OxiDD

OxiDD 是一个高度模块化的决策图框架，用 Rust 编写。决策图最显著实例是由 (简化有序) 二元决策图 (BDDs) 提供，它们是布尔函数 𝔹ⁿ → 𝔹 的简洁表示。这种 BDD 表示是规范化的，因此，判断布尔函数的等价性——一般是一个 co-NP 完全问题——可以在常数时间内完成。此外，许多布尔运算可以在两个 BDD f,g 之间进行，其复杂度为 𝒪(|f| · |g|)（其中 |f| 表示 f 中的节点数）。OxiDD 致力于成为一个框架，用于实现各种类型的决策图，以实现低努力度的高性能实现。

特性

• 已经实现了几种（简化有序）决策图
  • 二元决策图 (BDDs)
  • 带有补边 (BCDDs) 的 BDDs
  • 零抑制 BDDs (ZBDDs，即 ZDDs/ZSDDs)
  • 多终端 BDDs (MTBDDs，即 ADDs)
  • 三元决策图 (TDDs)
• 可扩展性：由于 OxiDD 的模块化设计，可以不重新实现核心数据结构即可实现新的决策图类型。
• 并发性：由 DD 表示的函数可以安全地用于多线程上下文。此外，应用算法可以并行地执行在多个 CPU 核心上。
• 性能：与其他流行的 BDD 库（例如 BuDDy、CUDD 和 Sylvan）相比，OxiDD 已经具有竞争力，甚至可以超越它们。
• 支持重新排序：OxiDD 可以将决策图重新排序到给定的变量顺序。支持动态重新排序（例如，通过筛选）即将推出。

入门指南

构建公式 (x₁ ∧ x₂) ∨ x₃ 的 BDD 的方法如下

// Create a manager for up to 2048 nodes, up to 1024 apply cache entries, and
// use 8 threads for the apply algorithms. In practice, you would choose higher
// capacities depending on the system resources.
let manager_ref = oxidd::bdd::new_manager(2048, 1024, 8);
let (x1, x2, x3) = manager_ref.with_manager_exclusive(|manager| {(
      BDDFunction::new_var(manager).unwrap(),
      BDDFunction::new_var(manager).unwrap(),
      BDDFunction::new_var(manager).unwrap(),
)});
// The APIs are designed such that out-of-memory situations can be handled
// gracefully. This is the reason for the `?` operator.
let res = x1.and(&x2)?.or(&x3)?;
println!("{}", res.satisfiable());

（我们将未来添加更详细的指南。）

项目结构

主代码位于crates目录中。框架围绕一组核心特性构建，这些特性位于oxidd-core目录中。这些特性是实现组件之间轻松互换的抽象，如下面的依赖图所示。DD节点存储的数据结构主要由oxidd-manager-index目录定义。还有一个名为oxidd-manager-pointer的目录，其中包含一个替代实现（在这里，边由指针而不是32位索引表示）。apply缓存的实现可以在oxidd-cache目录中找到。各种DD类型的简化规则和主算法在oxidd-rules-*目录中实现。所有组件可以通过不同的方式“连接”在一起。oxidd目录为最终用户提供了合理的默认实例化。还有一些其他的目录，但上述是最重要的。

除了Rust代码，在bindings目录中还有C/C++和Python的绑定。OxiDD有一个位于oxidd-ffi目录的外部函数接口（FFI）。它并不暴露可以从Rust使用的完整API，但它足以创建BDD并对其应用各种逻辑运算符。原则上，您可以使用任何可以调用C函数的语言使用FFI。然而，也有更易于使用的基于C FFI的C++绑定。您只需使用CMake包含此存储库即可。要从Python使用OxiDD，最简单的方法是使用PyPI上的包（即将发布）。

常见问题解答（FAQ）

Q：关于语言X的绑定呢？

如上所述，OxiDD已支持C/C++和Python。C#和Java绑定可能会在下半年推出。如果您想从不同的语言使用OxiDD，请与我们联系。我们非常愿意支持您和您的用例。

Q：关于动态/自动重排序呢？

OxiDD已经支持了建立给定变量顺序意义上的重排序。在不引入算法中应用操作员时的不安全代码、添加相当昂贵的同步机制或完全禁用并发的情况下实现这一点是一个更大的努力。更多详情可以在我们的论文中找到。但现在，添加如sifting之类的重排序启发式方法是低垂之果。接下来，我们还将致力于动态重排序（即，中断操作以进行重排序，然后重新启动它们）和自动重排序（即，识别动态重排序有益的时间点的启发式方法）。

许可

OxiDD的许可为MIT或Apache 2.0，由您自行选择。

除非您明确表示，否则根据Apache 2.0许可证定义，您提交给本项目以包含在内的任何有意贡献将按上述方式双许可，不附加任何其他条款或条件。

出版物

介绍OxiDD的开创性论文在TACAS'24上发表。如果您使用OxiDD，请引用我们：

尼尔斯·胡松、克勒门斯·杜布斯拉夫、霍格·赫尔曼斯和马克西米利安·A·科尔：《OxiDD：Rust中安全、并发、模块化和性能的决策图框架》。收录于第30届国际工具和算法构建与系统分析会议（TACAS’24）论文集（2024年接受出版）

@inproceedings{oxidd24,
  author        = {Husung, Nils and Dubslaff, Clemens and Hermanns, Holger and K{\"o}hl, Maximilian A.},
  booktitle     = {Proceedings of the 30th International Conference on Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems (TACAS'24)},
  title         = {{OxiDD}: A Safe, Concurrent, Modular, and Performant Decision Diagram Framework in {Rust}},
  year          = {2024},
  doi           = {10.1007/978-3-031-57256-2_13}
}

致谢

本研究部分得到德国研究基金会（DFG）的支持，项目为TRR 248（见https://perspicuous-computing.science，项目ID 389792660）和EXC 2050/1（CeTI，项目ID 390696704，作为德国卓越战略的一部分）。