数据集概述
本数据集记录Adiar 1.0.0（原名为COOM）二进制决策图（BDD）库的性能与特性实验数据，对应论文“Efficient Binary Decision Diagram Manipulation in External Memory”及FM 2021会议投稿。数据包含实验原始输出与分析表格，共六个文件，用于展示Adiar库在外部存储环境下的操作效率。
文件详解
- README.md
- 文件格式：MD
- 字段映射介绍：实验结果说明文档，包含Adiar库实验背景、子目录数据说明、原始文件名称变更（COOM为Adiar旧名）及各实验模块（Grendel对比、内存性能、优化分析）的概述。
- memory_raw.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：Adiar内存性能实验的原始数据压缩包，记录Adiar库在不同可用内存条件下的性能输出。
- memory.ods
- 文件格式：ODS
- 字段映射介绍：Adiar内存性能实验的分析表格，包含内存相关性能指标的计算与推导过程。
- grendel_raw.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：Adiar与BuDDy、Sylvan库对比实验的原始数据压缩包，记录Grendel测试场景下的性能对比输出。
- grendel.ods
- 文件格式：ODS
- 字段映射介绍：Adiar与其他BDD库对比实验的分析表格，包含不同库在Grendel场景下的性能数据整理与对比结果。
- optimisations.ods
- 文件格式：ODS
- 字段映射介绍：Adiar优化策略实验的分析表格，包含优化措施对BDD操作性能影响的分析数据。
数据来源
论文“Efficient Binary Decision Diagram Manipulation in External Memory”及FM 2021会议投稿“Adiar: Binary Decision Diagrams in External Memory”
适用场景
- 外部存储BDD库性能评估: 分析Adiar库在外部存储环境下的二进制决策图操作效率与内存使用特性。
- BDD库性能对比研究: 基于Grendel实验数据，对比Adiar与BuDDy、Sylvan等现有BDD库的性能差异。
- 内存管理优化分析: 利用内存性能实验数据，研究外部存储BDD库的内存资源调度策略与优化方向。
- 数据结构算法验证: 验证外部存储环境下二进制决策图操作算法的有效性与可行性。
