数据流分析
1. 活跃分析:每个bit表示一个var的一次use。
in[n] = use[n] U (out[n] - def[n])
out[n] = U in[succ(n)]
后向数据流分析。
for all n, in[n] = empty.
out[exit] = empty
2. 到达定值:每个bit表示一个var的一次def。
out[n] = def[n] U (in[n] - def[n])
in[n] = U out[pred(n)]
3. available expression
4. upwards exposed uses (reaching definition的反问题)
5. 复制传播分析
6. 常数传播分析
7. 部分冗余分析
对于前向数据流问题:
worklist初始化为所有节点(entry节点除外)。
以reverse postorder来访问worklist中的节点。
du链、ud链、和web:
数据结构:
uddu = int x int 第一个int表示变量id,第二个int表示bb id。
udduchain = (symbol x uddu) -> set of uddu
web是duchain的最大并集。web是全局寄存器分配的单元。
从reaching definition的结果,可以计算出ud/du chain。
本文深入探讨了数据流分析的基本概念,包括活跃分析、到达定义、可用表达式等,并介绍了正向与反向数据流问题的区别。同时,还讨论了du链、ud链及其在全局寄存器分配中的应用。

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