Специализация алгоритма времени выполнения

В компьютерных науках специализация алгоритмов времени выполнения — это методология создания эффективных алгоритмов для ресурсоемких вычислительных задач определенных видов. Методология возникла в области автоматизированного доказательства теорем и, в частности, в проекте средства доказательства теорем Vampire .

Идея вдохновлена использованием частичной оценки при оптимизации перевода программы. Многие основные операции в средствах доказательства теорем демонстрируют следующий образец. Предположим, что нам нужно выполнить некоторый алгоритм в ситуации, когда значение фиксировано для потенциально многих различных значений . Чтобы сделать это эффективно, мы можем попытаться найти специализацию для каждого фиксированного , т. е. такой алгоритм , выполнение которого эквивалентно выполнению . ${\ displaystyle {\ mathit {alg}} (A, B)}$ ${\ Displaystyle А}$ ${\ Displaystyle В}$ ${\ displaystyle {\ mathit {alg}}}$ ${\ Displaystyle А}$ ${\ displaystyle {\ mathit {alg}} _ {A}}$ ${\ displaystyle {\ mathit {alg}} _ {A} (B)}$ ${\ displaystyle {\ mathit {alg}} (A, B)}$

Специализированный алгоритм может быть более эффективным, чем общий, поскольку он может использовать некоторые особые свойства фиксированного значения . Как правило, можно избежать некоторых операций, которые пришлось бы выполнять, если они заведомо избыточны для данного конкретного параметра . В частности, мы часто можем определить некоторые тесты, которые являются истинными или ложными для , развернуть циклы и рекурсию и т. д. ${\ Displaystyle А}$ ${\ displaystyle {\ mathit {alg}} _ {A} (B)}$ ${\ displaystyle {\ mathit {alg}} (A, B)}$ ${\ Displaystyle А}$ ${\ Displaystyle А}$

Ключевое различие между специализацией во время выполнения и частичной оценкой заключается в том, что значения, на которых специализируется, не известны статически, поэтому специализация происходит во время выполнения . ${\ Displaystyle А}$ ${\ displaystyle {\ mathit {alg}}}$