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P2 Darwinian data structure selection

达尔文式数据结构选择
FSE Proceedings of the 2018 26th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2018匹配度 2/10 · 论文属于基于搜索的软件工程与自动程序优化，关注自动选择/调优数据结构实现，虽与程序合成和编译优化有微弱交集，但不涉及用户画像中的静态分析、Agentic 程序、LLM 辅助分析、浮点程序分析或贝叶斯程序分析。引用 16 inbox
Michail Basios, Lingbo Li, Fan Wu, Leslie Kanthan, Earl T. Barr
编译与代码生成程序合成
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话：提出 ARTEMIS，基于多目标搜索自动为 Java 应用选择并调优数据结构实现，显著改善运行时、内存与 CPU。

数据结构选择与调优繁琐，但能显著改善应用性能与内存占用。共享接口却有多种实现的数据结构被称为 Darwinian Data Structures (DDS)。本文提出 ARTEMIS：一个基于云的多目标搜索优化框架，在测试套件约束下自动寻找最优且调优的 DDS，并改写应用以使用该实现。作者在 DaCapo 的 5 个 Java 项目、8 个流行项目及 GitHub 均匀采样的 30 个项目上评估。对于执行时间、CPU 使用率和内存消耗，ARTEMIS 在 86%（37/43）的项目上找到至少一个同时改善所有指标的解；最佳解的中位数提升为运行时 4.8%、内存 10.1%、CPU 5.1%。

问题
数据结构选择与调优耗时费力，而同一接口的多种实现会导致性能与内存差异巨大，如何自动选出并调优最佳实现是难题。
方法
提出 ARTEMIS，一个基于云的多目标搜索优化框架，在测试套件约束下自动搜索最优的 DDS 实现，并将应用改写为使用该实现。
评估
在 DaCapo 的 5 个 Java 项目、8 个流行项目及 30 个 GitHub 采样项目上评估；86% 项目找到同时改善运行时、内存与 CPU 的解，中位数提升分别为 4.8%、10.1%、5.1%。
原文摘要（Abstract）

Data structure selection and tuning is laborious but can vastly improve an application’s performance and memory footprint. Some data structures share a common interface and enjoy multiple implementations. We call them Darwinian Data Structures (DDS), since we can subject their implementations to survival of the fittest. We introduce ARTEMIS a multi-objective, cloud-based search-based optimisation framework that automatically finds optimal, tuned DDS modulo a test suite, then changes an application to use that DDS. ARTEMIS achieves substantial performance improvements for every project in 5 Java projects from DaCapo benchmark, 8 popular projects and 30 uniformly sampled projects from GitHub. For execution time, CPU usage, and memory consumption, ARTEMIS finds at least one solution that improves all measures for 86% (37/43) of the projects. The median improvement across the best solutions is 4.8%, 10.1%, 5.1% for runtime, memory and CPU usage.

链接与引用

DOI 原文 · PDF（开放获取） ·

BibTeX 
@inproceedings{paperbot4602,
  title = {Darwinian data structure selection},
  author = {Michail Basios and Lingbo Li and Fan Wu and Leslie Kanthan and Earl T. Barr},
  booktitle = {FSE},
  year = {2018},
  doi = {10.1145/3236024.3236043}
}