1. Motivation

指针分析存在不精确的问题。对于下面的例子，n的声明类型为Number，使用CHA分析，那么n.get()会返回三个目标函数，分别是Zero.get One.get Two.get，这就导致x的接收了0 1 2三个不同的值，x最终为非常量NAC。但实际上我们期望调用One.get，得到返回值1。
因此引入指针分析，使n指向new One，解决这种CHA引入了很多假的调用边的问题。

2. Introduction to Pointer Analysis

指针分析是基础的静态分析，明确了程序中的指针可以指向哪些内存的地址，计算一个指针（variable或filed）可以指向哪些对象。
指针分析是一个may- analysis，是过近似的over-approximation

指针分析Pointer analysis：程序中的指针会指向哪些对象？
别名分析Alias analysis：两个指针可以指向同一个对象吗？

3. Key Factors of Pointer Analysis

影响指针分析精度和效率的因素有一下四种，这四个因素分别回答了对应的问题。
这里主要介绍红色部分

3.1 Heap Abstraction

在动态执行中，由于循环结构的存在，堆对象的数量是无限的。因此，在静态分析时，堆抽象Heap Abstraction把具体的对象抽象成有穷的抽象对象（把同类对象合并 ）。

堆抽象主要分两大流派：Store based model和Storeless model，这里主要介绍Store based model中的Allocation sites
Allocation sites创建点：是堆抽象中最常用的技术。它指的是把在同一个创建点创建的对象都归为一类。即程序中有几个new语句，就有几个对象，这种方法抽象出来的对象肯定是有限的，因为程序是有限的。下面对象的下标表示代码行数

3.2 Context Sensitivity

上下文敏感：更精确。每一个函数在被调用的时候，考虑被调用时的上下文。为每一个调用点都创建一个上下文
上下文不敏感：不同的调用点使用同一个上下文，每一个函数只分析一次
下面的例子，左侧为上下文敏感的结果，右侧为上下文不敏感的结果

3.3 Flow sensitivity

流敏感Flow sensitivity：更精确，开销大。考虑语句的执行允许
流不敏感Flow insensitivity：忽略控制流的顺序，把程序当作一堆语句的无序集合。下面的例子中流不敏感存在误报
下面的例子，左侧为流敏感的结果，右侧为流不敏感的结果

3.4 Analysis scope

Analysis scope：明确了在做指针分析时，应分析程序中的哪些部分。
Whole-program：分析程序中所有指针的指向关系，分析一次可以获得所有的指向关系
Demand-driven：根据特定需求，只分析需求的指针分析，适用于有特定需求的指针分析
下面的例子，左侧为Whole-program的结果，右侧为Demand-driven（只考虑第五行）的结果

4. Concerned Statements

指针分析只关注影响指针的语句pointer-affecting statements
java当中的指针：

• Local variable: x。
• Static field: C.f。很多文献称其为global variable，类似于Local variable的处理
• Instance field: x.f。把它建模成一个对象（pointed by x）携带一个域 f
• Array element: array[i]。静态分析忽略下标，把数组建模成只有一个filed的对象，并把这个filed称为arr，此时它的处理类似于Instance field。

指针分析中关心的五种语句pointer-affecting statements：（对于复杂的a.b.c.d引入临时变量分解成三地址码）

其中前四种较为简单，不涉及方法调用。
第四种涉及到方法调用，这里关注最复杂的Virtual call