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長期以來，圖片往往比文字更能幫助開發人員理解復雜的程序和審查代碼，因此在軟件開發中程序可視化的使用很普遍。UML 和其他主要圖形形式的設計符號現在被廣泛接受為溝通軟件設計各個方面的最佳標準機制。一些基于模型的設計工具可以直接從圖形表示中生成代碼。在非正式的范圍內，開發人員經常畫出流程圖或調用圖來告知自己或其他人軟件的重要方面。

UML 圖都非常適合設計，但在開發過程的后期用于幫助開發人員理解現有代碼時會遇到兩個重要的缺點。首先，作為設計抽象，它們（正確地）省略了一些實現細節，但如果目標是理解完成的軟件，這些細節通常很重要。其次，設計圖在實現方面經常是陳舊的，導致對實際存在的系統的描述不準確或不完整。

非正式的可視化往往是短暫的，很少進入程序文檔的正式記錄。

很多時候，開發人員必須使用的唯一工件就是代碼本身。不幸的是，代碼可視化工具在歷史上一直存在圖表混亂和難以擴展到大型程序等問題。然而，正在出現的新工具正在開始解決這些問題。這些工具的主要優勢是它們能夠直接從代碼本身生成有用的可視化。因此，它們保證是準確和最新的。

程序結構

程序由許多不同類型的組件之間的龐大而復雜的依賴網絡組成。試圖同時顯示所有這些的可視化將太笨重而無用。事實上，沒有單一的理想可視化。相反，對特定任務最有用的可視化是與執行該任務的工程師使用的心智模型相對應的可視化。一些更有用的程序結構如下：

類型層次結構

開發人員通常發現了解數據類型相互關聯的各種方式非常有用。標準的 UML 類圖以一種非常容易理解的形式表示類層次結構，其關聯和包含關系處于比代碼更高的抽象級別。雖然從設計的角度來看這很好，但程序員通常會發現查看類型之間的具體關系更有幫助。

包括樹

C 和 C++ 程序通常會大量使用預處理器。如果做得好，這可以使程序易于理解，但通常它會插入一個阻礙理解的層。不規范地使用預處理器可能會導致依賴纏結，從而導致構建問題并損害可重用性潛力。因此，能夠查看哪些文件包含在哪里可以幫助工程師解開復雜的依賴關系。

調用圖

調用圖，其中每個節點代表一個子程序，每條邊表示對另一個子程序的一個或多個調用，通常被認為是最有助于可視化的程序結構。子程序是方便開發人員推理的單元，調用關系很好地捕獲了數據和控制流。即使是一個小程序的調用圖也可能有數百個節點和數千條邊（見側邊欄 1），因此人們早就認識到一次可視化整個調用圖基本上是沒有用的。相反，研究人員專注于將調用圖可視化為更小、更容易消化的部分。

新的調用圖技術和工具

由于調用圖在程序理解中的重要性以及可視化它們所涉及的挑戰，它們一直是許多研究的主題。特別是，已經開發出新技術來幫助控制調用圖的復雜性。本節介紹了在提供高級可視化功能的靜態分析工具中實現的一些機制。

自上而下的視圖

調用圖的自上而下視圖有助于回答用戶問題，例如“該程序的高級組件是什么，它們的屬性和關系是什么？”

為了在程序理解的背景下解決這個問題，工具設計者從諸如谷歌地圖之類的地理地圖程序中汲取靈感。隨著用戶放大，更多細節開始顯現：首先是城市，然后是城鎮、村莊，最后是個別建筑物。顯示的細節級別與縮放級別相關聯。

程序由組件組成，這些組件本身又由較小的組件組成，依此類推，形成層次結構；雖然直接調用關系是在低級子程序之間，但它可以投射到包含這些子程序的高級組件。在調用圖的自上而下視圖中，最高級別的項目是目錄。這些可以包含子目錄和文件的某種組合，然后這些文件將包含子程序。因此，從一個框到另一個框的邊僅表示包含在第一個框內的子程序調用了包含在第二個框內的子程序。

事實證明，這種方法在幫助開發人員更深入地了解程序方面非常有效。

在左側窗口中，用戶選擇了從組件find到組件gnulib的邊。此聚合邊緣匯總的函數調用顯示在右側的窗格中。右側窗口說明當用戶放大查看單個功能時會顯示更多細節。此縮放級別進一步說明了一個重要特性：開發人員能夠將視圖與代碼本身相關聯非常重要。因此，選擇其中一個函數會導致顯示該函數的源代碼。

自下而上的視圖

通常，開發人員會希望采用自下而上的方法。這有助于用戶回答諸如“這個過程做什么，它如何適應程序的結構，以及它是如何被調用的？”之類的問題。

例如，假設某個程序在特定功能中崩潰。為了找到崩潰的原因并計劃修復，開發人員可能會首先關注該單個函數，然后探索它的鄰近區域以查看它調用和調用的其他函數。以前在白板上手動完成，一個工具可以自動處理繪圖和布局的苦差事。

指標層

通過添加層來顯示各種指標的價值，可以增加可視化的實用性。圖 1 顯示了一個示例。這顯示了一個特別有用的可視化 - 樹狀圖。在樹狀圖中，節點的面積與度量標準成正比——通常是對項目大小進行編碼的度量標準。然后將子節點平鋪在頂級節點內。通常不顯示邊緣。在這個例子中，每個項目的顏色強度編碼了靜態分析工具發出的代碼漏洞警告的數量。

圖 1：中型程序（大約 200 KLOC）的樹形圖。顏色的強度表示在每個部件中檢測到的靜態分析警告的數量。