Python 代码优化 ➢要求能自动对输入的四元式进行基本块的划分，并对基本块内的代码利用DAG进行优化，生成优化后的四元式代码。可视化基本块的连接以及DAG图

以下是 Python 代码优化的实现，包括基本块划分和 DAG 优化： ```python from collections import defaultdict # 定义四元式类 class Quadruple: def __init__(self, op, arg1, arg2, res): self.op = op self.arg1 = arg1 self.arg2 = arg2 self.res = res def __repr__(self): return f'({self.op}, {self.arg1}, {self.arg2}, {self.res})' # 基本块划分函数 def basic_block_partition(quadruples): basic_blocks = [] current_block = [] for quad in quadruples: current_block.append(quad) # 如果当前四元式是跳转指令，则将当前基本块加入列表，并开始新的基本块 if quad.op in ('goto', 'if'): basic_blocks.append(current_block) current_block = [] # 将最后一个基本块加入列表 if current_block: basic_blocks.append(current_block) return basic_blocks # DAG 优化函数 def dag_optimization(basic_blocks): # 构建DAG图 dag = defaultdict(list) var_count = defaultdict(int) for block in basic_blocks: for quad in block: if quad.op == '=': # 如果是赋值语句，则将右侧变量作为节点加入DAG图 if quad.arg2 not in dag: dag[quad.arg2] = [] var_count[quad.arg2] += 1 # 如果左侧变量已经在DAG图中，则将其父节点的后继指向右侧变量 if quad.arg1 in dag: for parent in dag[quad.arg1]: dag[parent].remove(quad.arg1) dag[parent].append(quad.arg2) dag[quad.arg2].append(parent) # 将左侧变量作为右侧变量的父节点加入DAG图 dag[quad.arg2].append(quad.arg1) # 从DAG图中删除只有一个