子表达式与()的关系

博客介绍了正则表达式中$1和$2的含义,$1表示从左边开始的第一个左括号,$2表示从左边开始的第二个左括号,还提到可修改后运行。

你可以修改后运行
### JIT优化中公共子表达式消除的实现作用 #### 公共子表达式消除的概念 公共子表达式消除是一种经典的编译器优化技术。它的核心思想在于:如果某个表达式已经在之前的计算过程中求值过,并且从那次计算至今,该表达式中的所有变量均未发生改变,则无需再次重新计算这个表达式的值,而是可以直接重用之前保存的结果[^1]。 #### 局部 vs. 全局公共子表达式消除 - **局部公共子表达式消除**:仅在同一基本块内部寻找重复的子表达式并进行优化。 - **全局公共子表达式消除**:跨越多个基本块甚至整个函数范围来查找和替换重复的子表达式。这种方式虽然效果更好,但也增加了复杂度和分析成本。 #### 在JIT中的应用案例 考虑如下Java代码片段: ```java public class PublicSubExprEliminationExample { public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) { compute(1, 2, 3); } } public static void compute(int a, int b, int c) { // 假设b * c为公共子表达式 int result = (b * c) * 12 + a + (a + b * c); } } ``` 在这个例子中,`compute()` 函数内的 `b * c` 是一个典型的公共子表达式。当这段代码被频繁调用时,JIT 编译器会识别出这一特性,并对其进行优化。经过优化后的伪代码大致如下所示: ```pseudo optimized_compute(a, precomputed_bc): return precomputed_bc * 12 + a + (a + precomputed_bc) main(): bc_value = 2 * 3 for i from 0 to 1_000_000: optimized_compute(1, bc_value) ``` 可以看到,原本需要两次独立乘法运算的操作 `(b * c)` 被提前计算了一次并将结果缓存下来,从而有效减少了不必要的重复计算次数[^2]。 #### 实现细节探讨 要成功实施公共子表达式消除这项优化措施,主要依赖以下几个方面的工作: 1. **表达式哈希化**:通过对每一个遇到的新表达式生成唯一标识符(通常是某种形式的散列值),以便快速比较两个看似不同的表达实际上是否相同。 2. **生命周期跟踪**:密切监控各个临时变量的有效期以及它们之间是否存在相互影响的关系链路图谱。 3. **安全性验证**:确保任何尝试共享或复用已有中间结果的行为都不会违反原始语义规定,特别是要注意处理好副作用问题[^3]。 #### 总结 通过引入公共子表达式消除这样的静态分析加动态调整相结合的办法,可以在很大程度上缓解因过度冗余而导致的整体性能瓶颈现象。这对于那些包含大量数值密集型操作的应用场合尤其重要,因为它不仅可以节省宝贵的CPU周期资源,还间接促进了寄存器分配等其他层面更深层次上的改进可能性。
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