问题如下：

我开发了一个表达式评估引擎，它为用户提供了一种类似XPath的语言，以便用户构建表达式。这些表达式随后被解析并存储为表达式树。表达式种类繁多，包括逻辑运算（与/或/非）、关系运算（等于、不等于、大于、小于、大于等于、小于等于）、算术运算（加、减、乘、除）以及if/then/else表达式。

除了这些操作外，表达式还可以包含常量（数字、字符串、日期等），并通过类似XPath的语法访问外部信息，以在Java对象树中导航。

基于上述内容，我们可以构建如下表达式：

/some/value and /some/other/value/some/value or /some/other/valueif (<evaluate some expression>) then     <evaluate some other expression> else     <do something else>

由于if-then-else表达式的then部分和else部分本身也是表达式，且一切都被视为表达式，因此任何内容都可以出现在那里，包括其他if-then-else表达式，允许用户通过嵌套if-then-else表达式构建大型决策树。

由于这些表达式是手动构建的，容易出错，我决定构建一个自动学习过程，能够基于对常见外部数据的分析来优化这些表达式树。例如：在上面的第一个表达式中（/some/value and /some/other/value），如果/some/other/value的结果大多数时候为false，我们可以重新排列树，使这个分支成为左分支，以利用短路评估（AND的右侧不会被评估，因为左侧已经决定了结果）。

另一种可能的优化是重新排列嵌套的if-then-else表达式（决策树），使基于最常用的外部数据的最常用路径在未来更早执行，避免大多数情况下对某些分支进行不必要的评估。

您对执行这些表达式树的自动重构有何建议或推荐的方法/算法？

回答：

我认为您描述的是编译器优化，这是一个庞大的主题，涵盖了从

• 内联扩展
• 死代码消除
• 常量传播
• 循环转换

基本上，您有很多重写规则，这些规则保证了代码/XPath的功能不变。

关于重新排列嵌套的if-else的问题，我认为您不需要使用机器学习。一个（我认为最优的）方法是使用Huffman编码您的链接 huffman_coding 将每条路径视为一个字母，然后我们用Huffman编码对它们进行编码，得到所谓的Huffman树。这棵树将在（足够大）的样本上运行时具有最少的评估次数，这些样本与您构建Huffman树时使用的分布相同。

如果您对“evaluate some expression”表达式有限制，或者它们有不同的计算成本等，您可能需要另一种方法。

请记住，优化时要小心，仅做那些真正重要的事情。