基于ANTLR后缀树的代码抄袭检测系统设计与实现

本章主要探讨了在程序设计类课程中，如何利用合成孔径雷达成像算法（Synthetic Aperture Radar Imaging Algorithm）的原理来设计和实现一个高效的抄袭检测系统。章节标题"1前期准备-合成孔径雷达成像算法与实现"实际上是指将这种算法应用于抄袭检测系统的构建过程。 抄袭检测系统的设计旨在提高计算机程序设计课程的教学效率，并为教师的工作和学生的学业成绩提供客观评价。系统设计遵循软件工程的原则，采用结构化设计，将功能模块化，以确保高内聚和低耦合，便于后续的扩展和维护。设计过程涉及的关键步骤包括： 1. **生成C语言词法及语法分析器**：基于ANTLR（ANother Tool for Language Recognition），这是一种开源的解析器生成器，用于创建解析器，它能根据C语言的文法文件自动生成相应的词法和语法分析器。 2. **ANTLR工具的使用**：首先安装Java JDK，从ANTLR官网下载antlr-3.1.1.jar软件包，配置环境变量，包括JAVA_HOME、Path和CLASSPATH，以便正确引用ANTLR及其依赖库。 3. **系统设计框架**： - **前期准备**：构建系统时，先根据ANTLR生成的后缀树（SuffiX Tree）算法进行基础设置，这个算法是抄袭检测的核心组成部分，用于识别代码中的相似性和潜在抄袭行为。 - **设计思路**：系统主要关注于辅助教学，提高教师评估效率，同时提供公正的成绩评价。尽管目前是一个实验系统，但考虑到未来可能的扩展，设计时考虑到了模块化和可扩展性。 4. **抄袭检测方法**：针对C语言程序代码作业中的常见抄袭行为，利用后缀树的特性，能够有效地捕捉代码相似性，尤其是那些通过替换或调整代码结构进行的抄袭手法。 论文作者结合澳大利亚蒙纳什大学的研究数据，强调了抄袭问题的严重性，并提出了基于后缀树的代码抄袭检测方法，以期通过技术手段来打击学术不端行为，维护良好的学术环境。 本章节的核心知识点在于使用ANTLR生成C语言的词法和语法分析器，以及如何利用后缀树算法在抄袭检测系统中检测和预防程序代码抄袭。整个系统设计旨在通过结构化的编程方法和高效算法，提升程序设计课程的评估效率和学术诚信。