2020年11月19~22日，全国软件及应用学术会议”（NASAC）组织的软件研究成果原型系统竞赛在重庆大学举办，SEG团队开发的冗余头文件分析工具oa在该竞赛的自由型命题组中表现优异，在17支复赛队伍中获得了第8名的成绩，该工作的参与同学为硕士生陈佳一与硕士生彭彦鑫，该工作的指导老师是张天副教授。

“全国软件及应用学术会议”（NASAC）从2008年开始组织原型系统交流，取得了很好的效果，并得到了中国计算机学会的支持。为进一步促进这项工作，从2013年开始，软件工程专委与系统软件专委联合举办“软件研究成果原型系统竞赛”。该赛事旨在更广泛地凝聚领域内研究与技术人员形成合力，催化”学”、“研“、”产“、”用“生态进一步发展，促进有关技术的关键突破、持续改进以及在实践中的使用与推广。

冗余头文件是c语言程序中普遍存在的问题，由于编译器的使用不敏感特性，源文件中会包含大量冗余的头文件，这些冗余头文件会在一定程度上降低程序的编译效率，干扰软件的增量编译分析过程，并且影响软件的可理解性与可维护性。

目前在冗余头文件优化工作上取得较好结果的有谷歌团队开发的IWYU，从2011年至今，IWYU已经更新了总计14个版本，并且它被应用在了一些大型软件系统的优化上，比如UE4。但是，IWYU的设计初衷是面向耦合程度低、模块化程度高的定制系统的，这使得IWYU难以应用于一些年代久远的c语言系统，比如linux kernel。我们选取了8个具有代表性的c语言开源软件进行对比实验，根据实验结果表明，oa和IWYU具有接近的时间效率，但是在优化准确率的指标上，oa具有显著的优势。

oa工具是一款面向c语言程序的冗余头文件分析工具，可用于优化源文件中存在的冗余头文件。它基于程序预处理分析技术构建细粒度化的头文件依赖模型，实现去环、去冗余的依赖模型结构，并基于抽象语法树分析技术，结合实际应用场景中可能出现的符号依赖规则，提取使用单元间的符号使用关系。基于依赖模型，oa采用二次搜索算法，提取根节点的使用依赖连通子图，以及根节点连通子图间接引入的所有其他连通子图，并根据冗余依赖类型的分类，对源文件中的#include指令进行优化。截至目前，oa在冗余头文件分析工具中拥有最好的准确率表现。