通过约束求解进行CSS压缩（技术报告）

压缩（minification）是一种被广泛接受的技术，旨在减小通过网络传输的代码大小。我们研究压缩层叠样式表（CSS）——即样式化Web文档的事实标准语言——的问题。传统上，CSS压缩器侧重于简单的语法变换（例如缩短颜色名称）。在本文中，我们提出一种基于合并CSS文件中相似规则的新压缩方法。我们考虑CSS文件的安全变换，其保持CSS文件的语义。CSS文件的语义对文件中规则的顺序敏感。为自动识别能最大程度减小文件大小的规则合并机会，我们将规则合并问题归约为CSS图上的问题，即带边依赖序的节点加权二部图，其中权重刻画字符数（例如在选择器或属性声明中）。粗略地说，相应的CSS图问题涉及最小化覆盖CSS图并尊重边序的双团（完全二部子图）序列的总权重。我们提供了CSS3选择器的首个完整形式化，并将依赖检测归约为无量词整数线性算术的可满足性，对此已有高度优化的SMT求解器可用。为解决上述NP困难图优化问题，我们展示了如何有效使用Max-SAT求解器。我们使用Max-SAT和SMT求解器作为后端实现了我们的算法，并针对约70个真实世界示例（包括前20个最流行网站）进行了测试。在我们的基准测试中，我们的工具比六种知名压缩器（其不执行规则合并，但支持许多其他优化）产生更大的节省。我们的实验还表明，与这六种压缩器之一结合使用可实现更好的节省。