14、数据结构扩展以实现数据实例特定优化

数据结构扩展以实现数据实例特定优化

在数据处理和代码优化领域，如何将使用间接寻址的代码转换为密集代码，从而消除间接寻址的影响，是一个关键问题。本文将介绍一种名为升华（sublimation）的技术，它可以将基于间接寻址的循环转换为不包含间接寻址的循环结构，进而使用经典方法进行分析。

1. 整体编译流程概述

整个编译过程分为多个阶段：
1. 准备阶段 ：将基于指针的代码通过池分配和结构拆分转换为基于数组（间接寻址）的代码。
2. 依赖分析阶段 ：进行依赖分析，此阶段可使用升华技术将间接寻址的循环转换为可分析的结构。
3. 扩展阶段 ：利用运行时信息进一步消除间接寻址，得到无间接寻址的基于数组的代码，以便使用标准编译器优化。
4. 优化阶段 ：结合具体问题实例的特征，对代码进行问题/架构优化。

以下是编译流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[指针代码] --> B[数组代码]
    B --> C[依赖分析]
    C --> D[扩展阶段]
    D --> E[优化阶段]
    E --> F[优化后代码]

2. 升华技术详解

升华的基本思想是将使用间接寻址的代码转换为密集代码，完全消除间接寻址的出现。具体实现分为三个子阶段：
1. 数据访问重构