Profajliranje ivica: Knutov algoritam i njegova unapredenja Seminarski rad u okviru kursa Verifikacija softvera Matematički fakultet Nevena Nikolić, 1

Слични документи
Algoritmi

Microsoft Word - AIDA2kolokvijumRsmerResenja.doc

Postavka 2: Osnovni graf algoritmi 1 DISTRIBUIRANI ALGORITMI I SISTEMI Iz kursa CSCE 668 Proleće 2014 Autor izvorne prezentacije: Prof. Jennifer Welch

Grafovi 1. Posmatrajmo graf prikazan na slici sa desne strane. a) Odrediti skup čvorova V i skup grana E posmatranog grafa. Za svaku granu posebno odr

P11.3 Analiza zivotnog veka, Graf smetnji

Classroom Expectations

Maksimalni protok kroz mrežu - Ford-Fulkerson, Edmonds-Karp

P2.1 Projektovanje paralelnih algoritama 1

Орт колоквијум

Microsoft PowerPoint - C-4-1

Problemi zadovoljavanja ogranicenja.

1

Електротехнички факултет Универзитета у Београду Катедра за рачунарску технику и информатику Kолоквијум из Интелигентних система Колоквију

Microsoft PowerPoint - Programski_Jezik_C_Organizacija_Izvornog_Programa_I_Greske [Compatibility Mode]

Орт колоквијум

VEŽBE IZ OPERACIONIH ISTRAŽIVANJA

Konstrukcija i analiza algoritama Nina Radojičić februar Analiza algoritama, rekurentne relacije 1 Definicija: Neka su f i g dve pozitivne fun

PowerPoint Presentation

ЈЕДАН НОВИ ПРИСТУП У ПРЕВОЂЕЊУ ИЗ BPMN а У BPEL ONE NEW APPROACH IN TRANSLATING FROM BPMN TO BPEL Александар Недељковић Факултет организационих наука,

P9.1 Dodela resursa, Bojenje grafa

Uvod u statistiku

My_P_Trigo_Zbir_Free

Celobrojno programiranje Rešavamo sledeći poblem celobrojnog programiranja: min c T x Ax = b x 0 x Z n Gde pretpostavljamo da je A celobrojna matrica

LAB PRAKTIKUM OR1 _ETR_

Mere slicnosti

08 RSA1

Zbirka resenih zadataka iz arhitekture racunara

1 Konusni preseci (drugim rečima: kružnica, elipsa, hiperbola i parabola) Definicija 0.1 Algebarska kriva drugog reda u ravni jeste skup tačaka opisan

Inženjering informacionih sistema

PROMENLJIVE, TIPOVI PROMENLJIVIH

Microsoft PowerPoint - 03-Slozenost [Compatibility Mode]

ELEKTROTEHNIČKI FAKULTET, UNIVERZITET U BEOGRADU KATEDRA ZA ELEKTRONIKU UVOD U ELEKTRONIKU - 13E041UE LABORATORIJSKA VEŽBA Primena mikrokontrolera

Техничко решење: Метода мерења ефективне вредности сложенопериодичног сигнала Руководилац пројекта: Владимир Вујичић Одговорно лице: Владимир Вујичић

Microsoft PowerPoint - 07-DinamickeStrukturePodataka

Техничко решење: Софтвер за симулацију стохастичког ортогоналног мерила сигнала, његовог интеграла и диференцијала Руководилац пројекта: Владимир Вуји

P11.2 Izbor instrukcija, IBURG

Funkcije predavač: Nadežda Jakšić

Konstrukcija i analiza algoritama vežbe 10 Nina Radojičić 15. decembar Algoritamske strategije - podeli pa vladaj (divide and conquer) Ova stra

6-8. ČAS Celobrojno programiranje Rešavamo sledeći poblem celobrojnog programiranja: Gde pretpostavljamo da je A celobrojna matrica dimenzije,. Takođe

Programski jezik QBasic Kriteriji ocjenjivanja programiranje(b) - QBasic razred 42

Programski jezik QBasic Kriteriji ocjenjivanja programiranje(b) - QBasic razred 42

Funkcije predavač: Nadežda Jakšić

Орт колоквијум

Microsoft Word - 13pavliskova

Algoritmi i arhitekture DSP I

13E114PAR, 13S113PAR DOMAĆI ZADATAK 2018/2019. Cilj domaćeg zadatka je formiranje petlje softverske protočnosti za minimalni broj ciklusa.

Oblikovanje i analiza algoritama 4. predavanje Saša Singer web.math.pmf.unizg.hr/~singer PMF Matematički odsjek, Zagreb OAA 2017, 4. pr

Програмирај!

Analiticka geometrija

06 Poverljivost simetricnih algoritama1

Teorija skupova - blog.sake.ba

Microsoft PowerPoint - 10 PEK EMT Logicka simulacija 1 od 2 (2012).ppt [Compatibility Mode]

Projektovanje tehnoloških procesa

PowerPoint Presentation

Орт колоквијум

Slide 1

MIP-heuristike (Matheuristike) Hibridi izmedu metaheurističkih i egzaktnih metoda Tatjana Davidović Matematički institut SANU

УНИВЕРЗИТЕТ У НИШУ ПРИРОДНО-МАТЕМАТИЧКИ ФАКУЛТЕТ Департман за рачунарске науке Писмени део испита из предмета Увод у рачунарство 1. [7 пое

УНИВЕРЗИТЕТ У БЕОГРАДУ МАШИНСКИ ФАКУЛТЕТ Предмет: КОМПЈУТЕРСКА СИМУЛАЦИЈА И ВЕШТАЧКА ИНТЕЛИГЕНЦИЈА Задатак број: Лист/листова: 1/1 Задатак 5.1 Pостоје

Рачунарска интелигенција

PowerPoint Presentation

I колоквијум из Основа рачунарске технике I СИ- 2017/2018 ( ) Р е ш е њ е Задатак 1 Тачка А Потребно је прво пронаћи вредности функција f(x

My_ST_FTNIspiti_Free

PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET U NIŠU DEPARTMAN ZA MATEMATIKU I INFORMATIKU ZADACI SA REŠENJIMA SA PRIJEMNOG ISPITA IZ MATEMATIKE, JUN Odrediti

Programiranje u C-u ili C++-u Pseudo-slučajni brojevi; Dinamička alokacija memorije 1 ZADACI SA ČASA Zadatak 1 Napraviti funkciju koja generišlučajan

IV Spekulativno I predikatsko izvršavanje

1 Polinomi jedne promenljive Neka je K polje. Izraz P (x) = a 0 + a 1 x + + a n x n = n a k x k, x K, naziva se algebarski polinom po x nad poljem K.

POSLOVNI INFORMACIONI SISTEMI I RA^UNARSKE

ULOGA KONTROLE KVALITETE U STVARANJU INFRASTRUKTURE PROSTORNIH PODATAKA Vladimir Baričević, dipl.ing.geod. Dragan Divjak, dipl.ing.geod.

Задатак 4: Центрифугална пумпа познате карактеристике при n = 2900 min -1 ради на инсталацији приказаној на слици и потискује воду из резервоара А у р

МОДЕЛ КОНТРОЛНЕ ВЕЖБЕ Информатика и рачунарство за шести разред разред Наставна тема: Редни број часа: 8. РАЧУНАРСТВО Циљ часа: Теститарање постигнућа

Microsoft PowerPoint - 13-Funkcije_2.ppt [Compatibility Mode]

Upitni jezik SQL

IV Spekulativno I predikatsko izvršavanje

TEORIJA SIGNALA I INFORMACIJA

QFD METODA – PRIMER

PowerPoint Presentation

Microsoft PowerPoint - Programski_Jezik_C_Organizacija_Izvrsnog_Programa [Compatibility Mode]

ТЕОРИЈА УЗОРАКА 2

Microsoft PowerPoint - Ekoloska (city) logistika 8.3

DUBINSKA ANALIZA PODATAKA

Microsoft PowerPoint - vezbe 4. Merenja u telekomunikacionim mrežama

ПА-4 Машинско учење-алгоритми машинског учења

Microsoft Word - SIORT1_2019_K1_resenje.docx

Tutoring System for Distance Learning of Java Programming Language

Microsoft Word - ETH2_EM_Amperov i generalisani Amperov zakon - za sajt

P1.1 Analiza efikasnosti algoritama 1

Microsoft Word - CAD sistemi

ДРУШТВО ФИЗИЧАРА СРБИЈЕ МИНИСТАРСТВО ПРОСВЕТЕ И СПОРТА РЕПУБЛИКЕ СРБИЈЕ Задаци за републичко такмичење ученика средњих школа 2006/2007 године I разред

Skripte2013

Dinamičko programiranje Primer 1: Za dati niz naći njegov najduži neopadajući podniz. Defnicija: podniz nekog niza je niz koji se dobija izbacivanjem

2015_k2_z12.dvi

Slide 1

AKVIZICIJA PODATAKA SA UREĐAJEM NI USB-6008 NI USB-6008 je jednostavni višenamjenski uređaj koji se koristi za akviziciju podataka (preko USBa), kao i

JMBAG IME I PREZIME BROJ BODOVA MJERA I INTEGRAL 2. kolokvij 29. lipnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) 1. (

Metode izbora lokacije

kvadratna jednačina - zadaci za vežbanje (Vladimir Marinkov).nb 1 Kvadratna jednačina 1. Rešiti jednačine: a x 2 81 b 2 x 2 50 c 4 x d x 1

ПОСЕБНИ УСЛОВИ КОНКУРСА ЗА УПИС СТУДЕНАТА У ПРВУ ГОДИНУ СТУДИЈСКИХ ПРОГРАМА МАСТЕР АКАДЕМСКИХ СТУДИЈА КОЈЕ РЕАЛИЗУЈЕ МАТЕМАТИЧКИ ФАКУЛТЕТ УНИВЕРЗИТЕТА

sve.dvi

Транскрипт:

Profajliranje ivica: Knutov algoritam i njegova unapredenja Seminarski rad u okviru kursa Verifikacija softvera Matematički fakultet Nevena Nikolić, 1021/2018 nevena134@hotmail.com 9. decembar 2018 Sažetak Proces optimizacije programa predstavlja neizostavan deo razvoja softvera. Postoji veliki broj različitih pomoćnih alata koji su razvijeni u te svrhe. Za potrebe optimizacije mogu se koristiti podaci o broju izvršavanja delova programa koji se dobijaju tehnikom profajliranja. U ovom radu biće detaljnije opisana jedna vrsta kompajlerski zasnovanog profajliranja - profajliranje ivica, kao i algoritmi koji se za to koriste. Sadržaj 1 Uvod 2 2 Knutov algoritam 2 2.1 Terminologija.......................... 2 2.2 Opis algoritma......................... 3 3 Unapredenja 5 4 Zaključak 7 Literatura 8 1

1 Uvod Profajliranje predstavlja vid dinamičke analize koda, čiji je rezultat skup podataka dobijen izvršavanjem programa sa odredenim ulaznim podacima. Profajliranje se može posmatrati i kao ubacivanje dodatnih instrukcija u program sa ciljem prikupljanja podataka o programu za vreme njegovog izvršavanja. Drugačije rečeno, pravi se profil posmatranog programa. Dobijeni podaci nam mogu pomoći u otkrivanju uskog grla (tj. dela koda koji se često izvršava), curenja memorije, odredivanju pokrivenosti koda datim ulazima, proširivanju skupa testova i još mnogo drugih problema. Ubacivanja novog koda u već napisan program naziva se instrumentalizacija (eng. instrumentation ). Na osnovu mesta gde se ubacuje dodatni kôd imamo tri vrste profajliranja: Profajliranje putanje (eng. path profiling) Profajliranje ivica (eng. edge profiling) Profajliranje bloka (eng. basic block profiling) Blokovi mogu biti funkcije ili deo koda u kome se ne nalaze instrukcije grananja ili skokova. Ivica predstavlja instrukciju grananja ili skoka kojom se prebacuje tok izvršavanja programa iz jednog bloka u drugi. Ona povezuje dva bloka. U nastavku se fokusiramo na problem dobijanja statističkih podataka o blokovima i ivicama programa koji su se izvršili. 2 Knutov algoritam Da bismo brojali koliko puta se neki dogadaj desio prilikom izvršavanja programa, moramo da ubacimo kôd koji će vršiti uvećanje brojača. Ovo uvodi odredene troškove. Najjednostavniji način bi bio da za svaki blok ili ivicu ubacimo brojač. Tada bismo imali neophodne podatke, ali bi oni zauzeli previše računarskih resursa. Cilj nam je da minimizujemo broj umetnutih brojača. Broj izvršavanja svakog bloka možemo dobiti pomoću brojača ivica, tako što sumiramo sve ivice koje ulaze u taj blok. Profajliranje ivica može da se implementira značajno efikasnije, pod pretpostavkom da se radi u fazi kompilacije programa. Jedno takvo rešenje prvi je teoretski uveo Donald Knut (eng. Donald Knuth), dobitnik Tjuringove nagrade 1974. godine, i on je pokazao da je broj umetnutih brojača u njegovom rešenju minimalan [4]. Najpre uvodimo nekoliko pojmova, a zatim sledi opis samog algoritma. 2.1 Terminologija Graf kontrole toka (eng. control-flow graph, skraćeno: CFG) je usmereni korenski graf G = (V, E) koji odgovara proceduri programa na sledeći način: svaki čvor iz V predstavlja osnovni blok instrukcija (pravolinijsku sekvencu instrukcija), a svaka ivica iz E predstavlja prebacivanje toka izvršavanja iz jednog osnovnog bloka u drugi. Dodatno, CFG uključuje i specijalan čvor EXIT koji odgovara izlasku iz procedure (return). Koreni čvor je prvi osnovni blok u proceduri. U grafu postoji usmerena putanja od korena do svakog čvora i usmerena putanja od svakog čvora do EXIT čvora. Za potrebe algoritma profajliranja, pogodno je ubaciti i ivicu od EXIT čvora do korena, kako bi CFG bio čvrsto povezan graf. EXIT čvor nema drugih sledbenika osim korenog čvora. 2

Zadavanje težina (eng. weighting) grafu G dodeljuje nenegativnu vrednost (celobrojnu ili realnu) svakoj ivici prema Kirhofovom zakonu: za svaki čvor v, zbir težina ivica koje ulaze u čvor v mora biti jednak zbiru težina ivica koje izlaze iz čvora v. Težina čvora jeste suma težina njegovih ulaznih (izlaznih) ivica. Cena nekog skupa ivica i/ili čvorova je suma težina ivica/čvorova od kojih je taj skup sačinjen. Jedno izvršavanje (eng. execution) procedure predstavljeno je usmerenom putanjom EX od korena do EXIT čvora kroz CFG. Frekvencija čvora v ili ivice e u nekom izvršavanju EX jeste broj pojavljivanja v ili e u EX. Ukoliko se čvor ili ivica ne pojavljuje u EX, odgovarajuća frekvencija je nula, sa izuzetkom ivice EXIT koren, čija je frekvencija za svako izvršavanje jednaka broju pojavljivanja EXIT čvora u tom izvršavanju. Razapinjuće stablo (eng. spanning tree) usmerenog grafa G = (V, E) je podgraf H = (V, T ), gde je T E, takav da je svaki par čvorova iz V povezan jedinstvenom putanjom (odnosno, svaka dva čvora su povezana u H i H ne sadrži cikluse). Maksimalno razapinjuće stablo težinskog grafa je ono razapinjuće stablo čije grane imaju maksimalnu cenu (razapinjuće stablo nekog grafa nije jedinstveno!). Postoji više algoritama za efikasno nalaženje maksimalnog razapinjućeg stabla [5]. Primer 2.1 Slika 1 ilustruje prethodne definicije. Slika 1: Program, odgovarajući težinski CFG i maksimalno razapinjuće stablo 2.2 Opis algoritma Označimo kraće problem profajliranja ivica sa Eprof(Ecnt): odrediti postavljanje brojača Ecnt (skup nekih ivica) u CFG G tako da se frekvencija svake ivice u bilo kom izvršavanju može jednoznačno utvrditi na osnovu CFG i izmerenih frekvencija ivica u Ecnt. Knut je pokazao kako iz Kirhofovog zakona sledi da postavljanje brojača ivica Ecnt rešava Eprof(Ecnt) za CFG G = (V, E) akko (E Ecnt) ne sadrži (neusmereni) ciklus [3]. Kako razapinjuće stablo grafa kontrole toka predstavlja maksimalan podskup ivica bez ciklusa, sledi da je Ecnt rešenje minimalne veličine problema Eprof(Ecnt) akko je (E Ecnt) razapinjuće stablo od G. Dakle, minimalan broj brojača neophodnih za rešavanje Eprof(Ecnt) je E ( V 1). Da bismo videli kako ovakvo postavljanje rešava problem nalaženja frekvencija svih ivica, posmatrajmo CFG G i skup Ecnt takav da je E Ecnt razapinjuće stablo grafa G. Neka svaka ivica e iz Ecnt ima pridružen brojač koji je inicijalno postavljen na 0 i uvećava se svaki put kada se e 3

izvrši. Ako je čvor v list u razapinjućem stablu (drugim rečima, samo jedna ivica stabla je susedna čvoru v), onda su sve ostale ivice susedne čvoru v u skupu Ecnt. Kako frekvencije ivica za neko izvršavanje zadovoljavaju Kirhofov zakon, neizmerena frekvencija ivice je jedinstveno odredena jednačinom toka za v i poznatim frekvencijama ostalih ulaznih i izlaznih ivica čvora v. Preostale ivice sa nepoznatim frekvencijama i dalje formiraju stablo, pa se postupak može ponavljati sve dok frekvencije svih ivica iz E Ecnt nisu jedinstveno odredene. Ako E Ecnt ne sadrži cikluse a nije razapinjuće stablo, onda je E Ecnt šuma. Navedeni pristup može se primeniti na svako stablo posebno kako bi se odredile frekvencije ivica iz E Ecnt. Bilo koji od dobro poznatih algoritama za računanje maksimalnog razapinjućeg stabla će efikasno pronaći ovakvo stablo za graf kontrole toka, uz poštovanje težina. Ivice koje ne pripadaju dobijenom stablu rešavaju problem Eprof(Ecnt) i minimizuju cenu skupa Ecnt. Kao rezultat, brojači su postavljeni u delovima sa nižom frekvencijom izvršavanja u CFG. Imamo garanciju da brojač nikad neće biti postavljen na ivici koja spaja EXIT čvor sa korenom (za proizvoljne CFG i zadate težine uvek postoji maksimalno razapinjuće stablo koje uključuje pomenutu ivicu); izračunata frekvencija te ivice zapravo predstavlja broj izvršavanja procedure kojoj odgovara dati CFG. Primer 2.2 Slika 2 ilustruje kako se frekvencije ivica skupa E Ecnt mogu izračunati na osnovu frekvencija ivica skupa Ecnt. Crne tačke identifikuju ivice skupa Ecnt, dok su preostale ivice - ivice skupa E Ecnt i one formiraju razapinjuće stablo. Za dato izvršavanje prikazane su frekvencije svih ivica. Neka je P koren razapinjućeg stabla. Čvor Q je list razapinjućeg stabla i ima jednačinu toka (P Q = Q A + Q B). Kako su frekvencije ivica P Q i Q A poznate, možemo zameniti te vrednosti u pomenutoj jednačini i tako dobiti frekvenciju ivice Q B. Sada kada je poznata frekvencija ivice Q B, frekvenciju ivice B R možemo izračunati iz jednačine toka čvora B i tako dalje. Za težine date na Slici 1, postavljanje brojača prikazano na Slici 2(a) ima cenu 16.75. Slika 2(b) prikazuje postavljanje brojača dobijeno na osnovu maksimalnog razapinjućeg stabla i ono ima cenu 11.5. Slika 2: Rešavanje Eprof(Ecnt) pomoću razapinjućeg stabla 4

Algoritam prikazan na Slici 3 koristi post-order obilazak razapinjućeg stabla E Ecnt za propagiranje frekvencija ivica skupa Ecnt na neinstrumentalizovane ivice. Procedura DFS izračunava frekvenciju jedne ivice razapinjućeg stabla. Slika 3: Algoritam za računanje frekvencija ivica koje pripadaju razapinjućem stablu na osnovu frekvencija ivica skupa Ecnt Napomena: Postupak profajliranja je opisan za jednan graf kontrole toka, koji odgovara jednoj proceduri programa. Za programe koji imaju više procedura, algoritam zahteva par izmena [2]. 3 Unapredenja Knutovo rešenje može istrumentalizovati isti broj ivica, ali na različite načine. Standardni algoritmi računanja razapinjućeg stabla mogu vratiti različita stabla u zavisnosti od redosleda obrade grana. Da bi profajliranje bilo efikasno, kôd za instrumentalizaciju bi trebalo smestiti u one delove koji se ne izvršavaju često. Čini se da je za pronalaženje tih informacija potrebno profajliranje. Tomas Bal (eng. Tomas Ball) i Džejms Larus (eng. James R. Larus) su prikazali način kako da se proceni koji skup ivica je najoptimalniji korišćenjem jednostavne heuristike za zadavanje težina ivicama, zasnovane na analizi grafa kontrole toka [2]. Osnovna ideja je zadavanje manjih težina onim ivicama koje su dublje ugnježdene u uslovnim kontrolnim strukturama, s obzirom da će se ovi delovi rede izvršavati. Uopšteno, svaka putanja kroz petlju zahteva instrumentalizaciju. Unutar petlje koja sadrži uslove, i dalje bismo želeli da instrumentalizacija bude što je moguće dublje ugnježdena. Primer 3.1 Za graf kontrole toka na Slici 4, heuristika će generisati težine prikazane u (a). Postoje skupi metodi za generisanje težina zasnovani na matricama, a prednost ove heuristike je što zahteva samo pretragu u dubinu (eng. depth-first search) i topološki obilazak (eng. topological traversal) grafa kontrole toka. 5

Slika 4: Fragment programa, (a) njegov CFG sa težinama koje zadovoljavaju Kirhofov zakon i optimalno postavljanje brojača (ivice sa crnim tačkama), (b) zadavanje težina koristeći post-order nabrajanje čvorova (težina ivice je post-order broj njenog izvornog čvora) i suboptimalno postavljanje brojača koje je rezultat nalaženja maksimalnog razapinjućeg stabla koje poštuje te težine Heuristika se sastoji iz nekoliko koraka. Prvo, pretragom u dubinu grafa kontrole toka od njegovog korena identifikujemo ivice povratka tog grafa. Heuristika potom koristi topološki obilazak grafa dobijenog od polaznog grafa izbacivanjem ivica povratka da računa težine. Koriste se prirodne petlje (eng. natural loops) za identifikaciju petlji i ivica izlaska iz petlje [1]. Prirodna petlja neke ivice povratka x y se definiše na sledeći način: nat loop(x y) = {y} {w postoji usmerena putanja od w do x koja ne sadrži y} Čvor je ulazak u petlju (eng. loop-entry) ako je on cilj jedne ili više ivica povratka. Prirodna petlja ulaska u petlju y, u oznaci nat loop(y), je jednostavno unija svih prirodnih petlji nat loop(x y), gde je x y ivica povratka. Ako su a i b različiti čvorovi ulaska u petlju, onda su skupovi nat loop(a) i nat loop(b) ili disjunktni ili je jedan u potpunosti sadržan u drugom. Ovo svojstvo ugnježdenosti se koristi da bi se definisale ivice izlaska iz petlje (eng. loop-exit edges) neke petlje sa ulaskom y: loop exits(y) = {a b E a nat loop(y) i b / nat loop(y)} Ivica a b je ivica izlaska iz petlje ako postoji ulazak u petlju y tako da je a b loop exits(y). Heuristika pretpostavlja da je broj iteracija svake petlje jednak LOOP MULTIPLIER (za našu implementaciju 10) i svaka grana nekog iskaza može biti izabrana sa istom verovatnoćom. Ivicama izlaska iz petlje se posebno rukuje, kako je opisano u nastavku. Težina ivice od čvora EXIT do korena je fiksirana na 1 i ne menja se. Ova ivica se ne tretira kao ivica povratka, iako je identifikovana kao takva pretragom u dubinu. 6

Pravila koja slede opisuju kako se računaju težine čvorova i ivica: 1. Težina čvora jednaka je sumi težina njegovih ulaznih ivica koje nisu ivice povratka 2. Ako je čvor v ulazak u petlju sa težinom W i N = loop exits(v), onda svaka ivica skupa loop exits(v) ima težinu W/N 3. Ako je čvor v ulazak u petlju, neka je W težina čvora v pomnožena sa LOOP MULTIPLIER, inače neka je W težina čvora v. Ako je W E suma težina izlaznih ivica čvora v koje su ivice izlaska iz petlje, onda svaka izlazna ivica čvora v koja nije ivica izlaska iz petlje ima težinu (W W E)/N, gde je N ukupan broj izlaznih ivica od v koje nisu ivice izlazska iz petlje. Ova pravila se primenjuju u pojedinačnom topološkom obilasku grafa dobijenog od grafa kontrole toka izbacivanjem ivica povratka. Jednoj ivici (možda ivici povratka) dodeljuje se težina na osnovu prvog pravila koje za nju važi u obilasku, kako sledi. Kada se čvor v prvi put poseti u toku obilaska, težine njegovih ulaznih ivica koje nisu ivice povratka su poznate. Prvo pravilo odreduje težinu čvora v. Ako je čvor v ulazak u petlju, onda se koristi drugo pravilo kako bi se dodelile težine svakoj ivici skupa loop exits(v). Konačno, treće pravilo odreduje težinu svake izlazne ivice čvora v koja nije ivica izlaska iz petlje. 4 Zaključak Opisani algoritmi optimizuju ubacivanje koda za instrumentalizaciju, uz poštovanje težina grafa kontrole toka. Empirijski rezulati na stvarnim programima pokazuju da ovi algoritmi uspešno smanjuju troškove instrumentalizacije. Ipak, ostaje nekoliko otvorenih pitanja: (1) Da li postoji efikasan algoritam koji će optimalno rešiti problem frekvencija čvorova na osnovu skupa brojača ivica ili ovaj problem ostaje težak za rešavanje? (2) Da li postoje bolje sheme zadavanja težina koje bi preciznije uputile postavljanje koda za instrumentalizaciju? Computer programming is an art dorm, like the creation of poetry or music Donald E. Knuth 7

Literatura [1] R. Sethi A. Aho and J. Ullman. Compilers: Principles, Techniques and Tools. Addison-Wesley, Reading, MA, 1986. [2] Thomas Ball and James R.Larus. Optimally profiling and tracing programs. ACM Transactions on Programming Languages and Systems (TOPLAS), 16(4):1319 1360, 1994. [3] D. E. Knuth. The Art of Computer Programming, Vol. 1: Fundamental Algorithms. Addison-Wesley, Reading, MA, 2 edition, 1973. [4] Donald E. Knuth and Francis R. Stevenson. Optimal measurement points for program frequency counts. U: BIT Numerical Mathematics, 3(13):313 322, 1973. [5] D. W. Wall. Predicting program behavior using real or estimated profiles. In Proceedings of the SIG-PLAN 91 Conference on Programming Language Design and Implementation, pages 59 70, Toronto, June 1991. ACM SIGPLAN Notices. 8