如何优化程序分析中的4种工作列表(worklist)算法?
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本文共计5001个文字,预计阅读时间需要21分钟。
本章节是系列文章的第四章,介绍了Worklist算法。Worklist算法是图分析的核心理法,学习它对理解编译器的优化方法至关重要。本章内容相对易懂,适合想要深入的同学一起探讨。
本章是系列文章的第四章,介绍了worklist算法。Worklist算法是图分析的核心算法,可以说学会了worklist算法,编译器的优化方法才算入门。这章学习起来比较吃力,想要融汇贯通的同学,建议多参考几个学校的教程交叉着看。
卡耐基梅隆大学 15745:www.cs.cmu.edu/afs/cs/academic/class/15745-s16/www/lectures/L5-Intro-to-Dataflow.pdf
密西根大学 583f18:web.eecs.umich.edu/~mahlke/courses/583f18/lectures/583L5.pdf和web.eecs.umich.edu/~mahlke/courses/583f18/lectures/583L6.pdf
哈工大 编译原理:编译原理 - 哈尔滨工业大学_哔哩哔哩_bilibili
但密西根大学的583f18根本就没说worklist算法,只是简单的数据流分析,卡耐基梅隆大学15745提到了worklist,但也讲的非常简单,还是DCC888里面讲的稍微详细一点。
本文中的所有内容来自学习DCC888的学习笔记或者自己理解的整理,如需转载请注明出处。
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卡耐基梅隆大学 15745:www.cs.cmu.edu/afs/cs/academic/class/15745-s16/www/lectures/L5-Intro-to-Dataflow.pdf
密西根大学 583f18:web.eecs.umich.edu/~mahlke/courses/583f18/lectures/583L5.pdf和web.eecs.umich.edu/~mahlke/courses/583f18/lectures/583L6.pdf
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但密西根大学的583f18根本就没说worklist算法,只是简单的数据流分析,卡耐基梅隆大学15745提到了worklist,但也讲的非常简单,还是DCC888里面讲的稍微详细一点。
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