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需求驅動指向分析技術一般用于受到嚴格時間或內存限制的環境。提高需求驅動指向分析的流敏感度，可使一些變量得到準確的指向關系，但實踐中存在具有較強流與數據依賴的大型軟件系統，較難識別出對目標變量的指向關系產生貢獻的程序語句。為此，提出一種流敏感的程序表示方法，通過定義一種上下文無關語言可達性的概念，搜索目標變量的流敏感指向關系。開發一種Ｓｅｅｋｅｒ工具，能夠為用戶感興趣的變量計算指向集合。實驗結果表明，需求驅動的指向分析算法提高了流敏感上下文非敏感指向分析的效率。
指向分析是一種廣泛應用于編譯器優化、軟件的測試和驗證、安全性分析的靜態分析技術。指向分析的目標是計算變量的引用與分配的對象之間的指向關系。它的實現采用經典的數據流迭代分析框架，利用不動點算法，在程序的控制流圖（ＣｏｎｔｒｏｌＦｌｏｗＧｒａｐｈ，ＣＦＧ）上，根據每個ＣＦＧ結點上定義的轉移函數，迭代地傳播變量的指向關系，直到所有變量的指向集合都不再發生變化，即到達一個不動點。轉移函數定義了在每個ＣＦＧ結點前后變量指向集合之間的關系。雖然流敏感分析是提高指向分析精度的主要手段，全程序的流敏感指向分析是一項資源密集、計算密集的分析工作，無法適應具有嚴格的時間或內存限制的環境，如即時編譯器和交互式開發環境等。
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