Merge branch 'maint'
[platform/upstream/isl.git] / isl_sample.c
1 /*
2  * Copyright 2008-2009 Katholieke Universiteit Leuven
3  *
4  * Use of this software is governed by the GNU LGPLv2.1 license
5  *
6  * Written by Sven Verdoolaege, K.U.Leuven, Departement
7  * Computerwetenschappen, Celestijnenlaan 200A, B-3001 Leuven, Belgium
8  */
9
10 #include <isl_ctx_private.h>
11 #include <isl_map_private.h>
12 #include "isl_sample.h"
13 #include "isl_sample_piplib.h"
14 #include <isl/vec.h>
15 #include <isl/mat.h>
16 #include <isl/seq.h>
17 #include "isl_equalities.h"
18 #include "isl_tab.h"
19 #include "isl_basis_reduction.h"
20 #include <isl_factorization.h>
21 #include <isl_point_private.h>
22 #include <isl_options_private.h>
23
24 static struct isl_vec *empty_sample(struct isl_basic_set *bset)
25 {
26         struct isl_vec *vec;
27
28         vec = isl_vec_alloc(bset->ctx, 0);
29         isl_basic_set_free(bset);
30         return vec;
31 }
32
33 /* Construct a zero sample of the same dimension as bset.
34  * As a special case, if bset is zero-dimensional, this
35  * function creates a zero-dimensional sample point.
36  */
37 static struct isl_vec *zero_sample(struct isl_basic_set *bset)
38 {
39         unsigned dim;
40         struct isl_vec *sample;
41
42         dim = isl_basic_set_total_dim(bset);
43         sample = isl_vec_alloc(bset->ctx, 1 + dim);
44         if (sample) {
45                 isl_int_set_si(sample->el[0], 1);
46                 isl_seq_clr(sample->el + 1, dim);
47         }
48         isl_basic_set_free(bset);
49         return sample;
50 }
51
52 static struct isl_vec *interval_sample(struct isl_basic_set *bset)
53 {
54         int i;
55         isl_int t;
56         struct isl_vec *sample;
57
58         bset = isl_basic_set_simplify(bset);
59         if (!bset)
60                 return NULL;
61         if (isl_basic_set_plain_is_empty(bset))
62                 return empty_sample(bset);
63         if (bset->n_eq == 0 && bset->n_ineq == 0)
64                 return zero_sample(bset);
65
66         sample = isl_vec_alloc(bset->ctx, 2);
67         if (!sample)
68                 goto error;
69         if (!bset)
70                 return NULL;
71         isl_int_set_si(sample->block.data[0], 1);
72
73         if (bset->n_eq > 0) {
74                 isl_assert(bset->ctx, bset->n_eq == 1, goto error);
75                 isl_assert(bset->ctx, bset->n_ineq == 0, goto error);
76                 if (isl_int_is_one(bset->eq[0][1]))
77                         isl_int_neg(sample->el[1], bset->eq[0][0]);
78                 else {
79                         isl_assert(bset->ctx, isl_int_is_negone(bset->eq[0][1]),
80                                    goto error);
81                         isl_int_set(sample->el[1], bset->eq[0][0]);
82                 }
83                 isl_basic_set_free(bset);
84                 return sample;
85         }
86
87         isl_int_init(t);
88         if (isl_int_is_one(bset->ineq[0][1]))
89                 isl_int_neg(sample->block.data[1], bset->ineq[0][0]);
90         else
91                 isl_int_set(sample->block.data[1], bset->ineq[0][0]);
92         for (i = 1; i < bset->n_ineq; ++i) {
93                 isl_seq_inner_product(sample->block.data,
94                                         bset->ineq[i], 2, &t);
95                 if (isl_int_is_neg(t))
96                         break;
97         }
98         isl_int_clear(t);
99         if (i < bset->n_ineq) {
100                 isl_vec_free(sample);
101                 return empty_sample(bset);
102         }
103
104         isl_basic_set_free(bset);
105         return sample;
106 error:
107         isl_basic_set_free(bset);
108         isl_vec_free(sample);
109         return NULL;
110 }
111
112 static struct isl_mat *independent_bounds(struct isl_basic_set *bset)
113 {
114         int i, j, n;
115         struct isl_mat *dirs = NULL;
116         struct isl_mat *bounds = NULL;
117         unsigned dim;
118
119         if (!bset)
120                 return NULL;
121
122         dim = isl_basic_set_n_dim(bset);
123         bounds = isl_mat_alloc(bset->ctx, 1+dim, 1+dim);
124         if (!bounds)
125                 return NULL;
126
127         isl_int_set_si(bounds->row[0][0], 1);
128         isl_seq_clr(bounds->row[0]+1, dim);
129         bounds->n_row = 1;
130
131         if (bset->n_ineq == 0)
132                 return bounds;
133
134         dirs = isl_mat_alloc(bset->ctx, dim, dim);
135         if (!dirs) {
136                 isl_mat_free(bounds);
137                 return NULL;
138         }
139         isl_seq_cpy(dirs->row[0], bset->ineq[0]+1, dirs->n_col);
140         isl_seq_cpy(bounds->row[1], bset->ineq[0], bounds->n_col);
141         for (j = 1, n = 1; n < dim && j < bset->n_ineq; ++j) {
142                 int pos;
143
144                 isl_seq_cpy(dirs->row[n], bset->ineq[j]+1, dirs->n_col);
145
146                 pos = isl_seq_first_non_zero(dirs->row[n], dirs->n_col);
147                 if (pos < 0)
148                         continue;
149                 for (i = 0; i < n; ++i) {
150                         int pos_i;
151                         pos_i = isl_seq_first_non_zero(dirs->row[i], dirs->n_col);
152                         if (pos_i < pos)
153                                 continue;
154                         if (pos_i > pos)
155                                 break;
156                         isl_seq_elim(dirs->row[n], dirs->row[i], pos,
157                                         dirs->n_col, NULL);
158                         pos = isl_seq_first_non_zero(dirs->row[n], dirs->n_col);
159                         if (pos < 0)
160                                 break;
161                 }
162                 if (pos < 0)
163                         continue;
164                 if (i < n) {
165                         int k;
166                         isl_int *t = dirs->row[n];
167                         for (k = n; k > i; --k)
168                                 dirs->row[k] = dirs->row[k-1];
169                         dirs->row[i] = t;
170                 }
171                 ++n;
172                 isl_seq_cpy(bounds->row[n], bset->ineq[j], bounds->n_col);
173         }
174         isl_mat_free(dirs);
175         bounds->n_row = 1+n;
176         return bounds;
177 }
178
179 static void swap_inequality(struct isl_basic_set *bset, int a, int b)
180 {
181         isl_int *t = bset->ineq[a];
182         bset->ineq[a] = bset->ineq[b];
183         bset->ineq[b] = t;
184 }
185
186 /* Skew into positive orthant and project out lineality space.
187  *
188  * We perform a unimodular transformation that turns a selected
189  * maximal set of linearly independent bounds into constraints
190  * on the first dimensions that impose that these first dimensions
191  * are non-negative.  In particular, the constraint matrix is lower
192  * triangular with positive entries on the diagonal and negative
193  * entries below.
194  * If "bset" has a lineality space then these constraints (and therefore
195  * all constraints in bset) only involve the first dimensions.
196  * The remaining dimensions then do not appear in any constraints and
197  * we can select any value for them, say zero.  We therefore project
198  * out this final dimensions and plug in the value zero later.  This
199  * is accomplished by simply dropping the final columns of
200  * the unimodular transformation.
201  */
202 static struct isl_basic_set *isl_basic_set_skew_to_positive_orthant(
203         struct isl_basic_set *bset, struct isl_mat **T)
204 {
205         struct isl_mat *U = NULL;
206         struct isl_mat *bounds = NULL;
207         int i, j;
208         unsigned old_dim, new_dim;
209
210         *T = NULL;
211         if (!bset)
212                 return NULL;
213
214         isl_assert(bset->ctx, isl_basic_set_n_param(bset) == 0, goto error);
215         isl_assert(bset->ctx, bset->n_div == 0, goto error);
216         isl_assert(bset->ctx, bset->n_eq == 0, goto error);
217         
218         old_dim = isl_basic_set_n_dim(bset);
219         /* Try to move (multiples of) unit rows up. */
220         for (i = 0, j = 0; i < bset->n_ineq; ++i) {
221                 int pos = isl_seq_first_non_zero(bset->ineq[i]+1, old_dim);
222                 if (pos < 0)
223                         continue;
224                 if (isl_seq_first_non_zero(bset->ineq[i]+1+pos+1,
225                                                 old_dim-pos-1) >= 0)
226                         continue;
227                 if (i != j)
228                         swap_inequality(bset, i, j);
229                 ++j;
230         }
231         bounds = independent_bounds(bset);
232         if (!bounds)
233                 goto error;
234         new_dim = bounds->n_row - 1;
235         bounds = isl_mat_left_hermite(bounds, 1, &U, NULL);
236         if (!bounds)
237                 goto error;
238         U = isl_mat_drop_cols(U, 1 + new_dim, old_dim - new_dim);
239         bset = isl_basic_set_preimage(bset, isl_mat_copy(U));
240         if (!bset)
241                 goto error;
242         *T = U;
243         isl_mat_free(bounds);
244         return bset;
245 error:
246         isl_mat_free(bounds);
247         isl_mat_free(U);
248         isl_basic_set_free(bset);
249         return NULL;
250 }
251
252 /* Find a sample integer point, if any, in bset, which is known
253  * to have equalities.  If bset contains no integer points, then
254  * return a zero-length vector.
255  * We simply remove the known equalities, compute a sample
256  * in the resulting bset, using the specified recurse function,
257  * and then transform the sample back to the original space.
258  */
259 static struct isl_vec *sample_eq(struct isl_basic_set *bset,
260         struct isl_vec *(*recurse)(struct isl_basic_set *))
261 {
262         struct isl_mat *T;
263         struct isl_vec *sample;
264
265         if (!bset)
266                 return NULL;
267
268         bset = isl_basic_set_remove_equalities(bset, &T, NULL);
269         sample = recurse(bset);
270         if (!sample || sample->size == 0)
271                 isl_mat_free(T);
272         else
273                 sample = isl_mat_vec_product(T, sample);
274         return sample;
275 }
276
277 /* Return a matrix containing the equalities of the tableau
278  * in constraint form.  The tableau is assumed to have
279  * an associated bset that has been kept up-to-date.
280  */
281 static struct isl_mat *tab_equalities(struct isl_tab *tab)
282 {
283         int i, j;
284         int n_eq;
285         struct isl_mat *eq;
286         struct isl_basic_set *bset;
287
288         if (!tab)
289                 return NULL;
290
291         bset = isl_tab_peek_bset(tab);
292         isl_assert(tab->mat->ctx, bset, return NULL);
293
294         n_eq = tab->n_var - tab->n_col + tab->n_dead;
295         if (tab->empty || n_eq == 0)
296                 return isl_mat_alloc(tab->mat->ctx, 0, tab->n_var);
297         if (n_eq == tab->n_var)
298                 return isl_mat_identity(tab->mat->ctx, tab->n_var);
299
300         eq = isl_mat_alloc(tab->mat->ctx, n_eq, tab->n_var);
301         if (!eq)
302                 return NULL;
303         for (i = 0, j = 0; i < tab->n_con; ++i) {
304                 if (tab->con[i].is_row)
305                         continue;
306                 if (tab->con[i].index >= 0 && tab->con[i].index >= tab->n_dead)
307                         continue;
308                 if (i < bset->n_eq)
309                         isl_seq_cpy(eq->row[j], bset->eq[i] + 1, tab->n_var);
310                 else
311                         isl_seq_cpy(eq->row[j],
312                                     bset->ineq[i - bset->n_eq] + 1, tab->n_var);
313                 ++j;
314         }
315         isl_assert(bset->ctx, j == n_eq, goto error);
316         return eq;
317 error:
318         isl_mat_free(eq);
319         return NULL;
320 }
321
322 /* Compute and return an initial basis for the bounded tableau "tab".
323  *
324  * If the tableau is either full-dimensional or zero-dimensional,
325  * the we simply return an identity matrix.
326  * Otherwise, we construct a basis whose first directions correspond
327  * to equalities.
328  */
329 static struct isl_mat *initial_basis(struct isl_tab *tab)
330 {
331         int n_eq;
332         struct isl_mat *eq;
333         struct isl_mat *Q;
334
335         tab->n_unbounded = 0;
336         tab->n_zero = n_eq = tab->n_var - tab->n_col + tab->n_dead;
337         if (tab->empty || n_eq == 0 || n_eq == tab->n_var)
338                 return isl_mat_identity(tab->mat->ctx, 1 + tab->n_var);
339
340         eq = tab_equalities(tab);
341         eq = isl_mat_left_hermite(eq, 0, NULL, &Q);
342         if (!eq)
343                 return NULL;
344         isl_mat_free(eq);
345
346         Q = isl_mat_lin_to_aff(Q);
347         return Q;
348 }
349
350 /* Given a tableau representing a set, find and return
351  * an integer point in the set, if there is any.
352  *
353  * We perform a depth first search
354  * for an integer point, by scanning all possible values in the range
355  * attained by a basis vector, where an initial basis may have been set
356  * by the calling function.  Otherwise an initial basis that exploits
357  * the equalities in the tableau is created.
358  * tab->n_zero is currently ignored and is clobbered by this function.
359  *
360  * The tableau is allowed to have unbounded direction, but then
361  * the calling function needs to set an initial basis, with the
362  * unbounded directions last and with tab->n_unbounded set
363  * to the number of unbounded directions.
364  * Furthermore, the calling functions needs to add shifted copies
365  * of all constraints involving unbounded directions to ensure
366  * that any feasible rational value in these directions can be rounded
367  * up to yield a feasible integer value.
368  * In particular, let B define the given basis x' = B x
369  * and let T be the inverse of B, i.e., X = T x'.
370  * Let a x + c >= 0 be a constraint of the set represented by the tableau,
371  * or a T x' + c >= 0 in terms of the given basis.  Assume that
372  * the bounded directions have an integer value, then we can safely
373  * round up the values for the unbounded directions if we make sure
374  * that x' not only satisfies the original constraint, but also
375  * the constraint "a T x' + c + s >= 0" with s the sum of all
376  * negative values in the last n_unbounded entries of "a T".
377  * The calling function therefore needs to add the constraint
378  * a x + c + s >= 0.  The current function then scans the first
379  * directions for an integer value and once those have been found,
380  * it can compute "T ceil(B x)" to yield an integer point in the set.
381  * Note that during the search, the first rows of B may be changed
382  * by a basis reduction, but the last n_unbounded rows of B remain
383  * unaltered and are also not mixed into the first rows.
384  *
385  * The search is implemented iteratively.  "level" identifies the current
386  * basis vector.  "init" is true if we want the first value at the current
387  * level and false if we want the next value.
388  *
389  * The initial basis is the identity matrix.  If the range in some direction
390  * contains more than one integer value, we perform basis reduction based
391  * on the value of ctx->opt->gbr
392  *      - ISL_GBR_NEVER:        never perform basis reduction
393  *      - ISL_GBR_ONCE:         only perform basis reduction the first
394  *                              time such a range is encountered
395  *      - ISL_GBR_ALWAYS:       always perform basis reduction when
396  *                              such a range is encountered
397  *
398  * When ctx->opt->gbr is set to ISL_GBR_ALWAYS, then we allow the basis
399  * reduction computation to return early.  That is, as soon as it
400  * finds a reasonable first direction.
401  */ 
402 struct isl_vec *isl_tab_sample(struct isl_tab *tab)
403 {
404         unsigned dim;
405         unsigned gbr;
406         struct isl_ctx *ctx;
407         struct isl_vec *sample;
408         struct isl_vec *min;
409         struct isl_vec *max;
410         enum isl_lp_result res;
411         int level;
412         int init;
413         int reduced;
414         struct isl_tab_undo **snap;
415
416         if (!tab)
417                 return NULL;
418         if (tab->empty)
419                 return isl_vec_alloc(tab->mat->ctx, 0);
420
421         if (!tab->basis)
422                 tab->basis = initial_basis(tab);
423         if (!tab->basis)
424                 return NULL;
425         isl_assert(tab->mat->ctx, tab->basis->n_row == tab->n_var + 1,
426                     return NULL);
427         isl_assert(tab->mat->ctx, tab->basis->n_col == tab->n_var + 1,
428                     return NULL);
429
430         ctx = tab->mat->ctx;
431         dim = tab->n_var;
432         gbr = ctx->opt->gbr;
433
434         if (tab->n_unbounded == tab->n_var) {
435                 sample = isl_tab_get_sample_value(tab);
436                 sample = isl_mat_vec_product(isl_mat_copy(tab->basis), sample);
437                 sample = isl_vec_ceil(sample);
438                 sample = isl_mat_vec_inverse_product(isl_mat_copy(tab->basis),
439                                                         sample);
440                 return sample;
441         }
442
443         if (isl_tab_extend_cons(tab, dim + 1) < 0)
444                 return NULL;
445
446         min = isl_vec_alloc(ctx, dim);
447         max = isl_vec_alloc(ctx, dim);
448         snap = isl_alloc_array(ctx, struct isl_tab_undo *, dim);
449
450         if (!min || !max || !snap)
451                 goto error;
452
453         level = 0;
454         init = 1;
455         reduced = 0;
456
457         while (level >= 0) {
458                 int empty = 0;
459                 if (init) {
460                         res = isl_tab_min(tab, tab->basis->row[1 + level],
461                                     ctx->one, &min->el[level], NULL, 0);
462                         if (res == isl_lp_empty)
463                                 empty = 1;
464                         isl_assert(ctx, res != isl_lp_unbounded, goto error);
465                         if (res == isl_lp_error)
466                                 goto error;
467                         if (!empty && isl_tab_sample_is_integer(tab))
468                                 break;
469                         isl_seq_neg(tab->basis->row[1 + level] + 1,
470                                     tab->basis->row[1 + level] + 1, dim);
471                         res = isl_tab_min(tab, tab->basis->row[1 + level],
472                                     ctx->one, &max->el[level], NULL, 0);
473                         isl_seq_neg(tab->basis->row[1 + level] + 1,
474                                     tab->basis->row[1 + level] + 1, dim);
475                         isl_int_neg(max->el[level], max->el[level]);
476                         if (res == isl_lp_empty)
477                                 empty = 1;
478                         isl_assert(ctx, res != isl_lp_unbounded, goto error);
479                         if (res == isl_lp_error)
480                                 goto error;
481                         if (!empty && isl_tab_sample_is_integer(tab))
482                                 break;
483                         if (!empty && !reduced &&
484                             ctx->opt->gbr != ISL_GBR_NEVER &&
485                             isl_int_lt(min->el[level], max->el[level])) {
486                                 unsigned gbr_only_first;
487                                 if (ctx->opt->gbr == ISL_GBR_ONCE)
488                                         ctx->opt->gbr = ISL_GBR_NEVER;
489                                 tab->n_zero = level;
490                                 gbr_only_first = ctx->opt->gbr_only_first;
491                                 ctx->opt->gbr_only_first =
492                                         ctx->opt->gbr == ISL_GBR_ALWAYS;
493                                 tab = isl_tab_compute_reduced_basis(tab);
494                                 ctx->opt->gbr_only_first = gbr_only_first;
495                                 if (!tab || !tab->basis)
496                                         goto error;
497                                 reduced = 1;
498                                 continue;
499                         }
500                         reduced = 0;
501                         snap[level] = isl_tab_snap(tab);
502                 } else
503                         isl_int_add_ui(min->el[level], min->el[level], 1);
504
505                 if (empty || isl_int_gt(min->el[level], max->el[level])) {
506                         level--;
507                         init = 0;
508                         if (level >= 0)
509                                 if (isl_tab_rollback(tab, snap[level]) < 0)
510                                         goto error;
511                         continue;
512                 }
513                 isl_int_neg(tab->basis->row[1 + level][0], min->el[level]);
514                 if (isl_tab_add_valid_eq(tab, tab->basis->row[1 + level]) < 0)
515                         goto error;
516                 isl_int_set_si(tab->basis->row[1 + level][0], 0);
517                 if (level + tab->n_unbounded < dim - 1) {
518                         ++level;
519                         init = 1;
520                         continue;
521                 }
522                 break;
523         }
524
525         if (level >= 0) {
526                 sample = isl_tab_get_sample_value(tab);
527                 if (!sample)
528                         goto error;
529                 if (tab->n_unbounded && !isl_int_is_one(sample->el[0])) {
530                         sample = isl_mat_vec_product(isl_mat_copy(tab->basis),
531                                                      sample);
532                         sample = isl_vec_ceil(sample);
533                         sample = isl_mat_vec_inverse_product(
534                                         isl_mat_copy(tab->basis), sample);
535                 }
536         } else
537                 sample = isl_vec_alloc(ctx, 0);
538
539         ctx->opt->gbr = gbr;
540         isl_vec_free(min);
541         isl_vec_free(max);
542         free(snap);
543         return sample;
544 error:
545         ctx->opt->gbr = gbr;
546         isl_vec_free(min);
547         isl_vec_free(max);
548         free(snap);
549         return NULL;
550 }
551
552 static struct isl_vec *sample_bounded(struct isl_basic_set *bset);
553
554 /* Compute a sample point of the given basic set, based on the given,
555  * non-trivial factorization.
556  */
557 static __isl_give isl_vec *factored_sample(__isl_take isl_basic_set *bset,
558         __isl_take isl_factorizer *f)
559 {
560         int i, n;
561         isl_vec *sample = NULL;
562         isl_ctx *ctx;
563         unsigned nparam;
564         unsigned nvar;
565
566         ctx = isl_basic_set_get_ctx(bset);
567         if (!ctx)
568                 goto error;
569
570         nparam = isl_basic_set_dim(bset, isl_dim_param);
571         nvar = isl_basic_set_dim(bset, isl_dim_set);
572
573         sample = isl_vec_alloc(ctx, 1 + isl_basic_set_total_dim(bset));
574         if (!sample)
575                 goto error;
576         isl_int_set_si(sample->el[0], 1);
577
578         bset = isl_morph_basic_set(isl_morph_copy(f->morph), bset);
579
580         for (i = 0, n = 0; i < f->n_group; ++i) {
581                 isl_basic_set *bset_i;
582                 isl_vec *sample_i;
583
584                 bset_i = isl_basic_set_copy(bset);
585                 bset_i = isl_basic_set_drop_constraints_involving(bset_i,
586                             nparam + n + f->len[i], nvar - n - f->len[i]);
587                 bset_i = isl_basic_set_drop_constraints_involving(bset_i,
588                             nparam, n);
589                 bset_i = isl_basic_set_drop(bset_i, isl_dim_set,
590                             n + f->len[i], nvar - n - f->len[i]);
591                 bset_i = isl_basic_set_drop(bset_i, isl_dim_set, 0, n);
592
593                 sample_i = sample_bounded(bset_i);
594                 if (!sample_i)
595                         goto error;
596                 if (sample_i->size == 0) {
597                         isl_basic_set_free(bset);
598                         isl_factorizer_free(f);
599                         isl_vec_free(sample);
600                         return sample_i;
601                 }
602                 isl_seq_cpy(sample->el + 1 + nparam + n,
603                             sample_i->el + 1, f->len[i]);
604                 isl_vec_free(sample_i);
605
606                 n += f->len[i];
607         }
608
609         f->morph = isl_morph_inverse(f->morph);
610         sample = isl_morph_vec(isl_morph_copy(f->morph), sample);
611
612         isl_basic_set_free(bset);
613         isl_factorizer_free(f);
614         return sample;
615 error:
616         isl_basic_set_free(bset);
617         isl_factorizer_free(f);
618         isl_vec_free(sample);
619         return NULL;
620 }
621
622 /* Given a basic set that is known to be bounded, find and return
623  * an integer point in the basic set, if there is any.
624  *
625  * After handling some trivial cases, we construct a tableau
626  * and then use isl_tab_sample to find a sample, passing it
627  * the identity matrix as initial basis.
628  */ 
629 static struct isl_vec *sample_bounded(struct isl_basic_set *bset)
630 {
631         unsigned dim;
632         struct isl_ctx *ctx;
633         struct isl_vec *sample;
634         struct isl_tab *tab = NULL;
635         isl_factorizer *f;
636
637         if (!bset)
638                 return NULL;
639
640         if (isl_basic_set_plain_is_empty(bset))
641                 return empty_sample(bset);
642
643         dim = isl_basic_set_total_dim(bset);
644         if (dim == 0)
645                 return zero_sample(bset);
646         if (dim == 1)
647                 return interval_sample(bset);
648         if (bset->n_eq > 0)
649                 return sample_eq(bset, sample_bounded);
650
651         f = isl_basic_set_factorizer(bset);
652         if (!f)
653                 goto error;
654         if (f->n_group != 0)
655                 return factored_sample(bset, f);
656         isl_factorizer_free(f);
657                 
658         ctx = bset->ctx;
659
660         tab = isl_tab_from_basic_set(bset, 1);
661         if (tab && tab->empty) {
662                 isl_tab_free(tab);
663                 ISL_F_SET(bset, ISL_BASIC_SET_EMPTY);
664                 sample = isl_vec_alloc(bset->ctx, 0);
665                 isl_basic_set_free(bset);
666                 return sample;
667         }
668
669         if (!ISL_F_ISSET(bset, ISL_BASIC_SET_NO_IMPLICIT))
670                 if (isl_tab_detect_implicit_equalities(tab) < 0)
671                         goto error;
672
673         sample = isl_tab_sample(tab);
674         if (!sample)
675                 goto error;
676
677         if (sample->size > 0) {
678                 isl_vec_free(bset->sample);
679                 bset->sample = isl_vec_copy(sample);
680         }
681
682         isl_basic_set_free(bset);
683         isl_tab_free(tab);
684         return sample;
685 error:
686         isl_basic_set_free(bset);
687         isl_tab_free(tab);
688         return NULL;
689 }
690
691 /* Given a basic set "bset" and a value "sample" for the first coordinates
692  * of bset, plug in these values and drop the corresponding coordinates.
693  *
694  * We do this by computing the preimage of the transformation
695  *
696  *           [ 1 0 ]
697  *      x =  [ s 0 ] x'
698  *           [ 0 I ]
699  *
700  * where [1 s] is the sample value and I is the identity matrix of the
701  * appropriate dimension.
702  */
703 static struct isl_basic_set *plug_in(struct isl_basic_set *bset,
704         struct isl_vec *sample)
705 {
706         int i;
707         unsigned total;
708         struct isl_mat *T;
709
710         if (!bset || !sample)
711                 goto error;
712
713         total = isl_basic_set_total_dim(bset);
714         T = isl_mat_alloc(bset->ctx, 1 + total, 1 + total - (sample->size - 1));
715         if (!T)
716                 goto error;
717
718         for (i = 0; i < sample->size; ++i) {
719                 isl_int_set(T->row[i][0], sample->el[i]);
720                 isl_seq_clr(T->row[i] + 1, T->n_col - 1);
721         }
722         for (i = 0; i < T->n_col - 1; ++i) {
723                 isl_seq_clr(T->row[sample->size + i], T->n_col);
724                 isl_int_set_si(T->row[sample->size + i][1 + i], 1);
725         }
726         isl_vec_free(sample);
727
728         bset = isl_basic_set_preimage(bset, T);
729         return bset;
730 error:
731         isl_basic_set_free(bset);
732         isl_vec_free(sample);
733         return NULL;
734 }
735
736 /* Given a basic set "bset", return any (possibly non-integer) point
737  * in the basic set.
738  */
739 static struct isl_vec *rational_sample(struct isl_basic_set *bset)
740 {
741         struct isl_tab *tab;
742         struct isl_vec *sample;
743
744         if (!bset)
745                 return NULL;
746
747         tab = isl_tab_from_basic_set(bset, 0);
748         sample = isl_tab_get_sample_value(tab);
749         isl_tab_free(tab);
750
751         isl_basic_set_free(bset);
752
753         return sample;
754 }
755
756 /* Given a linear cone "cone" and a rational point "vec",
757  * construct a polyhedron with shifted copies of the constraints in "cone",
758  * i.e., a polyhedron with "cone" as its recession cone, such that each
759  * point x in this polyhedron is such that the unit box positioned at x
760  * lies entirely inside the affine cone 'vec + cone'.
761  * Any rational point in this polyhedron may therefore be rounded up
762  * to yield an integer point that lies inside said affine cone.
763  *
764  * Denote the constraints of cone by "<a_i, x> >= 0" and the rational
765  * point "vec" by v/d.
766  * Let b_i = <a_i, v>.  Then the affine cone 'vec + cone' is given
767  * by <a_i, x> - b/d >= 0.
768  * The polyhedron <a_i, x> - ceil{b/d} >= 0 is a subset of this affine cone.
769  * We prefer this polyhedron over the actual affine cone because it doesn't
770  * require a scaling of the constraints.
771  * If each of the vertices of the unit cube positioned at x lies inside
772  * this polyhedron, then the whole unit cube at x lies inside the affine cone.
773  * We therefore impose that x' = x + \sum e_i, for any selection of unit
774  * vectors lies inside the polyhedron, i.e.,
775  *
776  *      <a_i, x'> - ceil{b/d} = <a_i, x> + sum a_i - ceil{b/d} >= 0
777  *
778  * The most stringent of these constraints is the one that selects
779  * all negative a_i, so the polyhedron we are looking for has constraints
780  *
781  *      <a_i, x> + sum_{a_i < 0} a_i - ceil{b/d} >= 0
782  *
783  * Note that if cone were known to have only non-negative rays
784  * (which can be accomplished by a unimodular transformation),
785  * then we would only have to check the points x' = x + e_i
786  * and we only have to add the smallest negative a_i (if any)
787  * instead of the sum of all negative a_i.
788  */
789 static struct isl_basic_set *shift_cone(struct isl_basic_set *cone,
790         struct isl_vec *vec)
791 {
792         int i, j, k;
793         unsigned total;
794
795         struct isl_basic_set *shift = NULL;
796
797         if (!cone || !vec)
798                 goto error;
799
800         isl_assert(cone->ctx, cone->n_eq == 0, goto error);
801
802         total = isl_basic_set_total_dim(cone);
803
804         shift = isl_basic_set_alloc_space(isl_basic_set_get_space(cone),
805                                         0, 0, cone->n_ineq);
806
807         for (i = 0; i < cone->n_ineq; ++i) {
808                 k = isl_basic_set_alloc_inequality(shift);
809                 if (k < 0)
810                         goto error;
811                 isl_seq_cpy(shift->ineq[k] + 1, cone->ineq[i] + 1, total);
812                 isl_seq_inner_product(shift->ineq[k] + 1, vec->el + 1, total,
813                                       &shift->ineq[k][0]);
814                 isl_int_cdiv_q(shift->ineq[k][0],
815                                shift->ineq[k][0], vec->el[0]);
816                 isl_int_neg(shift->ineq[k][0], shift->ineq[k][0]);
817                 for (j = 0; j < total; ++j) {
818                         if (isl_int_is_nonneg(shift->ineq[k][1 + j]))
819                                 continue;
820                         isl_int_add(shift->ineq[k][0],
821                                     shift->ineq[k][0], shift->ineq[k][1 + j]);
822                 }
823         }
824
825         isl_basic_set_free(cone);
826         isl_vec_free(vec);
827
828         return isl_basic_set_finalize(shift);
829 error:
830         isl_basic_set_free(shift);
831         isl_basic_set_free(cone);
832         isl_vec_free(vec);
833         return NULL;
834 }
835
836 /* Given a rational point vec in a (transformed) basic set,
837  * such that cone is the recession cone of the original basic set,
838  * "round up" the rational point to an integer point.
839  *
840  * We first check if the rational point just happens to be integer.
841  * If not, we transform the cone in the same way as the basic set,
842  * pick a point x in this cone shifted to the rational point such that
843  * the whole unit cube at x is also inside this affine cone.
844  * Then we simply round up the coordinates of x and return the
845  * resulting integer point.
846  */
847 static struct isl_vec *round_up_in_cone(struct isl_vec *vec,
848         struct isl_basic_set *cone, struct isl_mat *U)
849 {
850         unsigned total;
851
852         if (!vec || !cone || !U)
853                 goto error;
854
855         isl_assert(vec->ctx, vec->size != 0, goto error);
856         if (isl_int_is_one(vec->el[0])) {
857                 isl_mat_free(U);
858                 isl_basic_set_free(cone);
859                 return vec;
860         }
861
862         total = isl_basic_set_total_dim(cone);
863         cone = isl_basic_set_preimage(cone, U);
864         cone = isl_basic_set_remove_dims(cone, isl_dim_set,
865                                          0, total - (vec->size - 1));
866
867         cone = shift_cone(cone, vec);
868
869         vec = rational_sample(cone);
870         vec = isl_vec_ceil(vec);
871         return vec;
872 error:
873         isl_mat_free(U);
874         isl_vec_free(vec);
875         isl_basic_set_free(cone);
876         return NULL;
877 }
878
879 /* Concatenate two integer vectors, i.e., two vectors with denominator
880  * (stored in element 0) equal to 1.
881  */
882 static struct isl_vec *vec_concat(struct isl_vec *vec1, struct isl_vec *vec2)
883 {
884         struct isl_vec *vec;
885
886         if (!vec1 || !vec2)
887                 goto error;
888         isl_assert(vec1->ctx, vec1->size > 0, goto error);
889         isl_assert(vec2->ctx, vec2->size > 0, goto error);
890         isl_assert(vec1->ctx, isl_int_is_one(vec1->el[0]), goto error);
891         isl_assert(vec2->ctx, isl_int_is_one(vec2->el[0]), goto error);
892
893         vec = isl_vec_alloc(vec1->ctx, vec1->size + vec2->size - 1);
894         if (!vec)
895                 goto error;
896
897         isl_seq_cpy(vec->el, vec1->el, vec1->size);
898         isl_seq_cpy(vec->el + vec1->size, vec2->el + 1, vec2->size - 1);
899
900         isl_vec_free(vec1);
901         isl_vec_free(vec2);
902
903         return vec;
904 error:
905         isl_vec_free(vec1);
906         isl_vec_free(vec2);
907         return NULL;
908 }
909
910 /* Give a basic set "bset" with recession cone "cone", compute and
911  * return an integer point in bset, if any.
912  *
913  * If the recession cone is full-dimensional, then we know that
914  * bset contains an infinite number of integer points and it is
915  * fairly easy to pick one of them.
916  * If the recession cone is not full-dimensional, then we first
917  * transform bset such that the bounded directions appear as
918  * the first dimensions of the transformed basic set.
919  * We do this by using a unimodular transformation that transforms
920  * the equalities in the recession cone to equalities on the first
921  * dimensions.
922  *
923  * The transformed set is then projected onto its bounded dimensions.
924  * Note that to compute this projection, we can simply drop all constraints
925  * involving any of the unbounded dimensions since these constraints
926  * cannot be combined to produce a constraint on the bounded dimensions.
927  * To see this, assume that there is such a combination of constraints
928  * that produces a constraint on the bounded dimensions.  This means
929  * that some combination of the unbounded dimensions has both an upper
930  * bound and a lower bound in terms of the bounded dimensions, but then
931  * this combination would be a bounded direction too and would have been
932  * transformed into a bounded dimensions.
933  *
934  * We then compute a sample value in the bounded dimensions.
935  * If no such value can be found, then the original set did not contain
936  * any integer points and we are done.
937  * Otherwise, we plug in the value we found in the bounded dimensions,
938  * project out these bounded dimensions and end up with a set with
939  * a full-dimensional recession cone.
940  * A sample point in this set is computed by "rounding up" any
941  * rational point in the set.
942  *
943  * The sample points in the bounded and unbounded dimensions are
944  * then combined into a single sample point and transformed back
945  * to the original space.
946  */
947 __isl_give isl_vec *isl_basic_set_sample_with_cone(
948         __isl_take isl_basic_set *bset, __isl_take isl_basic_set *cone)
949 {
950         unsigned total;
951         unsigned cone_dim;
952         struct isl_mat *M, *U;
953         struct isl_vec *sample;
954         struct isl_vec *cone_sample;
955         struct isl_ctx *ctx;
956         struct isl_basic_set *bounded;
957
958         if (!bset || !cone)
959                 goto error;
960
961         ctx = bset->ctx;
962         total = isl_basic_set_total_dim(cone);
963         cone_dim = total - cone->n_eq;
964
965         M = isl_mat_sub_alloc6(bset->ctx, cone->eq, 0, cone->n_eq, 1, total);
966         M = isl_mat_left_hermite(M, 0, &U, NULL);
967         if (!M)
968                 goto error;
969         isl_mat_free(M);
970
971         U = isl_mat_lin_to_aff(U);
972         bset = isl_basic_set_preimage(bset, isl_mat_copy(U));
973
974         bounded = isl_basic_set_copy(bset);
975         bounded = isl_basic_set_drop_constraints_involving(bounded,
976                                                    total - cone_dim, cone_dim);
977         bounded = isl_basic_set_drop_dims(bounded, total - cone_dim, cone_dim);
978         sample = sample_bounded(bounded);
979         if (!sample || sample->size == 0) {
980                 isl_basic_set_free(bset);
981                 isl_basic_set_free(cone);
982                 isl_mat_free(U);
983                 return sample;
984         }
985         bset = plug_in(bset, isl_vec_copy(sample));
986         cone_sample = rational_sample(bset);
987         cone_sample = round_up_in_cone(cone_sample, cone, isl_mat_copy(U));
988         sample = vec_concat(sample, cone_sample);
989         sample = isl_mat_vec_product(U, sample);
990         return sample;
991 error:
992         isl_basic_set_free(cone);
993         isl_basic_set_free(bset);
994         return NULL;
995 }
996
997 static void vec_sum_of_neg(struct isl_vec *v, isl_int *s)
998 {
999         int i;
1000
1001         isl_int_set_si(*s, 0);
1002
1003         for (i = 0; i < v->size; ++i)
1004                 if (isl_int_is_neg(v->el[i]))
1005                         isl_int_add(*s, *s, v->el[i]);
1006 }
1007
1008 /* Given a tableau "tab", a tableau "tab_cone" that corresponds
1009  * to the recession cone and the inverse of a new basis U = inv(B),
1010  * with the unbounded directions in B last,
1011  * add constraints to "tab" that ensure any rational value
1012  * in the unbounded directions can be rounded up to an integer value.
1013  *
1014  * The new basis is given by x' = B x, i.e., x = U x'.
1015  * For any rational value of the last tab->n_unbounded coordinates
1016  * in the update tableau, the value that is obtained by rounding
1017  * up this value should be contained in the original tableau.
1018  * For any constraint "a x + c >= 0", we therefore need to add
1019  * a constraint "a x + c + s >= 0", with s the sum of all negative
1020  * entries in the last elements of "a U".
1021  *
1022  * Since we are not interested in the first entries of any of the "a U",
1023  * we first drop the columns of U that correpond to bounded directions.
1024  */
1025 static int tab_shift_cone(struct isl_tab *tab,
1026         struct isl_tab *tab_cone, struct isl_mat *U)
1027 {
1028         int i;
1029         isl_int v;
1030         struct isl_basic_set *bset = NULL;
1031
1032         if (tab && tab->n_unbounded == 0) {
1033                 isl_mat_free(U);
1034                 return 0;
1035         }
1036         isl_int_init(v);
1037         if (!tab || !tab_cone || !U)
1038                 goto error;
1039         bset = isl_tab_peek_bset(tab_cone);
1040         U = isl_mat_drop_cols(U, 0, tab->n_var - tab->n_unbounded);
1041         for (i = 0; i < bset->n_ineq; ++i) {
1042                 int ok;
1043                 struct isl_vec *row = NULL;
1044                 if (isl_tab_is_equality(tab_cone, tab_cone->n_eq + i))
1045                         continue;
1046                 row = isl_vec_alloc(bset->ctx, tab_cone->n_var);
1047                 if (!row)
1048                         goto error;
1049                 isl_seq_cpy(row->el, bset->ineq[i] + 1, tab_cone->n_var);
1050                 row = isl_vec_mat_product(row, isl_mat_copy(U));
1051                 if (!row)
1052                         goto error;
1053                 vec_sum_of_neg(row, &v);
1054                 isl_vec_free(row);
1055                 if (isl_int_is_zero(v))
1056                         continue;
1057                 tab = isl_tab_extend(tab, 1);
1058                 isl_int_add(bset->ineq[i][0], bset->ineq[i][0], v);
1059                 ok = isl_tab_add_ineq(tab, bset->ineq[i]) >= 0;
1060                 isl_int_sub(bset->ineq[i][0], bset->ineq[i][0], v);
1061                 if (!ok)
1062                         goto error;
1063         }
1064
1065         isl_mat_free(U);
1066         isl_int_clear(v);
1067         return 0;
1068 error:
1069         isl_mat_free(U);
1070         isl_int_clear(v);
1071         return -1;
1072 }
1073
1074 /* Compute and return an initial basis for the possibly
1075  * unbounded tableau "tab".  "tab_cone" is a tableau
1076  * for the corresponding recession cone.
1077  * Additionally, add constraints to "tab" that ensure
1078  * that any rational value for the unbounded directions
1079  * can be rounded up to an integer value.
1080  *
1081  * If the tableau is bounded, i.e., if the recession cone
1082  * is zero-dimensional, then we just use inital_basis.
1083  * Otherwise, we construct a basis whose first directions
1084  * correspond to equalities, followed by bounded directions,
1085  * i.e., equalities in the recession cone.
1086  * The remaining directions are then unbounded.
1087  */
1088 int isl_tab_set_initial_basis_with_cone(struct isl_tab *tab,
1089         struct isl_tab *tab_cone)
1090 {
1091         struct isl_mat *eq;
1092         struct isl_mat *cone_eq;
1093         struct isl_mat *U, *Q;
1094
1095         if (!tab || !tab_cone)
1096                 return -1;
1097
1098         if (tab_cone->n_col == tab_cone->n_dead) {
1099                 tab->basis = initial_basis(tab);
1100                 return tab->basis ? 0 : -1;
1101         }
1102
1103         eq = tab_equalities(tab);
1104         if (!eq)
1105                 return -1;
1106         tab->n_zero = eq->n_row;
1107         cone_eq = tab_equalities(tab_cone);
1108         eq = isl_mat_concat(eq, cone_eq);
1109         if (!eq)
1110                 return -1;
1111         tab->n_unbounded = tab->n_var - (eq->n_row - tab->n_zero);
1112         eq = isl_mat_left_hermite(eq, 0, &U, &Q);
1113         if (!eq)
1114                 return -1;
1115         isl_mat_free(eq);
1116         tab->basis = isl_mat_lin_to_aff(Q);
1117         if (tab_shift_cone(tab, tab_cone, U) < 0)
1118                 return -1;
1119         if (!tab->basis)
1120                 return -1;
1121         return 0;
1122 }
1123
1124 /* Compute and return a sample point in bset using generalized basis
1125  * reduction.  We first check if the input set has a non-trivial
1126  * recession cone.  If so, we perform some extra preprocessing in
1127  * sample_with_cone.  Otherwise, we directly perform generalized basis
1128  * reduction.
1129  */
1130 static struct isl_vec *gbr_sample(struct isl_basic_set *bset)
1131 {
1132         unsigned dim;
1133         struct isl_basic_set *cone;
1134
1135         dim = isl_basic_set_total_dim(bset);
1136
1137         cone = isl_basic_set_recession_cone(isl_basic_set_copy(bset));
1138         if (!cone)
1139                 goto error;
1140
1141         if (cone->n_eq < dim)
1142                 return isl_basic_set_sample_with_cone(bset, cone);
1143
1144         isl_basic_set_free(cone);
1145         return sample_bounded(bset);
1146 error:
1147         isl_basic_set_free(bset);
1148         return NULL;
1149 }
1150
1151 static struct isl_vec *pip_sample(struct isl_basic_set *bset)
1152 {
1153         struct isl_mat *T;
1154         struct isl_ctx *ctx;
1155         struct isl_vec *sample;
1156
1157         bset = isl_basic_set_skew_to_positive_orthant(bset, &T);
1158         if (!bset)
1159                 return NULL;
1160
1161         ctx = bset->ctx;
1162         sample = isl_pip_basic_set_sample(bset);
1163
1164         if (sample && sample->size != 0)
1165                 sample = isl_mat_vec_product(T, sample);
1166         else
1167                 isl_mat_free(T);
1168
1169         return sample;
1170 }
1171
1172 static struct isl_vec *basic_set_sample(struct isl_basic_set *bset, int bounded)
1173 {
1174         struct isl_ctx *ctx;
1175         unsigned dim;
1176         if (!bset)
1177                 return NULL;
1178
1179         ctx = bset->ctx;
1180         if (isl_basic_set_plain_is_empty(bset))
1181                 return empty_sample(bset);
1182
1183         dim = isl_basic_set_n_dim(bset);
1184         isl_assert(ctx, isl_basic_set_n_param(bset) == 0, goto error);
1185         isl_assert(ctx, bset->n_div == 0, goto error);
1186
1187         if (bset->sample && bset->sample->size == 1 + dim) {
1188                 int contains = isl_basic_set_contains(bset, bset->sample);
1189                 if (contains < 0)
1190                         goto error;
1191                 if (contains) {
1192                         struct isl_vec *sample = isl_vec_copy(bset->sample);
1193                         isl_basic_set_free(bset);
1194                         return sample;
1195                 }
1196         }
1197         isl_vec_free(bset->sample);
1198         bset->sample = NULL;
1199
1200         if (bset->n_eq > 0)
1201                 return sample_eq(bset, bounded ? isl_basic_set_sample_bounded
1202                                                : isl_basic_set_sample_vec);
1203         if (dim == 0)
1204                 return zero_sample(bset);
1205         if (dim == 1)
1206                 return interval_sample(bset);
1207
1208         switch (bset->ctx->opt->ilp_solver) {
1209         case ISL_ILP_PIP:
1210                 return pip_sample(bset);
1211         case ISL_ILP_GBR:
1212                 return bounded ? sample_bounded(bset) : gbr_sample(bset);
1213         }
1214         isl_assert(bset->ctx, 0, );
1215 error:
1216         isl_basic_set_free(bset);
1217         return NULL;
1218 }
1219
1220 __isl_give isl_vec *isl_basic_set_sample_vec(__isl_take isl_basic_set *bset)
1221 {
1222         return basic_set_sample(bset, 0);
1223 }
1224
1225 /* Compute an integer sample in "bset", where the caller guarantees
1226  * that "bset" is bounded.
1227  */
1228 struct isl_vec *isl_basic_set_sample_bounded(struct isl_basic_set *bset)
1229 {
1230         return basic_set_sample(bset, 1);
1231 }
1232
1233 __isl_give isl_basic_set *isl_basic_set_from_vec(__isl_take isl_vec *vec)
1234 {
1235         int i;
1236         int k;
1237         struct isl_basic_set *bset = NULL;
1238         struct isl_ctx *ctx;
1239         unsigned dim;
1240
1241         if (!vec)
1242                 return NULL;
1243         ctx = vec->ctx;
1244         isl_assert(ctx, vec->size != 0, goto error);
1245
1246         bset = isl_basic_set_alloc(ctx, 0, vec->size - 1, 0, vec->size - 1, 0);
1247         if (!bset)
1248                 goto error;
1249         dim = isl_basic_set_n_dim(bset);
1250         for (i = dim - 1; i >= 0; --i) {
1251                 k = isl_basic_set_alloc_equality(bset);
1252                 if (k < 0)
1253                         goto error;
1254                 isl_seq_clr(bset->eq[k], 1 + dim);
1255                 isl_int_neg(bset->eq[k][0], vec->el[1 + i]);
1256                 isl_int_set(bset->eq[k][1 + i], vec->el[0]);
1257         }
1258         bset->sample = vec;
1259
1260         return bset;
1261 error:
1262         isl_basic_set_free(bset);
1263         isl_vec_free(vec);
1264         return NULL;
1265 }
1266
1267 __isl_give isl_basic_map *isl_basic_map_sample(__isl_take isl_basic_map *bmap)
1268 {
1269         struct isl_basic_set *bset;
1270         struct isl_vec *sample_vec;
1271
1272         bset = isl_basic_map_underlying_set(isl_basic_map_copy(bmap));
1273         sample_vec = isl_basic_set_sample_vec(bset);
1274         if (!sample_vec)
1275                 goto error;
1276         if (sample_vec->size == 0) {
1277                 struct isl_basic_map *sample;
1278                 sample = isl_basic_map_empty_like(bmap);
1279                 isl_vec_free(sample_vec);
1280                 isl_basic_map_free(bmap);
1281                 return sample;
1282         }
1283         bset = isl_basic_set_from_vec(sample_vec);
1284         return isl_basic_map_overlying_set(bset, bmap);
1285 error:
1286         isl_basic_map_free(bmap);
1287         return NULL;
1288 }
1289
1290 __isl_give isl_basic_set *isl_basic_set_sample(__isl_take isl_basic_set *bset)
1291 {
1292         return isl_basic_map_sample(bset);
1293 }
1294
1295 __isl_give isl_basic_map *isl_map_sample(__isl_take isl_map *map)
1296 {
1297         int i;
1298         isl_basic_map *sample = NULL;
1299
1300         if (!map)
1301                 goto error;
1302
1303         for (i = 0; i < map->n; ++i) {
1304                 sample = isl_basic_map_sample(isl_basic_map_copy(map->p[i]));
1305                 if (!sample)
1306                         goto error;
1307                 if (!ISL_F_ISSET(sample, ISL_BASIC_MAP_EMPTY))
1308                         break;
1309                 isl_basic_map_free(sample);
1310         }
1311         if (i == map->n)
1312                 sample = isl_basic_map_empty_like_map(map);
1313         isl_map_free(map);
1314         return sample;
1315 error:
1316         isl_map_free(map);
1317         return NULL;
1318 }
1319
1320 __isl_give isl_basic_set *isl_set_sample(__isl_take isl_set *set)
1321 {
1322         return (isl_basic_set *) isl_map_sample((isl_map *)set);
1323 }
1324
1325 __isl_give isl_point *isl_basic_set_sample_point(__isl_take isl_basic_set *bset)
1326 {
1327         isl_vec *vec;
1328         isl_space *dim;
1329
1330         dim = isl_basic_set_get_space(bset);
1331         bset = isl_basic_set_underlying_set(bset);
1332         vec = isl_basic_set_sample_vec(bset);
1333
1334         return isl_point_alloc(dim, vec);
1335 }
1336
1337 __isl_give isl_point *isl_set_sample_point(__isl_take isl_set *set)
1338 {
1339         int i;
1340         isl_point *pnt;
1341
1342         if (!set)
1343                 return NULL;
1344
1345         for (i = 0; i < set->n; ++i) {
1346                 pnt = isl_basic_set_sample_point(isl_basic_set_copy(set->p[i]));
1347                 if (!pnt)
1348                         goto error;
1349                 if (!isl_point_is_void(pnt))
1350                         break;
1351                 isl_point_free(pnt);
1352         }
1353         if (i == set->n)
1354                 pnt = isl_point_void(isl_set_get_space(set));
1355
1356         isl_set_free(set);
1357         return pnt;
1358 error:
1359         isl_set_free(set);
1360         return NULL;
1361 }