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申请/专利权人：福建师范大学

摘要：本发明涉及一种LLVM编译选项选择方法，首先通过在线均匀采样覆盖尽可能多的选项交互场景，然后基于优化目标的基准值将样本集分为有无目标改进两个子集，并同时在其中挖掘频繁选项，接着通过引入判定表对两种挖掘结果进行相互确认，并借助可执行代码的CRC码减少确认中的不确定性。该方法有利于选择出保障解质量并可有效减少搜索空间的一组选项。

主权项：1.一种LLVM编译选项选择方法，其特征在于，首先通过在线均匀采样覆盖尽可能多的选项交互场景，然后基于优化目标的基准值将样本集分为有无目标改进两个子集，并同时在其中挖掘频繁选项，接着通过引入判定表对两种挖掘结果进行相互确认，并借助可执行代码的CRC码减少确认中的不确定性；该方法具体包括以下步骤：首先，生成初始样本集D，并以基准执行时间将D分为两个大小相等的子样本集DI和DNI，其中DI、DNI分别为有目标改进、无目标改进的样本集；然后，对样本集DI和DNI同时进行挖掘，即双向挖掘，以发现反复出现在有目标改进和无目标改进选项序列中的选项，并通过生成判定表以确定有目标改进的选项集合Sde和不确定有无目标改进的选项集Sud；接着，基于初始样本集D并运用可执行代码的CRC冗余码对Sud中的每个选项进行确认，获取那些因与其它选项交互而潜在有目标改进的选项集SPO；最后将确定有或潜在有目标改进的两个选项集Sde和SPO进行合并，得到最终选用的p个选项；双向挖掘过程是指同时在参照基准有无目标改进的数据集DI和DNI中进行频繁选项挖掘，正向挖掘与逆向挖掘除样本集和最小支持计数外，其挖掘过程相同；对于有目标改进样本集DI上的正向挖掘，按照设定的最小支持计数Cmin+在DI中挖掘出长度为1的频繁选项集，其实现方法为：首先，完整扫描DI的每个样本，并在扫描过程中累计各选项i出现的次数Ci；将所有的选项i作为频繁选项输出；因选项i频繁出现在有目标改进的序列中，而具有潜在的目标改进效果；挖掘完成后，根据发现的频繁选项填写选项是否有目标改进判定表Tblju；若选项i为DI中的频繁选项，则impi+=1，否则impi+=0；若选项i为DNI中的频繁选项，则noimpi-=1，否则noimpi-=0；根据选项i在impi+和noimpi-上的不同取值可分为四种情况，对应不同的判定结果：1）当impi+=1并且noimpi-=0时，表示频繁出现在有目标改进序列中，但不频繁出现在无目标改进序列中；这种情况下判定选项i为有目标改进；2）当impi+=0且noimpi-=1时，表示不频繁出现在有目标改进序列中，但频繁出现在无目标改进序列中；这种情况下判定选项i为无目标改进；3）当impi+=1且noimpi-=1时，表示既频繁出现在有目标改进序列中，又频繁出现在无目标改进序列中；这种情况下判定选项i为不确定是否有目标改进；4）当impi+=0且noimpi-=0时，表示既不频繁出现在有目标改进序列中，又不频繁出现在无目标改进序列中；这种情况下判定选项i为不确定是否有目标改进。

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