软件维护是软件投入使用后,对软件进行适应性、修正性、完善性、预防性维护的阶段,是整个生命周期中最漫长,时间成本最高的阶段。据报告,在整个软件维护过程中,程序理解的时间开销占了47%-62%。因此,提高程序理解的效率有利于控制软件维护成本,具有重大的现实意义。利用辅助工具进行程序理解,是提高程序理解效率,降低软件维护成本的关键一步。但是,由于程序理解任务的差异性,目标系统的差异性以及运行平台的差异性等,诸多工具只针对某些具体任务进行理解或者只能在某个平台上运行。为了提高程序理解工具的适应性、跨平台性,本文对程序静态分析器进行了研究,主要工作如下:(1)新的概念模型构造。根据C/C++源程序文件的特点,描述了实体、属性以及实体关系的含义,并以此为基础构造了程序分析器的概念模型,确定了信息抽取的范围。(2)信息抽取与错误处理研究。研究了Lex和Yacc的词法分析和错误处理机制,提出了分析器的一种信息抽取与错误恢复机制,较好地解决了信息抽取方式以及抽取过程中的错误处理问题。(3)增量式技术运用。软件维护过程中,往往需要修改部分源程序文件,为避免重新分析,将增量式技术运用到语法分析、语义分析以及数据流分析过程中,提高了分析效率,实现信息库的快速更新。(4)移植研究。借助Cygwin的类Linux环境,对Linux代码进行了Widows移植研究。