chiark / gitweb /
strategy: Define H in notation
[topbloke-formulae.git] / strategy.tex
index 48d93d77954256085eb3d44c0dcf0eb52272d065..e2017c34c3fcd516d308438ab5c6f33f3b577583 100644 (file)
@@ -50,6 +50,17 @@ the $\le$-maximal elements of $\bigcup_{J \in \set J} \pendsof{J}{\p}$
 Convenience notation for
 $\bigforall_{E \in \pendsof{\set X}{\p}} E \le T$
 
 Convenience notation for
 $\bigforall_{E \in \pendsof{\set X}{\p}} E \le T$
 
+\item[ $\allsrcs$ ]
+$\bigcup_{\p \in \allpatches} \set H^{\pn} \cup \set H^{\py}$.
+All the input commits to the update algorithm.  (See below.)
+
+\item[ $\set H^{\pc^{_=/-}}$ ]
+
+The existing head commit(s) $\set H$ of the branch $\pc^{+/-}$.
+These are the heads which will be merged and used in this update.
+This will include the current local and remote git refs, as desired.
+Obtained from the function $h$ (see below).
+
 %\item[ $\set E_{\pc}$ ]
 %$ \bigcup_i \pendsof{S_{\pc,i}}{\pc} $.
 %All the ends of $\pc$ in the sources.
 %\item[ $\set E_{\pc}$ ]
 %$ \bigcup_i \pendsof{S_{\pc,i}}{\pc} $.
 %All the ends of $\pc$ in the sources.
@@ -70,10 +81,8 @@ $\bigforall_{E \in \pendsof{\set X}{\p}} E \le T$
 The topmost patch which we are trying to update.  This and
 all of its dependencies will be updated.
 
 The topmost patch which we are trying to update.  This and
 all of its dependencies will be updated.
 
-\item[ $h : \pc^{+/-} \mapsto \set H_{\pc^{+/-}}$ ]
+\item[ $h : \pc^{+/-} \mapsto \set H^{\pc^{+/-}}$ ]
 Function for getting the existing heads $\set H$ of the branch $\pc^{+/-}$.
 Function for getting the existing heads $\set H$ of the branch $\pc^{+/-}$.
-These are the heads which will be merged and used in this update.
-This will include the current local and remote git refs, as desired.
 
 \item[ $g : \pc, \Gamma \mapsto \Gamma'$ ]
 Function to allow explicit adjustment of the direct dependencies
 
 \item[ $g : \pc, \Gamma \mapsto \Gamma'$ ]
 Function to allow explicit adjustment of the direct dependencies
@@ -98,287 +107,25 @@ The desired direct dependencies of $\pc$, a set of patches.
 The set of all the patches we are dealing with (constructed
 during the update algorithm).
 
 The set of all the patches we are dealing with (constructed
 during the update algorithm).
 
-\end{basedescript}
-
-\section{Ranking phase}
-
-We run the following algorithm:
-\begin{enumerate}
-\item Set $\allpatches = \{ \}$.
-\item Repeatedly:
-\begin{enumerate}
-\item Clear out the graph $\hasdirdep$ so it has no edges.
-\item Execute $\alg{Rank-Recurse}(\pc_0)$
-\item Until $\allpatches$ remains unchanged.
-\end{enumerate}
-\end{enumerate}
-
-$\alg{Rank-Recurse}(\pc)$ is:
-\begin{enumerate}
-
-\item If we have already done $\alg{Rank-Recurse}(\pc)$ in this
-ranking iteration, do nothing.  Otherwise:
-
-\item Add $\pc$ to $\allpatches$ if it is not there already.
-
-\item Set
-$$
-  \set S \iassign h(\pcn)
-     \cup 
-        \bigcup_{\p \in \allpatches}
-        \bigcup_{H \in h(\pn) \lor H \in h(\py)}
-         \{ \baseof{E} \; | \; E \in \pendsof{H}{\pcy} \}
-$$
-
-and $W \iassign w(h(\pcn))$
-
-\item While $\exists_{S \in \set S} S \ge W$,
-update $W \assign S$ and $\set S \assign \set S \, \backslash \{ S \}$
-
-(This will often remove $W$ from $\set S$.  Afterwards, $\set S$
-is a collection of heads to be merged into $W$.)
-
-\item Choose an ordering of $\set S$, $S_i$ for $i=1 \ldots n$.
-
-\item For each $S_i$ in turn, choose a corresponding $M_i$
-such that $$
-   M_i \le S_i \land \left[
-   M_i \le W \lor \bigexists_{j<i} M_i \le S_j
-   \right]
-$$
-
-\item Set $\Gamma \iassign \depsreqof{W}$.
-
-If there are multiple candidates we prefer $M_i \in \pcn$
-if available.
-
-\item For each $i \ldots 1..n$, update our putative direct
-dependencies:
-$$
-\Gamma \assign \alg{set-merge}\left[\Gamma,
- \left( \begin{cases} 
-  M_i \in \pcn :     & \depsreqof{M_i} \\
-  M_i \not\in \pcn : & \{ \}
- \end{cases} \right),
- \depsreqof{S_i}
- \right]
-$$
-
-TODO define $\alg{set-merge}$
-
-\item Finalise our putative direct dependencies
-$
-\Gamma \assign g(\pc, \Gamma)
-$
-
-\item For each direct dependency $\pd \in \Gamma$,
-
-\begin{enumerate}
-\item Add an edge $\pc \hasdirdep \pd$ to the digraph (adding nodes
-as necessary).
-If this results in a cycle, abort entirely (as the function $g$ is
-inappropriate; a different $g$ could work).
-\end{enumerate}
-\item Run $\alg{Rank-Recurse}(\pd)$.
-
-\end{enumerate}
-
-\subsection{Results of the ranking phase}
-
-By the end of the ranking phase, we have recorded the following
-information:
-
-\begin{itemize}
-\item
-$ \allpatches, \hasdirdep $ and hence the completion of $\hasdirdep$
-into the partial order $\hasdep$.
-
-\item
-For each $\pc \in \allpatches$,
-the base branch starting point commit $W^{\pcn} = W$.
-
-\item
-For each $\pc$,
-the direct dependencies $\Gamma^{\pc} = \Gamma$.
-
-\item
-For each $\pc$,
-the ordered set of base branch sources $\set S^{\pcn} = \set S,
-S^{\pcn}_i = S_i$
-and corresponding merge bases $M^{\pcn}_i = M_i$.
-
-\end{itemize}
-
-\section{Traversal phase}
-
-For each patch $C \in \allpatches$ in topological order by $\hasdep$,
-lowest first:
-
-\begin{enumerate}
-
-\item Optionally, attempt $\alg{Merge-Base}(\pc)$.
-
-\end{enumerate}
-
-
-\section{Planning phase}
-
-The results of the planning phase consist of: 
-\begin{itemize*}
-\item{ The relation $\hasdirdep$ and hence the partial order $\hasdep$. }
-\item{ For each commit set $\pc$, a confirmed set of sources $\set S_{\pc}$. }
-\item{ For each commit set $\pc$, the order in which to merge the sources
-        $E_{\pc,j} \in \set E_{\pc}$. }
-\item{ For each $E_{\pc,j}$ an intended merge base $M_{\pc,j}$. }
-\end{itemize*}
+\item[ $\tipcn, \tipcy$ ]
+The new tips of the git branches $\pcn$ and $\pcy$, containing
+all the appropriate commits (and the appropriate other patches),
+as generated by the Traversal phase of the update algorithm.
 
 
-We use a recursive planning algorith, recursing over Topbloke commit
-sets (ie, sets $\py$ or $\pn$).  We'll call the commit set we're
-processing at each step $\pc$.
-At each recursive step 
-we make a plan to merge all $\set E_{\pc} = \{ E_{\pc,j \ldots} \}$
-and all the direct contributors of $\pc$ (as determined below)
-into $\tipzc$, to make $\tipfc$.
+\item[ $\allreach$ ]
+The set of all reachable commits.
 
 
-We start with $\pc = \pl$ where $\pl = \patchof{L}$.
+A reachable commit is one we might refer to explicitly in any of these
+algorithms, and any ancestor of such a commit.  We explicitly
+enumerate all of the input commits ($\allsrcs$), so the reachable
+commits are originally the input commits and their ancestors.
 
 
+$\allreach$ varies over time as we generate more commits.  Each
+commit we generate will have only reachable commits as ancestors, so
+generating a new commit (only) adds that new commit to $\allreach$.
 
 
-\subsection{Direct contributors for $\pc = \pcn$}
+\item[ $\allreachof{\py}$ ]
+The set of reachable commits at the point where we have just generated
+$\tippy$, i.e. just after $\alg{Merge-Tip}(\p)$.
 
 
-The direct contributors of $\pcn$ are the commit sets corresponding to
-the tip branches for the direct dependencies of the patch $\pc$.  We
-need to calculate what the direct dependencies are going to be.
-
-Choose an (arbitrary, but ideally somehow optimal in
-a way not discussed here) ordering of $\set E_{\pc}$, $E_{\pc,j}$
-($j = 1 \ldots m$).
-For brevity we will write $E_j$ for $E_{\pc,j}$.
-Remove from that set (and ordering) any $E_j$ which
-are $\le$ and $\neq$ some other $E_k$.
-
-Initially let $\set D_0 = \depsreqof{\tipzc}$.
-For each $E_j$ starting with $j=1$ choose a corresponding intended
-merge base $M_j$ such that $M_j \le E_j \land M_j \le T_{\pc,j-1}$.
-Calculate $\set D_j$ as the 3-way merge of the sets $\set D_{j-1}$ and
-$\depsreqof{E_j}$ using as a base $\depsreqof{M_j}$.  This will
-generate $D_m$ as the putative direct contributors of $\pcn$.
-
-However, the invocation may give instructions that certain direct
-dependencies are definitely to be included, or excluded.  As a result
-the set of actual direct contributors is some arbitrary set of patches
-(strictly, some arbitrary set of Topbloke tip commit sets).
-
-\subsection{Direct contributors for $\pc = \pcy$}
-
-The sole direct contributor of $\pcy$ is $\pcn$.
-
-\subsection{Recursive step}
-
-For each direct contributor $\p$, we add the edge $\pc \hasdirdep \p$
-and augment the ordering $\hasdep$ accordingly.
-
-If this would make a cycle in $\hasdep$, we abort . The operation must
-then be retried by the user, if desired, but with different or
-additional instructions for modifying the direct contributors of some
-$\pqn$ involved in the cycle.
-
-For each such $\p$, after updating $\hasdep$, we recursively make a plan
-for $\pc' = \p$.
-
-
-
-\section{Execution phase}
-
-We process commit sets from the bottom up according to the relation
-$\hasdep$.  For each commit set $\pc$ we construct $\tipfc$ from
-$\tipzc$, as planned.  By construction, $\hasdep$ has $\patchof{L}$
-as its maximum, so this operation will finish by updating
-$\tipca{\patchof{L}}$ with $\tipfa{\patchof{L}}$.
-
-After we are done with each commit set $\pc$, the
-new tip $\tipfc$ has the following properties:
-\[ \eqn{Tip Sources}{
-  \bigforall_{E_i \in \set E_{\pc}} \tipfc \ge E_i
-}\]
-\[ \eqn{Tip Dependencies}{
-  \bigforall_{\pc \hasdep \p} \tipfc \ge \tipfa \p
-}\]
-\[ \eqn{Perfect Contents}{
-  \tipfc \haspatch \p \equiv \pc \hasdep \py
-}\]
-
-For brevity we will sometimes write $\tipu$ for $\tipuc$, etc.  We will start
-out with $\tipc = \tipz$, and at each step of the way construct some
-$\tipu$ from $\tipc$.  The final $\tipu$ becomes $\tipf$.
-
-\subsection{Preparation}
-
-Firstly, we will check each $E_i$ for being $\ge \tipc$.  If
-it is, are we fast forward to $E_i$
---- formally, $\tipu = \text{max}(\tipc, E_i)$ ---
-and drop $E_i$ from the planned ordering.
-
-Then we will merge the direct contributors and the sources' ends.
-This generates more commits $\tipuc \in \pc$, but none in any other
-commit set.  We maintain
-$$
- \bigforall_{\p \isdep \pc}
- \pancsof{\tipcc}{\p} \subset
-   \pancsof{\tipfa \p}{\p}
-$$
-\proof{
- For $\tipcc = \tipzc$, $T$ ...WRONG WE NEED $\tipfa \p$ TO BE IN $\set E$ SOMEHOW
-}
-
-\subsection{Merge Contributors for $\pcy$}
-
-Merge $\pcn$ into $\tipc$.  That is, merge with
-$L = \tipc, R = \tipfa{\pcn}, M = \baseof{\tipc}$.
-to construct $\tipu$.
-
-Merge conditions:
-
-Ingredients satisfied by construction.
-Tip Merge satisfied by construction.  Merge Acyclic follows
-from Perfect Contents and $\hasdep$ being acyclic.
-
-Removal Merge Ends: For $\p = \pc$, $M \nothaspatch \p$; OK.
-For $\p \neq \pc$, by Tip Contents,
-$M \haspatch \p \equiv L \haspatch \p$, so we need only
-worry about $X = R, Y = L$; ie $L \haspatch \p$,
-$M = \baseof{L} \haspatch \p$.
-By Tip Contents for $L$, $D \le L \equiv D \le M$.  OK.~~$\qed$
-
-WIP UP TO HERE
-
-Addition Merge Ends: If $\py \isdep \pcn$, we have already
-done the execution phase for $\pcn$ and $\py$.  By
-Perfect Contents for $\pcn$, $\tipfa \pcn \haspatch \p$ i.e.
-$R \haspatch \p$.  So we only need to worry about $Y = R = \tipfa \pcn$.
-By Tip Dependencies $\tipfa \pcn \ge \tipfa \py$.
-And by Tip Sources $\tipfa \py \ge $
-
-want to prove $E \le \tipfc$ where $E \in \pendsof{\tipcc}{\py}$
-
-$\pancsof{\tipcc}{\py} = $
-
-
-computed $\tipfa \py$, and by Perfect Contents for $\py$
-
-
-with $M=M_j, L=T_{\pc,j-1}, R=E_j$,
-and calculate what the resulting desired direct dependencies file
-(ie, the set of patches $\set D_j$)
-would be.  Eventually we 
-
-So, formally, we select somehow an order of sources $S_i$.  For each 
-
-
-Make use of the following recursive algorithm, Plan 
-
-
-
-
- recursively make a plan to merge all $E = \pends$
-
-Specifically, in
+\end{basedescript}