DCE

下列的示例，以C語言寫成：

分析上述程序對於數值的使用，將會發現b的數值在第一次被賦值之後，就不再使用，而且b是在foo函數內宣告，無法在函數外面使用，所以變數b是 無用的，最優化的過程可以回收他所使用的空間，並刪除他的初始化。

當第一個return被運行，則代表函數已經結束，之後變數b的賦值行為則不會被運行，所以賦值行為是可以被刪除的。如果程序有更複雜的控制流程，例如在第一個return之後加上一個標籤，使得程序中任和一個地方都可以用goto來運行到這個程序段，那麼變數b的賦值行為將有可能被運行。

儘管一些計算行為被包裝成函數，他們的數值也無法被函數外所訪問，但仍然還是有些函數僅會回傳一個固定的數值，這或許可以將該數值取代所有函數的調用。（這個簡化的過程被稱之為常量摺疊）

更高級的編譯器則會有些選項可以啟動死碼刪除的功能，而有些則是可以選擇不同檔次的死碼刪除，比較低級檔次的死碼刪除僅會移除不會被運行到的指令，而較高級的可能不會保留無用變數的空間，其他高級檔次的做法可能會判斷哪些指令及函數沒有任何用途，並且刪除他們。

死碼刪除最普遍的做法，是通過預處理器來判斷代碼是否需要被編譯，如下列這個示例：

由於0將永遠被視為False，所以if判斷式內的程序將永遠不會被運行，死碼刪除將會把它移除，這個技術在調試上相當常見，我們可以通過一個數值來決定程序段是否該被編譯，使用死碼刪除的最優化過程，將會使用預處理器來進行相同的工作。

實現中，有些在最優化過程中找到的死碼，是被其他最優化技術產生，舉例來說，典型強度折減的技術，將會在代碼內插入新的運算以取代昂貴的運算行為，而被取代的代碼就成了死碼，隨後，死碼刪除會移除那些計算，以完成這個效果（沒有複雜的強度折減演演算法）。

從歷史上來看，死碼刪除使用來自數據流分析的信息，Cytron et al在原始文章中發布了一個基於靜態單賦值形式的演演算法，Shillingsburg改進了這個演演算法，並開發了一個演演算法來移除無用的控制流（Control-flow）。

死碼通常被視為 無條件的（unconditionally），所以我們可以在編譯時期通過死碼刪除來移除這些無用的代碼。

然而，在實現上，只有在特定的情形才會標註一個代碼區塊是無用的，或是不會運行到的，這可能無法在編譯時期所得知。例如在不同的運行環境有不同的結果（舉例來說，目標環境可能會有不同的操作系統版本，或是不同的驅動程序及可用服務的組合），可能會在代碼內要求不同特例的集合，同時在這些案例下就變成有條件的死碼。然而，軟體（例如驅動程序、或是常駐服務）可能會根據用戶的設置，而配置或排除特定的功能，使得在一些特定的情境，會變成部分無用的死碼。模塊化軟體實現方式，是在需要時才讀取動態庫，在多數的案例中，不可能僅從特定的庫讀取相關的程序，它仍然會包含一些程序片段，在特定的環境下是可被視為死碼，但是這在編譯時期是無法被排除的。

動態死碼刪除（dynamic dead code elimination）被使用在運行時動態偵測，可辨識及解析相依性，用以移除有條件的死碼，在運行時期重新組合保留的代碼。

多數的電腦語言、編譯器、操作系統不提供，或是僅比動態讀取庫及后鏈接（late linking）提供多一點點的功能，能使用動態死碼刪除的軟體是相當稀少的。