我认为您正在寻找一个代码覆盖工具。代码覆盖工具将在代码运行时分析它，它将让您知道哪些代码行被执行了，执行了多少次，以及哪些代码没有执行。

您可以尝试使用这个开源代码覆盖工具:TestCocoon—用于C/ c++和c#的代码覆盖工具。

有两种未使用的代码:

局部路径，即在某些函数中，某些路径或变量未使用(或使用但没有任何意义，如写入但从未读取) 全局的:永远不会调用的函数，永远不会访问的全局对象

对于第一种类型，一个好的编译器可以帮助:

-Wunused (GCC, Clang)应该警告未使用的变量，Clang未使用的分析器甚至已经增加到警告从未读取的变量(即使使用)。 -Wunreachable-code(旧的GCC，在2010年被移除)应该警告从未被访问的局部块(它发生在早期返回或条件总是计算为true时) 据我所知，没有选项可以警告未使用的catch块，因为编译器通常不能证明没有异常将被抛出。

对于第二种，要困难得多。静态地，它需要整个程序的分析，即使链接时间优化实际上可以删除死代码，在实践中，程序在执行时已经进行了如此多的转换，以至于几乎不可能向用户传递有意义的信息。

因此有两种方法:

The theoretic one is to use a static analyzer. A piece of software that will examine the whole code at once in great detail and find all the flow paths. In practice I don't know any that would work here. The pragmatic one is to use an heuristic: use a code coverage tool (in the GNU chain it's gcov. Note that specific flags should be passed during compilation for it to work properly). You run the code coverage tool with a good set of varied inputs (your unit-tests or non-regression tests), the dead code is necessarily within the unreached code... and so you can start from here.

如果您对这个主题非常感兴趣，并且有时间和意愿自己开发一个工具，我建议您使用Clang库来构建这样一个工具。

使用Clang库获取AST(抽象语法树) 从入口点开始执行标记-清除分析

因为Clang将为您解析代码，并执行重载解析，所以您不必处理c++语言规则，并且您将能够集中精力处理手头的问题。

然而，这种技术不能识别未使用的虚拟覆盖，因为它们可能由您无法推理的第三方代码调用。

GNU链接器有一个——cref选项，用于生成交叉引用信息。你可以通过-Wl，——cref从gcc命令行传递它。

例如，假设foo。O定义了一个符号foo_sym，也在bar.o中使用。然后在输出中你会看到:

foo_sym                            foo.o
                                   bar.o

如果foo_sym限制为foo。O，那么你不会看到任何额外的目标文件;后面会跟着另一个符号:

foo_sym                            foo.o
force_flag                         options.o

现在，从这里我们不知道是否使用了foo_sym。它只是一个候选:我们知道它是在一个文件中定义的，而没有在其他任何文件中使用。Foo_sym可以在foo中定义。O和用于那里。

那么，你该怎么处理这些信息呢

执行一些文本修改，以识别限制在一个目标文件中的这些符号，生成候选列表。 进入源代码，给每个候选对象提供带有静态的内部链接，就像它应该有的那样。 重新编译源代码。 现在，对于那些真正未使用的符号，编译器将能够警告，为你精确定位它们;你可以删除它们。

当然，我忽略了其中一些符号是故意不使用的可能性，因为它们是为动态链接而导出的(即使在链接可执行文件时也可能出现这种情况);这是一种更微妙的情况，你必须了解并明智地处理。

CppDepend是一个商业工具，它可以检测未使用的类型、方法和字段，以及做更多的事情。它适用于Windows和Linux(但目前不支持64位)，并有两周的试用期。

免责声明:我不在那里工作，但我拥有这个工具的许可证(以及NDepend，它是。net代码的一个更强大的替代方案)。

对于那些好奇的人来说，这里有一个内置的(可定制的)检测死方法的规则示例，用CQLinq编写:

// <Name>Potentially dead Methods</Name>
warnif count > 0
// Filter procedure for methods that should'nt be considered as dead
let canMethodBeConsideredAsDeadProc = new Func<IMethod, bool>(
    m => !m.IsPublic &&       // Public methods might be used by client applications of your Projects.
         !m.IsEntryPoint &&            // Main() method is not used by-design.
         !m.IsClassConstructor &&      
         !m.IsVirtual &&               // Only check for non virtual method that are not seen as used in IL.
         !(m.IsConstructor &&          // Don't take account of protected ctor that might be call by a derived ctors.
           m.IsProtected) &&
         !m.IsGeneratedByCompiler
)

// Get methods unused
let methodsUnused = 
   from m in JustMyCode.Methods where 
   m.NbMethodsCallingMe == 0 && 
   canMethodBeConsideredAsDeadProc(m)
   select m

// Dead methods = methods used only by unused methods (recursive)
let deadMethodsMetric = methodsUnused.FillIterative(
   methods => // Unique loop, just to let a chance to build the hashset.
              from o in new[] { new object() }
              // Use a hashet to make Intersect calls much faster!
              let hashset = methods.ToHashSet()
              from m in codeBase.Application.Methods.UsedByAny(methods).Except(methods)
              where canMethodBeConsideredAsDeadProc(m) &&
                    // Select methods called only by methods already considered as dead
                    hashset.Intersect(m.MethodsCallingMe).Count() == m.NbMethodsCallingMe
              select m)

from m in JustMyCode.Methods.Intersect(deadMethodsMetric.DefinitionDomain)
select new { m, m.MethodsCallingMe, depth = deadMethodsMetric[m] }

如果某个函数将被调用的一般问题是np完全的。一般来说，你无法提前知道某个函数是否会被调用，就像你不知道图灵机是否会停止一样。如果存在从main()到您所编写的函数的某个路径(静态)，则可以获取，但这并不保证它将被调用。

我不认为它可以自动完成。

即使使用代码覆盖工具，也需要提供足够的输入数据来运行。

可能是非常复杂和昂贵的静态分析工具，如Coverity的或LLVM编译器可能会有所帮助。

但我不确定，我更喜欢手动代码审查。

更新

嗯. .不过，仅删除未使用的变量和未使用的函数并不难。

更新

看了其他人的回答和评论后，我更加坚定地认为这是不可能的。

您必须了解代码以获得有意义的代码覆盖率度量，如果您知道大量的手动编辑将比准备/运行/检查覆盖率结果更快。