有没有工具能找出程序01代码相同的部分， 精简掉相同部分，只操作他们的地址码来让程序依然能运行？
这个问题触及了软件优化中一个非常核心的概念：代码复用，尤其是在二进制层面。想要实现你描述的那种“找出01代码相同部分，精简掉相同部分，只操作地址码”的操作，这在理论上是可行的，并且在某些场景下有实际的应用，但具体实现起来并非易事，需要非常深入的理解和强大的工具。
首先，我们得明白你说的“01代码”指的是机器码，也就是CPU可以直接执行的二进制指令。程序在编译后，源代码就被转换成了机器码。
核心思路：识别重复的“函数”或“代码块”
你提到的“找出程序01代码相同的部分”，本质上是在寻找程序中功能相同但可能被多次复制粘贴的代码片段。在编译后的机器码层面，这意味着寻找完全相同的二进制指令序列。
想象一下，你有一个复杂的计算过程，这个过程在程序的多个地方都需要用到。一个直接但效率不高的方式是，把计算这段代码的机器码“复制粘贴”到每一个需要它的地方。这样做的好处是简单直接，编译器或链接器不会主动帮你去重。但坏处是，相同的指令占据了更多的存储空间，也可能增加了加载时间。
怎么去“找出”这些相同的部分？
这需要一种二进制代码相似度分析技术。传统的代码比较工具（比如 `diff`）是针对文本源代码的，对二进制文件几乎无效。要找出机器码的相同部分，我们需要：
1. 反汇编 (Disassembly): 这是第一步，也是至关重要的一步。反汇编器会把机器码转换成人类可读的汇编语言。例如，`mov eax, 1` 这样的指令。虽然反汇编的结果仍然是机器码的另一种表示，但它为我们提供了一个结构化的视图，更便于比较。
2. 代码块特征提取: 仅仅比较原始的字节序列很容易出错，因为即便是相同的指令，如果它们的地址不同，其绝对跳转地址（比如 `jmp 0x1234`）也会不同。所以，我们需要一种更智能的方式来识别代码块的“功能”。这通常涉及到：
相对跳转和相对地址: 识别跳转指令（`jmp`, `call`, `je` 等）的目标地址，并将其转换为相对于当前指令的偏移量（相对跳转）。这样，即使代码块被移动到程序的其他位置，它的内部相对跳转关系依然保持不变。
立即数归一化: 某些指令的立即数（比如常量值）可能在不同地方有细微差别，但其核心功能是相同的。在比较时，可以考虑将这些立即数“抽象化”或用一个占位符代替，只关注指令的结构和相对关系。
函数签名或哈希: 更高级的技术可能会为每个代码块生成一个“签名”或哈希值，这个签名不依赖于绝对地址，而是反映代码块的逻辑结构。当两个代码块的签名相同时，我们就认为它们是相同的。
3. 相似性匹配: 找到大量反汇编后的代码块后，我们需要一个算法来找出那些完全相同或高度相似的代码块。这可以通过对所有提取的特征进行比对来实现。
“精简掉相同部分，只操作他们的地址码”—— 这是链接器和加载器的魔法
一旦我们找到了这些重复的代码块，接下来就是“精简”和“重定向”的操作，这主要由链接器 (Linker) 和 操作系统加载器 (Loader) 完成。
1. 创建“共享库”或“COMDAT sections”:
最佳情况（显式共享库）: 最理想的情况是，你能够将这些重复的代码块识别出来，并将其打包成一个动态链接库 (DLL/SO)。然后，程序的所有引用这些代码的地方，都变成对这个共享库中特定函数的调用。这样，代码就只需要存在于内存中的一个地方，所有需要它的程序或进程都可以共享。
链接器层面的去重 (COMDAT): 现代链接器（比如 GNU ld）支持一种叫做 COMSUBSECTION (COMDAT) 的特性。当编译器检测到两个或多个函数生成的机器码是完全相同时，它可以将它们标记为COMDAT。链接器在链接时，会选择其中一个副本保留，而其他副本则被丢弃。所有引用这些函数的全局符号都会被重定向到保留下来的那个副本。这在很大程度上实现了你所说的“只操作他们的地址码”。
2. 重定向（地址码操作）:
当重复的代码块被移除后，原本指向那些被移除代码块的指令（比如 `call original_address`）就失效了。
链接器会负责修改这些失效的跳转指令。它会将这些跳转目标地址，重定向到保留下来的那个代码块的实际地址。
在程序加载到内存时，操作系统加载器也会参与进来，根据链接器生成的信息，进行最终的地址重定位，确保所有代码都能正确地找到彼此。
实际操作的工具和技术
反汇编器:
IDA Pro: 行业标准的商业反汇编器，功能极其强大，支持多种架构，提供丰富的分析和脚本编写能力。
Ghidra: NSA开源的软件逆向工程套件，功能也非常全面，提供了反汇编、反编译、分析等多种工具。
objdump (GNU Binutils): Linux/Unix 系统自带的工具，可以用来反汇编可执行文件。
radare2 (r2): 一个非常灵活和强大的命令行逆向工程框架，拥有强大的反汇编和分析能力。
代码相似度分析和去重工具:
BinDiff (IDA Pro 插件) / Diaphora (Ghidra 插件): 这些工具专门用于比较两个二进制文件，找出它们之间的相似之处，包括重复的代码块。它们通常会通过分析代码块的控制流图、指令序列等来判断相似性。
自定义脚本: 利用 IDA Pro 的 IDAPython 或 Ghidra 的 Ghidra Scripting API，你可以编写自己的脚本来执行更精细化的分析，例如查找特定模式的指令序列，或者基于某种自定义的相似度度量来识别重复。
编译器优化选项: 很多现代编译器（如 GCC, Clang）在优化编译时，会主动进行代码去重，特别是对于相同的函数（通过 COMDAT sections）和内联函数。你可以通过调整编译器的优化级别 (`O2`, `O3` 等) 来让编译器尽可能地帮你做这件事。
挑战与局限性
复杂性和准确性: 识别机器码的相同部分并非易事。一个指令的微小变化（即使是同一个操作，但操作数不同），或者一个看似相同的代码块，如果其跳转目标是绝对地址，就可能导致直接的字节比较失败。需要高级的分析技术来克服这些问题。
并非总是可能: 并不是所有的重复代码都是容易被识别和合并的。有些代码虽然在汇编层面看起来相似，但由于其依赖的外部资源或全局变量不同，实际上并不能简单地进行合并。
风险: 手动修改二进制文件是极其危险的。任何细微的错误都可能导致程序崩溃或产生不可预测的行为。通常，这类操作更倾向于通过编译器优化、链接器脚本或专门的二进制重写工具来间接实现。
性能 vs. 体积: 这种优化主要是为了减小程序体积和内存占用。有时候，过于激进的代码去重可能会引入额外的间接跳转，反而可能对执行速度产生轻微负面影响（尽管在大多数现代CPU上，这种影响微乎其微，甚至会被CPU的缓存和分支预测抵消）。
总而言之，你的设想是一个非常有价值的软件优化方向，并且在一定程度上可以通过现代的链接器技术和专业的二进制分析工具来实现。但要做到“完全自动化地找出所有相同部分并完美重定向”，这仍然是一个复杂的研究和工程挑战。
首先，我们得明白你说的“01代码”指的是机器码，也就是CPU可以直接执行的二进制指令。程序在编译后，源代码就被转换成了机器码。
核心思路：识别重复的“函数”或“代码块”
你提到的“找出程序01代码相同的部分”，本质上是在寻找程序中功能相同但可能被多次复制粘贴的代码片段。在编译后的机器码层面，这意味着寻找完全相同的二进制指令序列。
想象一下，你有一个复杂的计算过程，这个过程在程序的多个地方都需要用到。一个直接但效率不高的方式是，把计算这段代码的机器码“复制粘贴”到每一个需要它的地方。这样做的好处是简单直接，编译器或链接器不会主动帮你去重。但坏处是，相同的指令占据了更多的存储空间，也可能增加了加载时间。
怎么去“找出”这些相同的部分？
这需要一种二进制代码相似度分析技术。传统的代码比较工具（比如 `diff`）是针对文本源代码的，对二进制文件几乎无效。要找出机器码的相同部分，我们需要：
1. 反汇编 (Disassembly): 这是第一步，也是至关重要的一步。反汇编器会把机器码转换成人类可读的汇编语言。例如，`mov eax, 1` 这样的指令。虽然反汇编的结果仍然是机器码的另一种表示，但它为我们提供了一个结构化的视图，更便于比较。
2. 代码块特征提取: 仅仅比较原始的字节序列很容易出错，因为即便是相同的指令，如果它们的地址不同，其绝对跳转地址（比如 `jmp 0x1234`）也会不同。所以，我们需要一种更智能的方式来识别代码块的“功能”。这通常涉及到：
相对跳转和相对地址: 识别跳转指令（`jmp`, `call`, `je` 等）的目标地址，并将其转换为相对于当前指令的偏移量（相对跳转）。这样，即使代码块被移动到程序的其他位置，它的内部相对跳转关系依然保持不变。
立即数归一化: 某些指令的立即数（比如常量值）可能在不同地方有细微差别，但其核心功能是相同的。在比较时，可以考虑将这些立即数“抽象化”或用一个占位符代替，只关注指令的结构和相对关系。
函数签名或哈希: 更高级的技术可能会为每个代码块生成一个“签名”或哈希值，这个签名不依赖于绝对地址，而是反映代码块的逻辑结构。当两个代码块的签名相同时，我们就认为它们是相同的。
3. 相似性匹配: 找到大量反汇编后的代码块后，我们需要一个算法来找出那些完全相同或高度相似的代码块。这可以通过对所有提取的特征进行比对来实现。
“精简掉相同部分，只操作他们的地址码”—— 这是链接器和加载器的魔法
一旦我们找到了这些重复的代码块，接下来就是“精简”和“重定向”的操作，这主要由链接器 (Linker) 和 操作系统加载器 (Loader) 完成。
1. 创建“共享库”或“COMDAT sections”:
最佳情况（显式共享库）: 最理想的情况是，你能够将这些重复的代码块识别出来，并将其打包成一个动态链接库 (DLL/SO)。然后，程序的所有引用这些代码的地方，都变成对这个共享库中特定函数的调用。这样，代码就只需要存在于内存中的一个地方，所有需要它的程序或进程都可以共享。
链接器层面的去重 (COMDAT): 现代链接器（比如 GNU ld）支持一种叫做 COMSUBSECTION (COMDAT) 的特性。当编译器检测到两个或多个函数生成的机器码是完全相同时，它可以将它们标记为COMDAT。链接器在链接时，会选择其中一个副本保留，而其他副本则被丢弃。所有引用这些函数的全局符号都会被重定向到保留下来的那个副本。这在很大程度上实现了你所说的“只操作他们的地址码”。
2. 重定向（地址码操作）:
当重复的代码块被移除后，原本指向那些被移除代码块的指令（比如 `call original_address`）就失效了。
链接器会负责修改这些失效的跳转指令。它会将这些跳转目标地址，重定向到保留下来的那个代码块的实际地址。
在程序加载到内存时，操作系统加载器也会参与进来，根据链接器生成的信息，进行最终的地址重定位，确保所有代码都能正确地找到彼此。
实际操作的工具和技术
反汇编器:
IDA Pro: 行业标准的商业反汇编器，功能极其强大，支持多种架构，提供丰富的分析和脚本编写能力。
Ghidra: NSA开源的软件逆向工程套件，功能也非常全面，提供了反汇编、反编译、分析等多种工具。
objdump (GNU Binutils): Linux/Unix 系统自带的工具，可以用来反汇编可执行文件。
radare2 (r2): 一个非常灵活和强大的命令行逆向工程框架，拥有强大的反汇编和分析能力。
代码相似度分析和去重工具:
BinDiff (IDA Pro 插件) / Diaphora (Ghidra 插件): 这些工具专门用于比较两个二进制文件，找出它们之间的相似之处，包括重复的代码块。它们通常会通过分析代码块的控制流图、指令序列等来判断相似性。
自定义脚本: 利用 IDA Pro 的 IDAPython 或 Ghidra 的 Ghidra Scripting API，你可以编写自己的脚本来执行更精细化的分析，例如查找特定模式的指令序列，或者基于某种自定义的相似度度量来识别重复。
编译器优化选项: 很多现代编译器（如 GCC, Clang）在优化编译时，会主动进行代码去重，特别是对于相同的函数（通过 COMDAT sections）和内联函数。你可以通过调整编译器的优化级别 (`O2`, `O3` 等) 来让编译器尽可能地帮你做这件事。
挑战与局限性
复杂性和准确性: 识别机器码的相同部分并非易事。一个指令的微小变化（即使是同一个操作，但操作数不同），或者一个看似相同的代码块，如果其跳转目标是绝对地址，就可能导致直接的字节比较失败。需要高级的分析技术来克服这些问题。
并非总是可能: 并不是所有的重复代码都是容易被识别和合并的。有些代码虽然在汇编层面看起来相似，但由于其依赖的外部资源或全局变量不同，实际上并不能简单地进行合并。
风险: 手动修改二进制文件是极其危险的。任何细微的错误都可能导致程序崩溃或产生不可预测的行为。通常，这类操作更倾向于通过编译器优化、链接器脚本或专门的二进制重写工具来间接实现。
性能 vs. 体积: 这种优化主要是为了减小程序体积和内存占用。有时候，过于激进的代码去重可能会引入额外的间接跳转，反而可能对执行速度产生轻微负面影响（尽管在大多数现代CPU上，这种影响微乎其微，甚至会被CPU的缓存和分支预测抵消）。
总而言之，你的设想是一个非常有价值的软件优化方向，并且在一定程度上可以通过现代的链接器技术和专业的二进制分析工具来实现。但要做到“完全自动化地找出所有相同部分并完美重定向”，这仍然是一个复杂的研究和工程挑战。
网友意见
大粒度来看，这就是函数调用。小粒度来看这就是尺寸优化，编译器在一定程度上或许也能做到。
论尺寸优化，编译器加 /Os 参数往往比你做得更好。因此一定程度上，可以认为编译器的尺寸优化功能就能做到你所说的。
不过，除了在嵌入式领域，现在主流情况下一般不会使用尺寸优化。因为内存比CPU性能更便宜，所以宁可优化性能牺牲尺寸，很少牺牲性能优化尺寸。
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脑洞不可怕，可怕的是其实这个世界上绝大多数脑洞都已经有人想过了。我们每个人都很难成为最稀奇的那一个。
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