程式或數據集分割為獨立塊（chunks），并以結構化記錄（records）的形式存儲或處理的技術，旨在優化内存管理或數據處理效率。

二、技術原理與應用場景

内存管理優化
在早期計算機系統中，受限于内存容量，程式需被分塊加載執行。例如，DOS時代的“覆蓋技術”（Overlay）即典型應用。

來源：Tanenbaum《操作系統：設計與實現》
分布式計算
現代分布式系統（如Hadoop）将任務分塊（如MapReduce中的split），每個分塊作為獨立記錄并行處理。

來源：Apache Hadoop官方文檔
數據庫存儲
數據庫表按分塊（block）存儲記錄，提升I/O效率。如Oracle的“數據塊”（data block）概念。

來源：Oracle Database Concepts Guide

三、權威文獻定義參考

中國國家标準：
《信息技術術語》（GB/T 5271）定義“分塊”為“将數據劃分為可獨立處理的單元”。

英文經典釋義：
《計算機組成與設計》（Patterson & Hennessy）将“blocked records”描述為“分組存儲的記錄集合，以降低訪問延遲”。

結語

“程式分塊記錄”本質是資源受限場景下的工程優化策略，其漢英術語對應需結合具體語境（如操作系統、分布式系統或數據庫）。現代技術中，類似概念常以“數據分片”（sharding）或“并行塊處理”（parallel chunk processing）等形式演進。

網絡擴展解釋

程式分塊記錄是一種将數據序列分割成小塊進行高效維護的技術，主要用于優化區間操作（如查詢、修改）的時間複雜度。以下是核心要點解釋：

1.基本概念

分塊的核心思想是将整個序列劃分為多個固定大小的塊，每個塊作為獨立單元處理。通過預處理塊級信息（如統計總和、最大值等），在後續操作中結合整塊快速處理與散塊暴力遍曆，實現效率平衡。

2.實現步驟

劃分塊：一般塊大小為$sqrt{n}$，總塊數約為$sqrt{n}$。例如對長度為$n$的序列，第$i$個元素所屬塊為： $$ pos[i] = leftlfloor frac{i-1}{sqrt{n}} rightrfloor + 1 $$
記錄塊信息：存儲每塊的左右端點（L[]、R[]）、統計值（如總和sum[]）、延遲标記（add[]）等。

3.操作處理

整塊操作：直接修改/查詢塊的統計值和标記，時間複雜度$O(1)$。
散塊操作：暴力遍曆區間内的零散元素，時間複雜度$O(sqrt{n})$。例如區間求和時，整塊直接讀取預處理的總和，散塊遍曆累加。

4.優勢與適用場景

優勢：代碼簡單靈活，支持多種複雜操作（如動态插入），均攤時間複雜度$O(sqrt{n})$。
適用場景：無法用線段樹/樹狀數組解決的問題（如非結合性操作）、需要平衡效率與實現難度時。

5.示例

若序列為``，分為3塊并記錄每塊和：

塊1：6+9+8=23
塊2：1+4+6=11
塊3：7+0+2=9
查詢區間的和時，計算塊2的整塊和11，再遍曆散塊元素9（第2位）+8（第3位）+7（第7位）=24，總和為11+24=35。

通過分塊記錄，原本$O(n)$的暴力操作優化為$O(sqrt{n})$，適用于算法競賽和數據處理場景。