一、问题背景 二、Rust指针缺陷检测方法 三、实验结论 四、论文发表心得 实验效果 ❑ 基于已知CVE评 估检测能力 ❑ 基于GitHub上其 它开源Rust项目 的实验 高召回率 低误报率 double free和悬空指 针问题比较多 案例分析 Panic将导致双重释放 提前 性能：SafeDrop vs 原始Rust编译器 总结和思考 ❑ 问题根源是Rust的自动析构机制

所示，迭代和遞迴在實現、效能和適用性上有所不同。 表 2‑1 迭代與遞迴特點對比 第 2 章 複雜度分析 www.hello‑algo.com 27 迭代 遞迴 實現方 式 迴圈結構 函式呼叫自身 時間效 率 效率通常較高，無函式呼叫開銷 每次函式呼叫都會產生開銷 記憶體 使用 通常使用固定大小的記憶體空間 累積函式呼叫可能使用大量的堆疊幀空間 適用問 題 適用於簡單迴圈任務，程式碼直觀、可讀 None } 值得說明的是，我們在實際中很少使用最佳時間複雜度，因為通常只有在很小機率下才能達到，可能會帶來 一定的誤導性。而最差時間複雜度更為實用，因為它給出了一個效率安全值，讓我們可以放心地使用演算 法。 從上述示例可以看出，最差時間複雜度和最佳時間複雜度只出現於“特殊的資料分佈”，這些情況的出現機率 可能很小，並不能真實地反映演算法執行效率。相比之下，平均時間複雜度可以體現演算法在隨機輸入資料 隨機輸入資料 下的執行效率，用 Θ 記號來表示。 對於部分演算法，我們可以簡單地推算出隨機資料分佈下的平均情況。比如上述示例，由於輸入陣列是被打 亂的，因此元素 1 出現在任意索引的機率都是相等的，那麼演算法的平均迴圈次數就是陣列長度的一半 ?/2 ，平均時間複雜度為 Θ(?/2) = Θ(?) 。 但對於較為複雜的演算法，計算平均時間複雜度往往比較困難，因為很難分析出在資料分佈下的整體數學期

春夏季 • 第一阶段 188 人 • 第二阶段 47人 1升2 晋级率 25% • 第一阶段 274 人 • 第二阶段 102 人 1升2 晋级率 37% 2022 秋冬季 2023 春夏季 • 第一阶段 290 人 • 第二阶段 131 人 • 第三阶段 36 人 1升2 晋级率 45% 2升3 晋级率 19% VS 成果产出 • 第一阶段 • 共 213 人认领了作业进入排行榜

评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题 时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来 所示，迭代和递归在实现、性能和适用性上有所不同。 表 2‑1 迭代与递归特点对比 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 27 迭代 递归 实现方 式 循环结构 函数调用自身 时间效 率 效率通常较高，无函数调用开销 每次函数调用都会产生开销 内存使 用 通常使用固定大小的内存空间 累积函数调用可能使用大量的栈帧空间 适用问 题 适用于简单循环任务，代码直观、可读性 好 取数据的比例称为缓存命中率（cache hit rate），这个指标通常用来衡量缓存效率。 为了尽可能达到更高的效率，缓存会采取以下数据加载机制。 ‧ 缓存行：缓存不是单个字节地存储与加载数据，而是以缓存行为单位。相比于单个字节的传输，缓存行 的传输形式更加高效。 ‧ 预取机制：处理器会尝试预测数据访问模式（例如顺序访问、固定步长跳跃访问等），并根据特定模式 将数据加载至缓存之中，从而提升命中率。 ‧

评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题 时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来 所示，迭代和递归在实现、性能和适用性上有所不同。 表 2‑1 迭代与递归特点对比 第 2 章 复杂度分析 www.hello‑algo.com 27 迭代 递归 实现方 式 循环结构 函数调用自身 时间效 率 效率通常较高，无函数调用开销 每次函数调用都会产生开销 内存使 用 通常使用固定大小的内存空间 累积函数调用可能使用大量的栈帧空间 适用问 题 适用于简单循环任务，代码直观、可读性 好 取数据的比例称为缓存命中率（cache hit rate），这个指标通常用来衡量缓存效率。 为了尽可能达到更高的效率，缓存会采取以下数据加载机制。 ‧ 缓存行：缓存不是单个字节地存储与加载数据，而是以缓存行为单位。相比于单个字节的传输，缓存行 的传输形式更加高效。 ‧ 预取机制：处理器会尝试预测数据访问模式（例如顺序访问、固定步长跳跃访问等），并根据特定模式 将数据加载至缓存之中，从而提升命中率。 ‧

评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，如“剑指 Offer”和“LeetCode Hot 100”，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。 所示，迭代和递归在实现、性能和适用性上有所不同。 表 2‑1 迭代与递归特点对比 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 27 迭代 递归 实现方 式 循环结构 函数调用自身 时间效 率 效率通常较高，无函数调用开销 每次函数调用都会产生开销 内存使 用 通常使用固定大小的内存空间 累积函数调用可能使用大量的栈帧空间 适用问 题 适用于简单循环任务，代码直观、可读性 好 取数据的比例称为「缓存命中率 cache hit rate」，这个指标通常用来衡量缓存效率。 为了尽可能达到更高的效率，缓存会采取以下数据加载机制。 ‧ 缓存行：缓存不是单个字节地存储与加载数据，而是以缓存行为单位。相比于单个字节的传输，缓存行 的传输形式更加高效。 ‧ 预取机制：处理器会尝试预测数据访问模式（例如顺序访问、固定步长跳跃访问等），并根据特定模式 将数据加载至缓存之中，从而提升命中率。 ‧

生 命 周 期 、可 变 性 等 最 新 的 编 程 语 言 理 论 成 果 ，构 造 适 应 开 发 需 求 的 驱 动 程 序 。可 结 合 过 程 宏 等 工 程 设 计 ，提 高 开 发 效 率 。 2 1 世 纪 的 驱 动 程 序 同 系 列 芯 片 可 共 用 驱 动 ，同 系 列 外 设 驱 动 可 复 用 。对 接 业 界 及 开 源 成 熟 标 准 ，新 芯 片 系 统 开 箱 ， 与 对 应 的 功 能 、 电 源 外 设 共 同 设 计 无 线 连 接 外 设 W i - F i 基 带 、 蓝 牙 、 U W B 等 ， 合 理 编 写 频 域 、 功 率 等 软 件 限 制 ， 结 合 开 源 协 议 栈 A I 加 速 外 设 包 括 自 研 A I 核 、 核 显 和 向 量 扩 展 等 ， 编 写 专 用 驱 动 后 ， 对 接 常 用 R O M 机 制 开 启 所 有 三 个 核 ， 并 加 载 相 关 的 固 件 。 相 比 额 外 引 导 程 序 而 言 ， 节 省 引 导 链 级 数 ， 增 加 安 全 性 和 效 率 。 2023年的RustSBI 第 03 部分 RustSBI软件架构更新 • RISC-V SBI可运用于机器态和虚拟化 的宿主态，此时RustSBI实现应为虚 拟机提供电源、核管理等功能。

种 允许的行为 Rust China Conf 2021 – 2022, Online, China 现有的可靠性分析方法及其局限性 模糊测试(afl.rs, libfuzzer)：分支覆盖率；用例程序的构造 符号执行(klee, angr)：路径爆炸；求解困难 静态分析(MirChecker, Rudra, SafeDrop)：分析特定问题；假阳性 形式化验证(RustBelt)：无法方便的验证第三方库

map、filter、reduce など）を実装します。このトレイトのドキュメントにおい て、これらのすべてのオペレーションに関する説明を確認できます。Rust では、これらの関数に より、同等の命令型実装と同じくらい効率的なコードが生成されます。 • IntoIterator は、for ループを実現するためのトレイトです。コレクション型（Vec な ど）と、それらに対する参照（&Vec、&[T] など このポリシーが変更された場合は、それに合わせてコースも変更されます。 239 第 42 章 Build rules Rust コードは通常、cargo を使用してビルドされます。Chromium は効率を高めるために gn と ninja を使用してビルドされますが、その静的ルールによって最大限の並列処理が可能になります。 Rust も例外ではありません。 Chromium に Rust コードを追加する で実行され、そして次に進むことのできる他のタスクに切り替えることにより実現されます。このモデ ルは限られた数のスレッド上でより多くのタスクを実行することを可能にします。なぜなら、タスクご とのオーバーヘッドは通常はとても低く、効率的に実行可能な I/O を特定するために必要なプリミテ ィブを OS が提供してくれるからです。 Rust の非同期的な操作は「future」に基づいていて、これは将来に完了するかもしれない作業を表して

的代码一样使用 库文件，也就是说它们只能调用一部分库中的公有 API。集成测试的目的是测试库的多个部分 能否一起正常工作。一些单独能正确运行的代码单元集成在一起也可能会出现问题，所以集成 测试的覆盖率也是很重要的。为了创建集成测试，你需要先创建一个 tests 目录。 tests 目录 为了编写集成测试，需要在项目根目录创建一个 tests 目录，与 src 同级。Cargo 知道如何去 寻找 重构刚刚增加或修改的代码，并确保测试仍然能通过。 4. 从步骤 1 开始重复！ 虽然这只是众多编写软件的方法之一，不过 TDD 有助于驱动代码的设计。在编写能使测试通 过的代码之前编写测试有助于在开发过程中保持高测试覆盖率。 我们将测试驱动实现实际在文件内容中搜索查询字符串并返回匹配的行示例的功能。我们将在 一个叫做 search 的函数中增加这些功能。 编写失败测试 去掉 src/lib.rs 和 src/main 则： • 如果工作是非常可并行的，例如处理大量数据其中每一部分数据都可以单独处理时，线程是 更佳的选择。 • 如果工作是非常并发的，例如处理大量不同来源的消息，它们可能有着不同的间隔或者速 率，异步是更佳的选择。 同时如果你同时需要并行和并发，也无需在线程和异步间做出选择。你可以随意同时使用它 们，让它们各自处理最擅长的工作。例如，示例 17-42 展示了一个这样的真实世界 Rust 代码