https://fiking.github.io/2022/09/04/%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%9B%BE%E5%8F%AF%E8%BE%BE%E6%80%A7%E7%9A%84%E7%B2%BE%E7%A1%AE%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E9%97%B4%E5%88%86%E6%9E%90/
摘要本篇论文给出了一大类程序间数据流-分析的问题如何在多项式时间里通过将其转换为一种特殊的图可达问题进行解决的方法。唯一的限制是数据流事件集合必须是有限集的，且数据流函数必须分布在合并操作上（并集或者交集）。这类问题包括–但不限于–经典的分离问题（也被称为“产生/去掉” 或者“位-向量”问题）–如，到达顶点，有效表达式，或者存活变量。此外，我们的技术可以处理的问题种类还包含许多非问题，包括真实存活
https://fiking.github.io/2022/09/04/%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%9B%BE%E5%8F%AF%E8%BE%BE%E6%80%A7%E7%9A%84%E7%B2%BE%E7%A1%AE%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E9%97%B4%E5%88%86%E6%9E%90/
摘要本篇论文给出了一大类程序间数据流-分析的问题如何在多项式时间里通过将其转换为一种特殊的图可达问题进行解决的方法。唯一的限制是数据流事件集合必须是有限集的，且数据流函数必须分布在合并操作上（并集或者交集）。这类问题包括–但不限于–经典的分离问题（也被称为“产生/去掉” 或者“位-向量”问题）–如，到达顶点，有效表达式，或者存活变量。此外，我们的技术可以处理的问题种类还包含许多非问题，包括真实存活