下列哪些方法是针对循环优化进行的_360集团笔试题

夜霄

常见的代码优化技术有：复写传播，删除死代码, 强度削弱，归纳变量删除

（下面抄几页PPT和别人的博客，QAQ，关键是编译原理没认真学过，咱家不太会。。。)

如果有同学有研究过这部分内容，并总结过，有更好的答案，请联系我删除本篇非原创解答

复写传播:

图片说明

复写语句：形式为f = g 的赋值
- 优化过程中会大量引入复写
- 复写传播变换的做法是在复写语句f = g后，尽可能用g代表f
- 复写传播变换本身并不是优化，但它给其他优化带来机会
  - 常量合并（编译时可完成的计算）
  - 死代码删除

死代码删除

死代码是指计算的结果决不被引用的语句
一些优化变换可能会引起死代码

代码外提

代码外提是循环优化的一种
循环优化的其它重要技术
- 归纳变量删除
- 强度削弱

例:

while(i <= limit - 2) ...
// 代码外提后变成
t = limit - 2;
while(i <= t) ...

归纳变量删除

j = j - 1
t4 = 4 * j
t5 = a[t4]
if t5 > value goto B3

j和t4的值步伐一致地变化，这样的变量叫作归纳变量
在循环中有多个归纳变量时，也许只需要留下一个
这个操作由归纳变量删除过程来完成
对本例可以先做强度削弱，它给删除归纳变量创造机会

强度削弱

强度削弱的本质是把强度大的运算换算成强度小的运算，例如将乘法换成加法运算。

参考资料

发表于 2019-08-15 22:46:57 回复(25)

秀发浓密

多余运算在编译期就会自动优化吧

发表于 2019-10-25 19:21:18 回复(0)

OfferOverFlowError

代码优化也可分为局部优化、循环优化和全局优化：
局部优化指的是在只有一个入口、一个出口的基本程序块上进行的优化。
循环优化是对循环中的代码进行的优化，在一个程序运行时，相当多的一部分时间会花在循环上，因此，基于循环的优化非常重要。
全局优化是在整个程序范围内进行的优化。

删除多余运算
使生成的目标代码减少而执行速度较快

也叫删除公共子表达式

循环优化：对循环中的代码段，可以进行代码外提、强度削弱和删除归纳变量等优化。
删除多余运算应该不是专门针对循环优化的。

发表于 2019-10-12 21:08:30 回复(0)

阿鈺

成功避开所有正确答案

发表于 2020-01-10 14:24:59 回复(1)

平平无奇的灌木丛

循环优化代码外提删除归纳变量强度削弱

发表于 2022-01-11 09:18:48 回复(1)

夜的哀伤

常见的代码优化技术：复写传播（代码外提）、删除死代码、强度削弱、归纳变量删除

发表于 2021-12-27 14:27:54 回复(0)

笨小孩ovo

常见的代码优化技术有：复写传播，删除死代码, 强度削弱，归纳变量删除，A、B、D正确

编辑于 2022-03-11 11:57:24 回复(0)

思而行者

结合高赞第一的理解相应编译优化方法的理解补充
复写传播
它通过将变量的值复制到使用该变量的地方，来消除中间变量的使用，从而减少内存访问的开销。它的基本原理是，当一个变量的值已知并且不会改变时，可以将该值直接复制到相关的地方，而不是通过中间变量进行访问。
优化前
int a = 10;
int b = a + 5;
int c = b * 2;
System.out.println(c);

优化后

int a = 10;
int c = (a + 5) * 2;
System.out.println(c);

（在这个例子中，变量a的值为10，变量b通过加法表达式获取a的值加上5，变量c通过乘法表达式获取b的值乘以2。如果编译器进行复制传递优化，它可以直接将a的值复制到b和c的使用点，而不需要中间变量b。）
删除归纳变量

它通过识别和移除不再使用的变量，从而减少内存占用和提高程序的执行效率。这种优化技术的基本原理是，当一个变量的值不再被使用，或者对变量的修改不会影响程序的结果时，可以安全地将该变量从程序中删除。
优化前
int a = 10;
int b = a + 5;
System.out.println(b);

优化后
int b = 10 + 5;
System.out.println(b);

（在这个例子中，变量a的值为10，变量b通过加法表达式获取a的值加上5，并将结果打印出来。然而，变量a在表达式计算后没有被再次使用，也没有对它进行修改。因此，编译器可以进行删除无用变量优化，将变量a从程序中删除。）
死代码删除
用于识别和移除不会对程序执行结果产生影响的无效代码，以提高程序的执行效率和减少不必要的计算开销。

死代码可以是以下几种类型：