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一、迭代算法 Iterative Algorithm Data Flow Analysis Foundations,数据流分析基础理论。掌握数据流分析 基础理论,才能自如的设计数据流分析算法来解决特定的静态分析问题。 下图是一个通用的数据流分析迭代算法,采用前向数据流,它用来得到一个 数据流问题的解 给定一个含有 k 个节点的程序 CFG,迭代算法每次迭代时更新每个 CFG 节点 的输出信息,即 OUT[n]。 假设数据流分析中数据 data facts 的集合是 V,这里的数据是指我们分析 问题的数据,数据的 domain 就是这些数据抽象值的域。比如,我们在分析到达 定值这个具体数据流问题时,V 就是程序所有变量的集合,domain 就是程序中所 有的变量可能取得的抽象值的集合{0,1}。再如,常量传播例子中,分析的数据 data facts 集合 V 就是程序中所有的变量,v 的 domain 就是{未定义、不是常 量、0、1、2、1.2、...} ,这个 domain 就是无穷的,因为作为常量可是任何数。 在到达定值中,我们用一个 bit vector 来表示节点的输出数据作为
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拉扎维前章公式总结和习题答案笔记
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