程式設計英文解釋翻譯、程式設計的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 programming
【經】 programming

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

設計的英語翻譯：

design; devise; contrive; project; engineer; frame; plan; programming; scheme
【化】 design
【醫】 project
【經】 projection

專業解析

程式設計（Program Design）指利用編程語言将解決問題的方法轉化為計算機可執行指令的系統化過程。其核心在于通過算法設計、數據結構選擇和架構規劃來實現特定功能，強調邏輯性、效率與可維護性。以下是關鍵解析：

一、術語定義與核心特征

中英對照定義
- 中文：程式設計（Chéngxù Shèjì）
- 英文：Program Design
  指從問題分析到代碼實現的完整生命周期，包括需求轉化、算法設計及模塊化構建（來源：牛津計算機科學詞典）。
系統性特征
區别于碎片化編碼，程式設計需遵循工程化原則：
- 結構化設計：通過函數、類等模塊降低複雜度
- 算法優化：以時間/空間複雜度評估解決方案效率（來源：IEEE軟件工程标準）
- 可擴展性：預留接口適應未來需求變更

二、關鍵階段與技術要素

需求分析階段
将用戶需求轉化為技術規範，例如通過UML圖定義系統行為（來源：清華大學出版社《軟件工程實踐》）。
算法與數據結構設計
- 選擇合適數據結構（如樹、圖）存儲數據
- 設計排序、搜索等核心算法（參考：MIT OpenCourseWare CS課程）
編程範式應用
- 面向過程：C語言等線性執行流程
- 面向對象：Java/C++的封裝與繼承機制
- 函數式編程：Haskell的不可變數據特性

三、行業應用與權威參考

工業标準
遵循ISO/IEC 12207軟件生命周期标準，确保設計過程可追溯（來源：國際标準化組織）。
學術研究支持
卡内基梅隆大學研究指出：模塊化設計降低代碼缺陷率23%（來源：SEI技術報告CMU/SEI-2020-TR-005）。
經典文獻
- 《設計模式：可複用面向對象軟件的基礎》（Gamma et al.）定義23種設計模式
- 《代碼大全》（Steve McConnell）詳述架構設計實踐

四、相關概念辨析

術語	程式設計	編程（Programming）
側重點	系統架構與解決方案設計	具體代碼編寫與調試
輸出物	設計文檔/流程圖	可執行程式
階段屬性	上遊決策過程	下遊實現過程

（依據：ACM Computing Classification System）

權威參考文獻

牛津計算機科學詞典. Program Design詞條釋義
IEEE Std 610.12-1990. Standard Glossary of Software Engineering Terminology
Gamma, E., et al. Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software. Addison-Wesley.
McConnell, S. Code Complete: A Practical Handbook of Software Construction. Microsoft Press.

網絡擴展解釋

“程式設計”（Programming）是指通過編寫特定指令（代碼）讓計算機執行任務的過程。其核心是将問題轉化為計算機可理解的邏輯步驟，涉及以下關鍵點：

1.核心概念

算法：解決問題的具體步驟（如排序、搜索）。
數據結構**: 組織數據的方式（如數組、鍊表）。
編程語言：實現算法的工具（如Python、Java）。
邏輯與控制流：通過條件判斷（if-else）、循環（for/while）控制程式行為。

2.程式設計步驟

需求分析：明确程式要解決的問題。
設計算法：規劃解決問題的步驟。
編寫代碼：用編程語言實現算法。
測試調試：檢查錯誤并修正。
維護優化：根據需求更新或提升性能。

3.編程範式

面向過程：以步驟為中心（如C語言）。
面向對象：以對象和類為核心（如Java）。
函數式編程：強調函數運算（如Haskell）。
事件驅動：響應外部事件（如JavaScript）。

4.應用領域

Web開發：網站與後端服務（如JavaScript、Python）。
移動應用：手機App（如Swift、Kotlin）。
數據分析：處理大數據（如Python、R）。
人工智能：機器學習模型（如Python、TensorFlow）。

5.重要性

自動化：替代重複性人工操作。
解決問題：通過邏輯拆解複雜任務。
技術創新：支撐現代科技（如自動駕駛、區塊鍊）。

若需深入學習，可參考經典教材《代碼大全》或線上課程（如Coursera的編程入門課）。