基于结构签名与Shannon展开的高效NPN布尔匹配算法
数据结构与算法
2017-11-10 v2
摘要
本文提出了一种高效的成对布尔匹配算法，用于解决在输入取反和/或输入排列和/或输出取反 (NPN) 下的单输出指定布尔函数匹配问题。我们提出了结构签名 (SS) 向量，它由一个一阶签名值、两个对称标记和一个群组标记组成。作为 NPN 布尔匹配的必要条件，结构签名比传统签名更有效。两个布尔函数 f 和 g 在具有相同 SS 向量时可能是等价的。对称标记可以区分对称变量与非对称变量，并在单次变量映射搜索操作中搜索多个变量映射，从而显著缩小搜索空间。利用 Shannon 分解更新 SS 向量有助于区分未识别的变量，而群组标记和相位冲突检查能快速发现错误的变量映射，这也加快了 NPN 布尔匹配过程。使用本文提出的算法，我们在 MCNC 基准电路集和随机电路集上测试了等价和非等价匹配速度。在实验中，我们的算法在测试等价电路时比竞争者快两倍，在测试非等价电路时平均至少快一百倍。实验结果表明，我们的方法在解决 NPN 布尔匹配问题方面非常有效。
引用
@article{arxiv.1708.04597,
title = {An Efficient NPN Boolean Matching Algorithm Based on Structural Signature and Shannon Expansion},
author = {Juling Zhang and Guowu Yang and William N. N. Hung and Yan Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.04597},
year = {2017}
}