估计减少有序二元决策图效率的启发式方法？答案

【问题标题】：Heuristics for estimating the efficiency of Reduced Ordered Binary Decision Diagrams?估计减少有序二元决策图效率的启发式方法？
【发布时间】：2010-08-15 20:29:48
【问题描述】：

Reduced Ordered Binary Decision Diagrams (ROBDD) 是用于多变量布尔函数f(x1,x2,...,xn) 的高效数据结构。我想了解一下它们的效率如何。

例如，对于数据压缩，我们知道熵低的数据（某些符号出现的频率比其他符号多，重复次数多）可以很好地压缩，而完全随机的数据则无法压缩。

是否有类似的直觉来估计 ROBDD 表示给定布尔公式的效率？有没有关于这个主题的文献（最好是在线的）？

【问题讨论】：

标签： data-structures compression computer-science binary-decision-diagram

【解决方案1】：

维基百科文章Symbolic Boolean Manipulation with Ordered Binary Decision Diagrams 中有一篇论文给出了某些函数类（对称，表示二进制算术）的下限和上限。我认为在平均情况下2n*log n >= 2^k 成立，其中n 是图中的节点数，k 是函数的变量数。上限为n <= 2^(k+1) - 1，用全二叉树实现。

【讨论】：

不错的发现！在 1.4 节中，他们讨论了一些估计。特别是，可以布置为独立部分的序列（或树）且它们之间几乎没有连接的电路将具有良好的 ROBDD。