Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Scaling Context-Sensitive Points-to Analysis. Novel ideas to tame the scalability challenges
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Rupesh Nasre
ISBN: 9783659977183
Год издания: 2016
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 212
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 36352 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:Код товара: 165042
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: Pointer analysis is one of the key static analyses during compilation and affects scalability and precision of several client transformations. Recent advances still lack an efficient and scalable context-sensitive inclusion-based pointer analysis. In this work, we propose four novel techniques to improve the scalability of context-sensitive points-to analysis for C/C++ programs. First, we develop an efficient way of storing the approximate points-to information using a multi-dimensional bloom filter (multibloom). Second, we devise a sound randomized algorithm that processes a group of constraints in a less precise but efficient manner and the remaining constraints in a more precise manner. Third, we transform the points-to analysis problem into finding a solution to a system of linear equations. Finally, we observe that the order in which points-to constraints are processed plays a vital role in the algorithm efficiency and propose a greedy heuristic based on the amount of points-to information computed by a constraint to prioritize the constraints. We illustrate that our algorithms help in scaling the state-of-the-art pointer analyses.
Ключевые слова: Bloom filters, pointer analysis, constraint graph, randomized evaluation