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第条

Bebop:一个路径敏感的过程间数据流引擎

出版:2001年6月1日出版历史

摘要

流敏感数据分析可能会失去精度,因为它们假设控制流图中的所有路径都是可执行的(可行的)。路径敏感数据流分析可以通过跟踪数据流事实之间的相关性来排除不可行的路径。通常,要跟踪这种相关性,需要在程序中为每条语句记录一组事实。这些集合的朴素表示可能会导致非常高的内存消耗和运行时间。

我们将Reps、Horwitz和Sagiv提出的过程间数据流算法(基于上下文无关图可达性)重新表述为传统的过程间流敏感数据流算法。然后,我们展示了如何使用二进制决策图(BDD),一种来自模型检查社区的数据结构,将此重新制定的算法转换为过程间路径敏感数据流分析算法,该算法跟踪每个程序语句的一组事实。我们已经在一个名为\bebop的工具中实现了该算法。

工具书类

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索引术语

  1. Bebop:一个路径敏感的过程间数据流引擎

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            封面图片ACM会议
            PASTE’01:2001年ACM SIGPLAN-SIGSOFT软件工具和工程程序分析研讨会论文集
            2001年6月
            103页
            国际标准图书编号:1581134134
            内政部:10.1145/379605

            版权所有©2001 ACM

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            出版商

            计算机协会

            美国纽约州纽约市

            出版历史

            • 出版:2001年6月1日

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