一、PASCAL与C指针形参辨析（论文文献综述）
齐杰[1]（2020）在《基于PAR平台的APLA->Python自动生成系统研究》文中进行了进一步梳理当前,Python语言在人工智能、数据挖掘、云计算等领域使用广泛,已成为计算机领域的研究热点。但随之而来的则是程序的复杂性增加,开发效率低下,程序质量难以保证。如何提高Python程序的开发效率成为亟待解决的问题。PAR方法是提高软件开发效率和可靠性的一种简单有效的形式化方法,该方法能够很好的解决软件开发效率低下的问题。本文针对提高Python程序开发效率这一问题,提出了基于PAR平台的APLA->Python程序自动生成方法并制作了自动生成工具,其研究目标就是在当前PAR平台的基础上,实现PAR方法指导下的APLA->Python程序的自动生成,提高Python程序的可靠性和开发效率。本文首先分析算法设计语言APLA与Python语言的特点,总结两种语言的区别与共性,提出了APLA->Python自动生成系统的总体设计,找出APLA语言与Python语言的语句对应规则。然后分析APLA语言和Python语言的数据类型,选择需要实现的基本组合数据类型。并且我们分析了APLA语言的抽象数据类型机制和JAVA、C#的泛型机制,结合Python语言的特点,解决了APLA语言自动生成Python语言时遇到的泛型问题。最后,我们使用C++语言编制自动生成系统的主程序,Python语言制作Python可重用部件库,并使用大量实例测试APLA->Python自动生成系统的运行效果。本系统共包含代码7千8百余行,该系统作为提高软件可靠性和开发效率的自动化工具,可以应用于Python编程领域,促进Python软件开发领域的发展。本文的主要创新点如下:（1）提出了基于PAR平台的APLA->Python程序自动生成方法。基于现有PAR平台,使用PAR方法为研究基础,提出将APLA语言设计的程序自动生成等价Python程序的方法。PAR方法实现了泛型程序设计思想,其提供了大量的预定义组合数据类型,并且还实现了并发分布式处理机制、元素的参数化和多媒体数据处理等功能,能够很好的实现Python程序的自动生成。（2）提高了Python程序的生产效率。设计了APLA->Python自动生成系统。通过自动生成系统完成了Python程序的自动生成,提高了Python程序的开发效率。
吴迪,陈林,徐宝文[2]（2014）在《SIMPLE:一种新型多范型程序设计语言》文中认为为了满足越来越高的软件开发需求,许多通用程序设计语言扩充了各种新的语言设施,从而使语言变得复杂而难于学习和使用。为了创造一个核心概念简单明确、同时可以广泛用于各类开发的语言,设计了一种具有简明核心概念和丰富语言设施的程序设计语言SIMPLE。首先对SIMPLE语言进行概述,然后针对SIMPLE的模块化、泛型、内存管理以及异常处理等设施进行阐述。此外,讨论了如何将过程式、面向对象、函数式3种程序设计范型在SIMPLE中实现有机的融合。
雷富兴[3]（2010）在《基于Hoare逻辑的软件形式化验证技术研究》文中进行了进一步梳理随着软件规模越来越大,软件安全性越来越引起开发人员的关注,而现有的编程语言以及软件开发方法所能提供的安全性保证是脆弱和不可靠的,例如,通过标准的软件工程方法和大量的测试能够减少软件漏洞产生,但是即使经过高强度测试的软件,我们也不能保证其没有漏洞,并且这些方法不具有可再现性。已有的软件工程方法对软件安全性的提高已经越来越微弱,而基于Hoare逻辑的程序形式化验证方法能为软件安全性提供可靠保证。本文针对目前程序验证的不可再现性,基于Hoare逻辑中最强后置条件谓词转换,给出了一些可重现的形式化技术和方法求解代码语义,其解决了程序验证的可应用性与可重现性。首先,通过分析推导程序语义的形式化方法,讨论在求解赋值语句最强后置条件中存在的自动化方面的问题。给出赋值语句最强后置条件的一个新定义,使用这个定义即不需求解反函数,也无需引入一个新变量就能自动化地求解赋值语句的最强后置条件。其次,针对求解循环程序语义时需事先知道循环深度这一缺陷,给出了一种求解命令式循环程序语义及其执行和终止条件的方法。该方法包括直接从代码本身进行循环执行和终止条件的算法推导,并可将推出的循环语义信息应用到程序验证和缺陷修正中。再次,目前求解过程调用语义的定义并不完美,因为每次调用过程时都需重新计算过程体的最强后置条件。针对这个问题,提出了直接从代码推导过程规范以及推导相应过程调用语义规范的一些算法。这些算法先抽象出过程的语义规范,并将其存储起来,以后在调用这个过程时,只需将实参代入到过程语义规范的形参中,以此定义过程的调用语义。最后,基于推出的程序语义,描述了程序验证的三种形式化证明方法。其重要贡献是,根据以上技术和方法产生的信息,提供了一种用于形式化和半形式化证明策略。
王甜甜[4]（2009）在《结构语义相似的程序识别方法研究》文中进行了进一步梳理程序识别使用一个已知模式分析给定程序,从而识别给定程序的意图。程序识别在程序理解、软件系统分析、编译器优化、重复代码检查和软件缺陷检测等领域中有着广泛的应用。本文提出结构语义相似的程序识别方法。主要研究内容包括以下四部分:针对代码多样化给程序分析带来困难的问题,提出基于系统依赖图的程序标准化方法。改进了传统的系统依赖图表示,使其充分表示程序的语法结构与语义。并针对已有的指针分析算法不适合于程序标准化的问题,基于控制依赖树和改进的指向表示方法提出流敏感和上下文敏感的指针分析算法,提高指针分析和数据流分析的准确性,并使得指针分析结果可直接应用于程序标准化转换中。最后将改进的系统依赖图、指针分析算法与程序标准化过程有机结合,提出基于系统依赖图的程序标准化模型,根据程序标准化转换规则,对系统依赖图进行语义不变的转换,从而消除代码多样化。实验结果表明,本文提出的指针分析算法准确性高于已有的Emami指针分析算法的准确性,并且应用于程序标准化时可显着提高代码多样化消除率。本文的程序标准化方法的代码多样化消除率高于已有的Hattori与Ishi方法的代码多样化消除率,可以有效地消除代码多样化,提高程序分析的灵活性,为判定程序的结构语义相似奠定良好的基础。针对基于图提取子程序时间与空间开销巨大的问题,提出结构度量相似的候选子程序提取方法。在已有的代码相似度及编辑距离的定理和推论的基础上提出新的推论,将特征向量聚类应用于候选子程序提取中。首先,将代码表示为控制依赖树,通过基本代码标准化,消除影响度量值计算的代码多样化。然后,采用特征向量描述程序的结构信息,将复杂的图的相似度求解问题转换为简单的相似向量的聚类问题,快速提取可能与给定模式相似的候选子程序。实验结果表明,该方法能够过滤掉大部分不相似代码,并且可以识别含有代码多样化的代码,为大规模软件在语义级别上的程序识别奠定基础。针对已有的程序识别方法不能较好地在语义级别上识别程序,并且不能定量地衡量代码的语义相似度的问题,提出基于系统依赖图的语义级别的程序识别方法。在此基础上提出基于程序转换和语义分析的编程题自动评分方法,克服了传统的基于动态测试自动评分和基于软件度量分析的自动评分方法没有考虑学生程序是怎样实现编程任务的缺陷,为编程题自动评分提供新思路。实验结果表明,基于系统依赖图的语义级别的程序识别方法能够准确计算代码的语义相似度,较好地解决程序识别结果的表示和准确性问题。针对传统基于度量值的程序识别方法准确率低和基于图的程序识别方法复杂度高的问题,在上述研究的基础上,提出度量值和图相结合的程序识别方法。首先,将模式程序和用户程序表示为改进的系统依赖图。然后,以模块为单位,采用结构度量相似的候选子程序提取方法,缩小语义级别程序识别的搜索空间,提高算法的效率。最后,对可能相似的候选子程序进行高级代码多样化和精确的语义级别的程序匹配,识别语义相似的子程序。在此基础上提出语义级别的相似代码检测方法,为相似代码检测提供新思路。实验结果表明,度量值和图相结合的程序识别方法可以有效地处理大规模代码,不但能识别完全相同的代码,还可以识别包含代码多样化的相似代码,实现语义级别的程序识别,准确率和效率高于GPlag和integrated logic-domain model两种方法。综上所述,本文提出了结构语义相似的程序识别方法,解决了代码多样化的识别、识别结果的表示和准确性、识别方法的可扩展性等关键技术问题。
张欢枝[5]（2007）在《基于C语言的遍历二叉树构造方法研究》文中指出建立与遍历一棵二叉树历来为数据结构中不可缺少的内容。由于C语言仅有单向的"值传递",所以多年来数据结构皆使用指针函数来编程,进而增加了复杂性。本文了构造一个用递归函数建立二叉树的C语言程序,使实参不仅传递数值还可以传递其地址。
向文杰[6]（2007）在《基于静态分析的栈缓冲溢出漏洞自动发掘模型研究》文中研究说明缓冲区溢出漏洞一直是安全漏洞的最常见的一种形式。近年来,在CERT/CC（Computer Emergency Response Team/ Coordination Center）发布的公告中,关于缓冲区溢出漏洞的占50%以上。缓冲区溢出问题主要出现在C/C++这类老牌的编程语言中,而在新一代的编程语言,例如Java、C#中不存在。一个最重要的原因就是C/C++允许通过指针进行间接内存访问但没有缓冲区边界检查和提供了大量对缓冲区可能存在不安全操作的库函数,在Windows操作系统中也存在类似的函数。因此,如果能采用有效的手段对缓冲区溢出漏洞进行检测,将能极大地提高软件系统的安全性。从一个程序中检测出可能的安全漏洞是一件非常困难和耗时的事情。目前针对缓冲区溢出漏洞的检测主要分为两类:静态检测的方法和动态检测的方法。通过使用静态和动态分析工具,可以从一定程度上减轻漏洞检测的困难。本文研究分析了与缓冲区溢出相关的基本原理并分析了国内外缓冲区溢出检测的典型技术和工具。通过分析目前几个开源的源代码扫描工具,以及参与的一个源代码静态扫描工具的开发,本文提出一种对二进制代码的静态检测方法:对二进制代码的反汇编代码进行操作语义的分析,提取与缓冲区溢出相关的语法成分,然后以C库和Windows操作系统中不安全函数为出发点进行缓冲区溢出的分析,并基于此方法实现了一个原型系统。实验证明,该原型系统能够检测出一些栈缓冲溢出的情况。但由于完全实现的工作量太大,因此没有考虑复杂的数据结构和控制流等情况。本文提出的静态检测方法是基于对二进制代码反汇编后的代码,实质上也可以认为是一种基于源代码的静态检测技术。这方面的研究是对主流技术的一种重要补充,在得不到源代码的情况下,可以作为一种备用手段使用。
杜有威[7]（2004）在《用C语言递归建立二叉排序树的研究》文中指出建立与遍历一棵二叉树历来为数据结构中不可缺少的内容。由于C语言仅有单向的"值传递",所以多年来数据结构教课书中,皆使用指针函数来编程,进而增加了教师在讲述中的复杂性。构造一个用递归函数建立二叉树的C语言程序,可以解决多年来C语言教课书中没有解决的问题。
徐秋平,王亚荣[8]（2003）在《PASCAL与C指针形参辨析》文中提出指针是计算机语言中重要而又难以理解的概念 ,指针变量作为函数参数更是难以掌握。本文通过对PASCAL与C两种语言中的指针形参作一详尽辨析 ,使我们加深对指针的理解 ,进一步明确两种语言的细微差异 ,从而充分灵活应用两种语言进行程序设计
宋笑雪[9]（2001）在《论计算机高级语言中的虚实结合》文中研究说明论述了计算机高级语言中各程序模块之间形参和实参的数据传递问题，并对三种常用语言的这一问题通过实例进行了分析
陈宝平,崔滢荣[10]（2000）在《C指针用法分析》文中研究说明C语言的精华突出表现在指针上，正确而熟练地掌握指针的概念和指针的使用，就可以设计出高质量的程序，本文通过对一些重要概念对比分析，对C指针的用法及使用技巧作了全面的分析。
二、PASCAL与C指针形参辨析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、PASCAL与C指针形参辨析（论文提纲范文）
（1）基于PAR平台的APLA->Python自动生成系统研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本文的研究背景与意义 |
| 1.2 论文主要工作 |
| 1.3 论文组织架构 |
| 第二章 程序自动生成方法 |
| 2.1 软件自动化概述 |
| 2.2 程序自动生成系统研究现状 |
| 2.3 PAR方法的组成 |
| 2.4 PAR方法实例 |
| 2.5 PAR平台现状 |
| 第三章 APLA-Python自动转换系统架构设计 |
| 3.1 APLA-Python自动转换系统的总体设计 |
| 3.2 APLA-Python自动生成系统模块功能设计 |
| 3.3 预定义组合数据类型 |
| 3.4 基本预定义组合数据类型选择 |
| 3.5 基本预定义组合数据类型操作 |
| 第四章 APLA-Python程序自动生成系统的实现 |
| 4.1 转换规则 |
| 4.1.1 类型定义转换 |
| 4.1.2 变量声明转换 |
| 4.1.3 自定义过程及函数转换 |
| 4.1.4 Apla语言sometype关键字的转换 |
| 4.1.5 判断参数类型 |
| 4.1.6 赋值语句转换 |
| 4.1.7 选择语句转换 |
| 4.1.8 循环语句转换 |
| 4.2 基本预定义组合数据类型实现 |
| 4.2.1 使用PAR方法保证实现操作的可靠性 |
| 4.2.2 基本预定义组合数据类型操作的实现 |
| Python自动生成系统效果展示'>第五章 APLA->Python自动生成系统效果展示 |
| 5.1 APLA-Python自动转换系统的使用 |
| 5.1.1 安装与运行 |
| 5.1.2 系统运行界面展示 |
| 5.2 示例展示 |
| 5.2.1 前序遍历二叉树 |
| 5.2.2 二分查找 |
| 5.2.3 最大公约数和最小公倍数 |
| 5.2.4 最少乘法次数 |
| 5.3 系统运行效果总结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 后续工作及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间公开发表论文(着)及科研情况 |
（2）SIMPLE:一种新型多范型程序设计语言（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 设计目标 |
| 2.1 简单性 |
| 2.2 可读性 |
| 2.3 可靠性 |
| 2.4 安全性 |
| 2.5 可扩展性 |
| 2.6 效率 |
| 3 典型语言设施 |
| 3.1 程序单元类型 |
| 3.2 程序单元模板 |
| 3.3 规格说明与实现 |
| 3.4 内存管理 |
| 3.5 异常处理 |
| 4 多范型特征 |
| 4.1 过程式程序设计 |
| 4.2 面向对象程序设计 |
| 4.2.1 抽象性 |
| 4.2.2 继承性 |
| 4.2.3 多态性 |
| 4.3 函数式程序设计 |
| 4.3.1 第一类函数 |
| 4.3.2 高阶函数和柯里化 |
| 结束语 |
（3）基于Hoare逻辑的软件形式化验证技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 论文的应用价值 |
| 1.3 论文的组织结构 |
| 第二章 相关技术分析 |
| 2.1 Hoare 逻辑 |
| 2.1.1 逻辑正确性概念 |
| 2.1.2 部分正确性证明规则 |
| 2.2 形式化符号表示 |
| 2.2.1 项及公式 |
| 2.2.2 函数 |
| 2.2.3 其他符号约定 |
| 2.3 确认与验证 |
| 2.3.1 形式化验证方法 |
| 2.3.2 软件测试 |
| 2.3.3 软件审查 |
| 2.4 最强后置条件谓词转换 |
| 2.4.1 赋值语句的最强后置条件 |
| 2.4.2 顺序结构的最强后置条件 |
| 2.4.3 分支结构的最强后置条件 |
| 2.4.4 迭代结构的最强后置条件 |
| 2.4.5 过程调用的最强后置条件 |
| 2.4.6 变量声明的最强后置条件 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 基于Hoare 逻辑的循环程序验证技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 迭代不变式 |
| 3.2.1 差分方程 |
| 3.2.2 迭代相关性的表示方法 |
| 3.2.3 求解迭代不变式 |
| 3.3 循环执行条件的研究 |
| 3.3.1 简单循环条件 |
| 3.3.2 复杂循环条件 |
| 3.4 循环终止条件研究 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 基于Hoare 逻辑的过程验证技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 过程和过程调用规则 |
| 4.3 提取过程语义 |
| 4.4 过程调用的语义 |
| 4.4.1 参数代换 |
| 4.4.2 检验过程的前置条件 |
| 4.4.3 过程调用的最强后置条件 |
| 4.5 Hoare 逻辑在函数验证中的应用 |
| 4.6 本章小节 |
| 第五章 基于Hoare 逻辑的程序验证技术的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 公理证明法 |
| 5.2.1 使用R_(k+1) 证明程序部分正确性 |
| 5.2.2 识别不一致性 |
| 5.2.3 直接证明方法 |
| 5.3 基于功能理论的正确性证明方法 |
| 5.4 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文的工作总结 |
| 6.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 |
| 致谢 |
（4）结构语义相似的程序识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题的目的和意义 |
| 1.3 程序识别在国内外的研究现状及分析 |
| 1.3.1 基于抽象模式的程序识别方法 |
| 1.3.2 基于文本的程序识别方法 |
| 1.3.3 基于度量值的程序识别方法 |
| 1.3.4 基于结构的程序识别方法 |
| 1.3.5 基于图的程序识别方法 |
| 1.3.6 已有程序识别方法的比较 |
| 1.4 问题描述及难点分析 |
| 1.4.1 结构语义相似的程序识别的定义 |
| 1.4.2 结构语义相似的程序识别的难点问题 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 第2章 基于系统依赖图的程序标准化方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 代码多样化 |
| 2.2.2 系统依赖图 |
| 2.2.3 指针分析 |
| 2.3 改进系统依赖图表示程序的语法结构与语义 |
| 2.4 程序标准化转换中的指针分析算法 |
| 2.4.1 指针别名分析中指针指向表示法的改进 |
| 2.4.2 指针分析的数据流公式 |
| 2.4.3 指针赋值语句节点的指向分析算法 |
| 2.4.4 指针赋值语句节点的指向分析实例 |
| 2.4.5 基于控制依赖树的流敏感和上下文敏感的指针分析 |
| 2.5 基于系统依赖图的程序标准化 |
| 2.5.1 基于系统依赖图的程序标准化模型 |
| 2.5.2 基本代码标准化 |
| 2.5.3 高级代码标准化 |
| 2.6 实验结果及分析 |
| 2.6.1 指针分析准确性分析 |
| 2.6.2 代码多样化消除率 |
| 2.6.3 程序标准化中指针分析效果 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 结构度量相似的候选子程序提取方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 理论基础 |
| 3.2.1 结构相似度度量 |
| 3.2.2 位置敏感的哈希算法 |
| 3.2.3 相关定义及定理 |
| 3.3 结构度量相似的候选子程序提取 |
| 3.3.1 结构度量相似的候选子程序提取模型 |
| 3.3.2 问题的形式化定义 |
| 3.4 生成控制依赖树的特征向量 |
| 3.5 特征向量分组聚类 |
| 3.5.1 向量分组算法 |
| 3.5.2 基于LSH的相似结构分支检测 |
| 3.6 合并分支检测大的相似代码片段 |
| 3.7 计算复杂度分析 |
| 3.8 实验结果及分析 |
| 3.8.1 提取候选子程序的效果 |
| 3.8.2 代码多样化识别效果 |
| 3.9 本章小结 |
| 第4章 基于系统依赖图语义级别的程序识别方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 编程题自动评分方法的研究现状 |
| 4.3 基于系统依赖图的语义级别的程序识别 |
| 4.3.1 基于系统依赖图的程序识别模型 |
| 4.3.2 程序的结构匹配 |
| 4.3.3 程序的语句匹配 |
| 4.4 基于程序转换和语义分析的编程题自动评分方法 |
| 4.4.1 难点问题及解决方法 |
| 4.4.2 实例分析 |
| 4.5 实验结果及分析 |
| 4.5.1 实验数据 |
| 4.5.2 基于程序转换和语义分析的编程题自动评分准确率 |
| 4.5.3 与基于动态测试的编程题自动评分方法的比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 度量值和图相结合的程序识别方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相似代码检测方法研究现状 |
| 5.3 问题的形式化定义 |
| 5.4 度量值和图相结合的程序识别模型 |
| 5.5 以模块为单位提取候选子程序 |
| 5.6 语义级别的相似代码检测方法 |
| 5.7 度量值和图相结合的程序识别实例 |
| 5.8 MGCA的计算复杂度分析 |
| 5.9 实验结果及分析 |
| 5.9.1 实验设置 |
| 5.9.2 MGCA的相似度阈值设置 |
| 5.9.3 MGCA 的健壮性测试 |
| 5.9.4 代码多样化的识别效果 |
| 5.9.5 效率测试 |
| 5.9.6 应用MGCA分析GCC1.4 与GCC2.0 |
| 5.10 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（6）基于静态分析的栈缓冲溢出漏洞自动发掘模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 本文主要工作 |
| 1.3 论文结构 |
| 第二章 缓冲区溢出原理及检测技术 |
| 2.1 缓冲区溢出原理简介 |
| 2.2 缓冲区溢出检测技术 |
| 2.3 本文的栈溢出检测方法 |
| 2.4 有缓冲区溢出问题的API |
| 2.5 小结 |
| 第三章 二进制代码的静态分析研究 |
| 3.1 静态分析基础 |
| 3.2 词法、语法分析基础 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 二进制代码的静态扫描设计与实现 |
| 4.1 系统总体结构 |
| 4.2 关键的数据结构 |
| 4.3 重要的文法符号 |
| 4.4 代码解析模块实现 |
| 4.5 静态分析模块实现 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 测试 |
| 5.1 测试目的 |
| 5.2 测试实例 |
| 5.3 测试结果 |
| 第六章 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历及攻读硕士学位期间的研究成果 |
（7）用C语言递归建立二叉排序树的研究（论文提纲范文）
| 一、二叉树的建立是数据结构和算法设计中不可缺少的内容 |
| 二、最初是用Pascal语言递归描述二叉树的建立过程 |
| 三、当前国内改用C语言来描述数据结构及建立二叉树的过程 |
| 四、不同于现存的数据结构教课书、类似 |
| 五、递归函数的C语言源程序清单 |
| 六、小结 |
四、PASCAL与C指针形参辨析（论文参考文献）
- [1]基于PAR平台的APLA->Python自动生成系统研究[D]. 齐杰. 江西师范大学, 2020(12)
- [2]SIMPLE:一种新型多范型程序设计语言[J]. 吴迪,陈林,徐宝文. 计算机科学, 2014(07)
- [3]基于Hoare逻辑的软件形式化验证技术研究[D]. 雷富兴. 解放军信息工程大学, 2010(02)
- [4]结构语义相似的程序识别方法研究[D]. 王甜甜. 哈尔滨工业大学, 2009(11)
- [5]基于C语言的遍历二叉树构造方法研究[J]. 张欢枝. 福建电脑, 2007(08)
- [6]基于静态分析的栈缓冲溢出漏洞自动发掘模型研究[D]. 向文杰. 电子科技大学, 2007(03)
- [7]用C语言递归建立二叉排序树的研究[J]. 杜有威. 天津成人高等学校联合学报, 2004(02)
- [8]PASCAL与C指针形参辨析[J]. 徐秋平,王亚荣. 武警工程学院学报, 2003(06)
- [9]论计算机高级语言中的虚实结合[J]. 宋笑雪. 咸阳师范学院学报, 2001(05)
- [10]C指针用法分析[J]. 陈宝平,崔滢荣. 内蒙古经济管理干部学院学报, 2000(03)
标签：指针论文; 指针变量论文; 语义分析论文; pascal论文; python函数论文;