电子芯片的发展非常迅速,并且被越来越广泛的应用到各个领域,芯片的设计和解析的重要性不言而喻。面向功能集的在线式芯片解析是当前较为先进的非侵入式解析方法,己被业界广泛应用。逻辑综合子模块是在线式解析系统中的重要环节,直接影响最终分析结果的准确性、高效性。到目前为止,逻辑综合算法所面临的问题仍是实时性的要求和存储资源的限制,二者中.存储资源的制约性更强,更亟待解决,如何解决这个问题是本文研究核心。通过高效的预处理子模块,对采样结果先进行极大程度的优化.在进入将会产生大规模中间数据井大规模耗费时间的迭代过程之前将数据规模大幅压缩,从而降低算法整体的时间复杂度和空间复杂度(?)通过改进编程策略,增强对有限硬件资源的复用性,最终突破瓶颈,达到提升系统处理能力的目的。时间复杂度的控制是也本文研究的一个重要问题,对输入数据类型的适应性是另一个重要的评定标准,所以本文引进了世界广泛使用的Benchmark标准测试数据,以保证测试结果的明确性和完备性。通过以上研究,实现了对传统逻辑综合方法的优化和实现。经权威测试用例检测.本系统时间复杂度得到了很好的控制,空间复杂度在相同输入情况下大幅下降。在规模相当的情况下,时间复杂度和空间复杂度不会随集合特性的不同而出现较大差异,因此该算法具有较好的适应性。