IR分类
IR的结构组织
大致来说，IR可以分为三类：
- 图形化IR将编译器的知识编码成图。然后算法在节点和边上进行操作。第三章中用来描绘推导的解析树是图形化IR的一个实例，下图中的(a)和(c)图所示的树也是。
- 线性IR类似于某些抽象机器的伪代码。算法迭代简单、线性的操作序列。本书使用的ILOC代码是一种线性IR的形式，下图中的(b)和(d)图所示的表示形式也是。
- 混合IR结合了图形化和线性IR的元素，以捕捉它们的优点并避免它们的缺点。一个典型的控制流图(CFG)使用线性IR来表示代码块，并使用图来表示这些块之间的控制流。
树形结构的IR自然而然地引导人们以某种形式的树遍历来组织遍次。同样地，线性IR则引导人们以顺序迭代操作的方式来自然地组织遍次。
IR的抽象级别
抽象层次与结构无关。上图图展示了语句 a <- b - 2 * c 的四种不同表示方法。(a)和(c)显示了接近源代码级别和接近机器级别的抽象语法树（AST）。(b)和(d)显示了相应的线性表示。
(c)中的低级AST使用表示汇编级别概念的节点。一个VAL节点表示已经位于寄存器中的值。一个NUM节点表示可以放入操作立即数字段的已知常量。一个LAB节点表示汇编级别的标签。解除引用运算符(图中黑色菱形块)，将值视为地址并表示内存引用。在黑色菱形块操作符的左边，它表示存储（store）。在黑色菱形块操作符的右边，它表示加载（load）。
抽象层次很重要，因为编译器通常只能优化中间表示（IR）所暴露的细节。在IR中隐含的事实很难改变，因为编译器以统一的方式处理隐含知识，这不利于特定上下文的定制。例如，要优化数组引用的代码，编译器必须重写引用的IR。如果该引用的细节是隐含的，编译器就无法更改它们。
IR使用模式
确定性IR 确定性IR是被编译代码的主要表示形式。编译器不会回溯到源代码；相反，它会分析、转换和翻译代码的一个或多个（连续的）IR版本。这些IR被称为确定性IR。
衍生IR 衍生IR是指编译器为了特定的、临时的目的而构建的IR。衍生IR可能会增强确定性IR，例如通过构建用于指令调度的依赖图。编译器可能会将代码转换进出于衍生IR以启用特定的优化。
一般来说，如果一个IR是从一个阶段传递到另一个阶段的，那么它应该被视为确定性的。如果IR是在某个阶段内部为特定目的而构建，并随后被丢弃，那么它是衍生的。
命名空间
编译器编写者还必须为IR选择一个命名空间。这个决定将确定程序中的哪些值会被暴露给优化过程。在翻译源代码的过程中，编译器必须为众多不同的值选择名称和存储位置。
图4.1具体化了这一点。在抽象语法树（ASTs）中，名称是隐式的；编译器可以通过根节点来引用任何子树。因此，(c)图中的树命名了许多在(a)图中无法被命名的值，因为其抽象层次较低。同样的效果也出现在线性代码中。(b)图中的代码仅创建了两个其他操作可以使用的值，而(d)图中的代码则创建了九个这样的值。
命名方案对优化如何改进代码有着强烈的影响。在图(d)中，t0是b的运行时地址，t4是c的运行时地址，t8是a的运行时地址。如果附近的代码引用了这些位置中的任何一个，优化应该识别出相同的引用并重用已计算的值（见第8.4.1节）。如果编译器将名称to重新用于另一个值，那么b的计算地址将会丢失，因为它将无法被命名。
使用过少的名称可能会削弱优化的效果。使用过多的名称则可能会膨胀一些编译时的数据结构，并在没有好处的情况下增加编译时间。
实际考虑因素
实际上，生成和操作中间表示（IR）的成本应该引起我们的关注，因为这些成本直接影响编译器的速度。 不同IR的数据空间需求变化范围很大。由于编译器通常会访问它分配的所有空间，数据空间通常与运行时间有直接关系。 最后但同样重要的是，我们应当考虑IR的表达能力———即IR容纳编译器所需记录的所有信息的能力。一个过程的IR可能包括定义它的代码、静态分析的结果、来自先前执行的轮廓数据以及让调试器理解代码及其数据的地图。所有这些信息都应该以一种能够清晰表达它们与IR中特定点关系的方式来呈现。
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