主要观点：

• 一直在寻找“细化 e-graph”的概念，其确切含义虽不明确，但与已有主题/技术相关，是“术语驱动开发”的实例。
• 最大动机是处理非双向重写的阶段排序，如整数溢出等情况，需要单向重写。
• 探讨了不等式并查集（inequality union find），用于支持不等式断言和查询，在程序分析和子类型约束求解中有应用，有多种设计选择和实现方式。
• 提到了关系 LE 匹配（relational LE-matching），在 e-graph 中使用不等式并查集的相关问题和挑战，以及与其他概念的关系。
• 讨论了上下文并查集（contextual union find）与细化 e-graph 的区别和相似之处。
• 还涉及了不相等（disequality）的支持，以及各种并查集的变体和相关工作。

关键信息和重要细节：

• 给出了不等式并查集的基本实现代码，包括LEFind类及其相关方法，如assert_le、union、find等。
• 介绍了 Go 编译器中的“poset union find”，以及与其他相关工作的联系。
• 阐述了关系 LE 匹配的概念，包括模式变量的替换和不等式的断言等。
• 对比了上下文并查集和细化 e-graph 的特点，前者可在假设情况下做等式断言，后者提供单向重写断言。
• 提到了不相等的支持，通过“forbid 列表”实现，与其他数据结构相关联。
• 讨论了各种并查集的变体，如组并查集、半群并查集等，以及它们在 e-graph 相关工作中的应用。

总体而言，文章围绕细化 e-graph 及相关概念展开，探讨了其在不同情境下的应用、实现和相关问题。