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克隆代码分析方法研究
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP311.53[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨学院软件学院,哈尔滨150086, [2]哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001, [3]哈尔滨工业大学软件学院,哈尔滨150001
  • 相关基金:哈尔滨科技创新人才研究专项资金资助项目(2016RAQXJ013,2014RFQXJ062); 国家自然科学基金资助项目(61202092,61173021); 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20112302120052); 黑龙江省普通高校青年学术骨干资助项目(1254G037); 黑龙江省自然科学基金资助项目(F201127)
中文摘要:

针对已有克隆代码检测工具只输出克隆组形式的检测结果,而难以分析克隆代码对软件质量的影响问题,提出了危害软件质量的关键克隆代码的识别方法。定义了克隆代码的统一表示形式,使之可以分析各种克隆检测工具的检测结果,然后解析源程序和克隆检测结果,识别标志符命名不一致性潜在缺陷,定义了克隆关联图,在此基础上检测跨越多个实现不同功能的文件、危害软件可维护性的克隆代码,最后对检测结果进行可视化统计分析。克隆代码分析工具被应用于分析开源代码httpd,检测出了1组标志符命名不一致的克隆代码和44组危害软件可维护性的关键克隆类。实验结果表明,该方法可以有效辅助软件开发和维护人员分析、维护克隆代码。

英文摘要:

Most existing clone detection tools only output the detection results in the form of clone sets,lacking clone analysis.To solve this problem,this paper proposed a key clone recognition approach. The approach could analysis the clones which decreased the quality of software. Firstly,this approach defined a unified clone representation form to support the analysis of various clone detection tools. Then,the approach analysed the source code and clone detection results to detect identifier renaming inconsistent clones,which were potential bugs. Next,the approach detected the clones diffusing in various functional different files,which might decrease the maintainability of software. Finally,the approach visually analysed the detection results. The proposed analysis tool analyzed the open source code httpd,which detected 1 identifier renaming inconsistent clone,and 44 clones diffusing in various functional different files. The experimental results show that it can facilitate the analysis and maintenance of code clones.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049