基于本文，我使用基于LRM（Logistic回归模型）的算法为gcc编译器选择优化选项做了一个项目...... http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=5066672。
在该算法中，第一步是通过为每个组合编译和执行程序，从所有可用优化选项组合（现在大约65个）中创建训练数据。然后使用此数据更快地找到其他代码的最佳优化选项集。
有人可以帮我理解我应该如何存储所有这些数据。我打算创建一个2D数组，然后将数组存储在二进制文件中。有一个更好的方法吗？ Plz的帮助。如何继续使用LRM从训练数据中找到最佳集合。任何建议也欢迎。
三江源。
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这是一个2D数组，每个选项有一列，结果有一列（标准测试用例的运行时间）。由于有65列，选项打开或关闭，有2 ^ 65种可能的组合，等于36893488147419103232。按结果列排序，这是最佳的选项集！
我想我会使用CSV文件....
可能的组合数量是不切实际的。测试以确定是否有任何单个标志使您的程序更快或更慢，然后如果任何两个标志组合比其各自改进的总和（协同效应）更好，那么对三个标志执行相同操作，依此类推。然后可以在这些协同组中使用这些选项以减少可能的组合数量。
但这是一个可笑的大量选项组合！