Statiska analyser kan normalt påskyndas genom att minska antalet uppsägningar. Moderna efterfrågestyrda points-to eller alias analystekniker vilar på grunden av Context-Free Language (CFL) nåbarhet. Dessa tekniker uppnår hög precision effektivt för ett litet antal frågor som tas upp i små program men kan fortfarande vara för långsam att svara på många frågor för stora program på ett kontextkänsligt sätt. Vi presenterar en strategi, kallad DYNSUM, för att utföra kontextkänsliga efterfrågestyrda punkter-att analysera helt on-demand genom att beräkna CFL-uppnåbarhet sammanfattningar utan någon precisionsförlust. Nyheten ligger i att initialt utföra en Partial Points-To Analysis (PPTA) inom en metod, som är f Eld-känslig men kontextoberoende, att sammanfatta sina lokala punkter-till relationer som uppstått under en fråga och återanvända denna information senare i samma eller olika samtalssammanhang. Vi har jämfört DYSUM med REFINEPTS, en ref nementbaserad analys, med hjälp av tre klienter (säker gjutning, null dereferencing och fabriksmetoder) för en svit av nio Javaprogram. DYSUMs genomsnittliga hastighetsökningar är 1,95 ¢, 2,28 ¢ respektive 1,37 ¢. Vi har också jämfört DYSUM med ett statiskt tillvägagångssätt, som refereras till STASUM här, för att visa sin förbättrade skalbarhet för samma tre klienter.
Shang m.fl. I Ref föreslogs en teknik för att sammanfatta lokala punkter till relationer inom en metod.
On-demand dynamic summary-based points-to analysis
{'venue': "CGO '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}