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想请问一下 其实我不是很懂为什麽要写个hash来做这件事情 一开始读档之後 将资料做成graph型态的netlist 之後找到input相同的node,erase其中一个并把剩下的东西接好 大致上一开始要做的是这样吧 那用hash的意义是? 把做好的graph型态的netlist,再转存成hash的结构? 那我写的hash function在做分类的时候 就要把input相同的node分到同一类吗? 但如果我能做到这样,就等於用该function可以找到我要合并的两个node了 那直接合并就好了何必再丢到hash去呢? 又,如果我只是随便想个"好"(让资料尽量分散)的hash function 那存成hash之後我又要怎麽搜寻input相同的node呢? 这时候再找会比原本直接找快吗? 抱歉不太懂这边的逻辑是什麽orz --



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◆ From: 218.168.233.113 ※ 编辑: BBSealion 来自: 218.168.233.113 (12/25 23:59)
1F:推 timrau:hash function顶多把同样gate input的AIG node hash在一起 12/26 00:10
2F:→ timrau:如果要functionally eq in terms of PI, 得靠SAT而不只hash 12/26 00:10
3F:→ BBSealion:喔喔 抱歉有点发现我用词不对 我改一下 12/26 00:13
※ 编辑: BBSealion 来自: 218.168.233.113 (12/26 00:14)
4F:→ BBSealion:把functionally eq 改成 input 才是我的问题...XD 12/26 00:14
5F:→ BBSealion:如果我的hash function就能做到判断是否相同input 12/26 00:15
6F:→ BBSealion:那我就用这个Function 配合 erase不就好了? 12/26 00:15
7F:→ BBSealion:并不需要再把整个资料搬移成hash的资料结构再做吧 12/26 00:16
8F:推 timrau:"input相同的node分到同一类" 不代表"input不同会分到不同 12/26 00:49
9F:→ timrau:类" 12/26 00:49
10F:推 timrau:"原本直接找"如果是指对graph上的每个node都看一遍的话 12/26 00:52
11F:→ timrau:那当然用hash先分门别类一下会比较快 12/26 00:52







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