能耗问题一直是计算机领域重要的研究课题之一,随着摩尔定律的逐渐失效,降低能耗成为半导体行业迫在眉睫的问题。早期的能耗研究都主要通过调整电路架构或者是优化程序的编译指令来降低能耗,但是能耗优化在未来终将面临Landauer极限,只有通过可逆计算才能打破该极限。可逆计算早在1961年就由Landauer提出设想,要求从逻辑函数到底层物理硬件都必须是可逆的,在这半个世纪中,整个可逆计算体系也陆陆续续得到不少学者的研究,从可逆图灵机的提出到可逆逻辑门的设计,尤其随着绝热电路的提出,可逆计算在90年代得到了巨大的飞跃。基于可逆逻辑门的加法器、乘法器、ALU,甚至是可逆的处理器Pendulum都得以实现。近年来不少研究者致力于隔热电路中的晶体管设计,并取得了喜人的成果。在这些物理硬件的基础上有学者提出了可逆计算机架构、可逆的指令集以及各种可逆编程语言,但是对于算法层面的可逆研究却没有得到足够多的重视。传统的算法并未从可逆角度设计,算法中有大量的信息被擦除丢失,因此其可逆化需要额外的garbage信息保证算法逆向执行的确定性,而对这些信息的优化则是节能的关键。不同于通用的可逆化模拟方法,传统算法的可逆化不仅仅是对原算法的可逆翻译,要求研究者充分的了解算法过程中的信息丢失才能使可逆算法中使用的garbage空间最少。本文分别对常用的数据结构和算法进行了可逆化设计与模拟实现。其中涉及到的数据结构有队列、二分堆、优先队列、二叉搜索树以及红黑树,在保证时间复杂度的前提下均达到了最优的garbage空间。本文还主要对排序算法和图算法进行了可逆化分析与实现,均取得了最优的可逆化模拟,在不增加时间复杂度的前提下使用了最少的garbage。并且对于动态规划算法提出了通用的可逆模拟思路,使所有的动态规划算法在保留“备忘录”的条件下都可以达到“无垢”的可逆化模拟。