Recherche universitaire et derniers progrès dans la comparaison des fonctions Java

La comparaison des fonctions est une tâche importante pour comparer la similitude des fonctions et a un large éventail d'applications. Les progrès de la recherche universitaire incluent des méthodes traditionnelles basées sur la comparaison structurelle et des méthodes modernes utilisant des techniques d'apprentissage automatique, telles que la PNL et le GNN. Les avancées récentes incluent également les méthodes basées sur la PNL, les méthodes basées sur GNN et les méthodes multimodales. Un exemple de comparaison de fonctions Java basé sur AST utilise un arbre AST pour comparer la similarité structurelle des fonctions, ce qui peut être obtenu via un comparateur.

Comparaison des fonctions Java : recherche universitaire et progrès récents

Introduction

La comparaison de fonctions est une tâche importante en informatique pour comparer la similarité des fonctions. Il est crucial dans diverses applications, notamment les tests de logiciels, la détection de clones de code et l’apprentissage automatique.

Recherche académique

La recherche sur la comparaison des fonctions a une longue histoire et les premiers articles universitaires remontent aux années 1960. Les approches initiales étaient principalement basées sur des comparaisons structurelles telles que les arbres de syntaxe abstraite (AST) et les graphiques de flux de contrôle (CFG).

La recherche universitaire de ces dernières années s'est concentrée sur l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique telles que le traitement du langage naturel (NLP) et les réseaux de neurones graphiques (GNN). Ces techniques apprennent des représentations de fonctions, leur permettant d'effectuer des comparaisons plus complexes.

Derniers développements

Les derniers développements incluent :

• Méthodes basées sur la PNL : Apprenez les représentations textuelles de fonctions à l'aide de la technologie d'intégration de mots.
• Méthode basée sur GNN : Traitez les fonctions comme des graphiques et appliquez GNN pour extraire des informations structurelles et sémantiques.
• Approche multimodale : Combinez plusieurs modes de saisie tels que AST, NLP et GNN pour améliorer la précision.

Cas pratique

Considérons deux fonctions Java dans le code suivant :

// 函数 1
public static int sum(int[] arr) {
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
        sum += arr[i];
    }
    return sum;
}

// 函数 2
public static int[] reverse(int[] arr) {
    int[] newArr = new int[arr.length];
    for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
        newArr[arr.length - i - 1] = arr[i];
    }
    return newArr;
}

Méthode de comparaison

Nous pouvons comparer ces deux fonctions en utilisant la méthode basée sur AST comme suit :

import java.util.List;

class ASTComparator {

    public boolean compareASTs(Node a, Node b) {
        if (a.getType() != b.getType()) {
            return false;
        }
        for (int i = 0; i < a.getChildren().size(); i++) {
            if (!compareASTs(a.getChildren().get(i), b.getChildren().get(i))) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

}

Dans l'exemple donné, ASTComparator 返回 true, car la structure AST des deux fonctions est la même.

Conclusion

La comparaison de fonctions est un domaine de recherche actif en informatique, avec des recherches universitaires et des avancées récentes qui stimulent constamment les progrès dans ce domaine. Les méthodes basées sur l'apprentissage automatique et les méthodes multimodales sont les orientations les plus prometteuses pour améliorer la précision de la comparaison des fonctions.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!