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
2022-06-20 17:00:12
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2022-06-12 19:07:33
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上一节主要学习了使用matplotlib模块绘制统计图。这一节主要学习使用pandas, seaborn等模块绘制统计图。
使用pandas绘制统计图
pandas模块提供了一个可以作用于序列和数据框的函数plot()，简化了基于序列和数据框中的数据创建图表的过程。plot()函数默认创建折线图，我们可以通过设置参数kind来创建其他类型的图表。
除了使用matplotlib模块创建标准统计图，还可以使用pandas模块可以创建其他类型的统计图，例如六边箱图（hexagonal bin plot）、矩阵散点图、密度图、Andrews曲线图、平行坐标图、延迟图、自相关图和自助抽样图。如果
2022-06-07 23:42:21
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