分塊查找英文解釋翻譯、分塊查找的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 block search

分詞翻譯：

分塊的英語翻譯：

【計】 partitioning; unblocking

查找的英語翻譯：

【計】 find; seek; seeking

專業解析

分塊查找（Block Search）是一種結合順序查找與二分查找思想的經典查找算法，適用于有序或部分有序的數據集合。其核心原理是将數據集劃分為若幹邏輯塊，通過兩級查找結構提升檢索效率。

一、算法原理與步驟

數據分塊：将包含$n$個元素的有序表均分為$m$個塊，每個塊包含約$sqrt{n}$個元素（理想情況下$m=sqrt{n}$）。
建立索引表：記錄每個塊的最大關鍵字及塊起始地址，索引表本身保持有序。
塊間定位：在索引表中通過二分查找或順序查找确定目标值可能存在的塊。
塊内檢索：在定位的塊内進行順序查找。

二、時間複雜度分析

最優時間複雜度可達$O(1)$，平均時間複雜度為$O(sqrt{n})$，在理想塊劃分下，其效率顯著優于純順序查找（$O(n)$），但略低于二分查找（$O(log n)$）。

三、應用場景

該算法在數據庫索引、文件系統目錄結構等需要平衡存儲效率與查詢速度的場景中廣泛應用。特别適合處理無法完全載入内存的大規模數據集，如磁盤文件的分頁查詢機制。

四、算法優勢

相較于純二分查找，分塊查找對數據動态更新更友好，僅需局部調整受影響塊，避免全局重組。這種特性使其在實時數據庫系統設計中具有獨特價值（參考：Knuth《計算機程式設計藝術》卷3）。

五、變體與改進

現代優化版本包括動态分塊策略、哈希輔助分塊等，如Google Bigtable數據庫使用的SSTable存儲結構，便是分塊思想的分布式擴展應用（參考：ACM Transactions on Database Systems）。

網絡擴展解釋

分塊查找（又稱索引順序查找）是一種結合順序查找和二分查找的折中算法，適用于數據量較大但難以整體排序的場景。其核心思想是将數據劃分為若幹塊，通過索引表快速定位目标數據所在的塊，再在塊内進行順序查找。

核心原理

數據分塊
将數據集劃分為多個子塊（塊數通常取$sqrt{n}$，$n$為總元素數），塊内元素可無序，但塊間需保持有序，即後一塊的最小值大于前一塊的最大值。
建立索引表
記錄每塊的最大關鍵字（或區間範圍）和塊的起始地址。例如： | 塊號 | 最大關鍵字 | 起始地址 | |------|------------|----------| | 1| 23 | 0| | 2| 45 | 5|
查找過程
- 定位塊：在索引表中通過順序或二分查找确定目标值所在的塊。
- 塊内查找：在對應塊内進行順序查找。

時間複雜度

最優情況：$O(1)$（目标值在索引表第一個塊的首位）。
平均情況：$O(sqrt{n})$（塊數和每塊元素數均接近$sqrt{n}$）。
最差情況：$O(n)$（所有數據集中在一個塊）。

示例

假設數組為 $[3, 8, 12, 2, 5, 9, 15, 20, 18, 22]$，分塊如下：

塊1：3, 8, 12（最大關鍵字12）
塊2：2, 5, 9, 15（最大關鍵字15）
塊3：20, 18, 22（最大關鍵字22）

查找目标值15：

通過索引表确定15位于塊2。
在塊2内順序查找到15。

優缺點

優點：插入/删除操作靈活，僅需調整對應塊；適合動态數據。
缺點：需額外空間存儲索引表；塊劃分不當可能導緻效率下降。

對比其他算法

與順序查找：速度更快，但需額外索引空間。
與二分查找：無需整體有序，但平均效率略低。

分塊查找在數據庫索引、文件系統等場景中廣泛應用，尤其適合數據頻繁變動且難以完全排序的情況。