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Automatic Data Enumeration for Fast Collections
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AI
DOI：10.1109/CGO68049.2026.11395196.png)
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摘要
En 中文
数据集合提供了一种强大的抽象方式来组织数据，简化了开发和维护。为每个集合选择实现是一项关键决策，需要在性能、内存和能耗之间进行权衡以适应每种使用场景。专用实现相比通用实现具有显著优势，但也要求它们存储的数据具有某些属性，如唯一性或有序性。要使用这些实现，开发者必须具备领域知识或转换其数据以展现所需属性，这是一个繁琐的手动过程。其中一种转换——常用于数据挖掘和程序分析——是数据枚举，即通过为数据项分配唯一标识符来支持快速相等性检查和紧凑的内存布局。本文提出了一种自动化的数据枚举方法，消除了对开发者手动操作的需求。我们在MEMOIR编译器中的实现平均加速2.16倍（最高8.72倍），并将峰值内存消耗平均降低5.6%（最高50.7%）。这项工作表明，自动化技术可以制造数据属性以解锁专用集合实现，推动集合导向优化的边界。
Keyword:
compilers
memory optimization