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题名基于预测的JavaScript类型系统研究
被引量：9
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作者
李世胜
程歩奇
李晓峰
孙广中
陈国良
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机构
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
安徽省高性能计算重点实验室
英特尔中国研究中心
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期421-431,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(60533020
61033009)
中央高校基本科研业务费专项基金项目
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文摘
随着互联网和万维网的流行以及JavaScript在Web浏览器中的作用越来越重要,对JavaScript程序的执行行为的研究将有利于提高浏览器的性能,改善用户的体验.传统的研究认为JavaScript语言的动态性是其性能的主要瓶颈,因此大部分主流的JavaScript执行引擎都将优化集中在其动态性的处理上.为了更深入的研究JavaScript程序的动态性,提出了两种算法:类型预测算法和基于位置的内联缓存算法,分别用于处理JavaScript程序中元数据和对象的类型.以这些算法为基础,在SunSpider测试程序集上系统地研究了JavaScript的类型系统.实验表明,算法平均能够正确识别或者预测99%的类型实例,因此可以认为,尽管JavaScript语言提供了丰富的动态性,实际的应用程序所使用到的动态行为是有限的.这是已知文献中首次提出类似的观点.
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关键词
类型预测
内联缓存
JAVASCRIPT
动态类型系统
算法
优化
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Keywords
type prediction
inline caching
JavaScript
dynamic typing system
algorithm
optimization
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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