代码抄袭检测：基于后缀树的算法研究

"该文讨论了字符串匹配的常用算法，特别是在代码抄袭检测中的应用。文章提到了基于词法分析的token string方法和抽象语法树(AST)方法，这两种方法各有优缺点。此外，还介绍了其他技术，如基于XML模型、聚类分析和编译优化与反汇编的方法。在字符串匹配算法中，提到了Levenshtein编辑距离法和求最长公共子序列等。文章是关于基于后缀语法树的代码抄袭检测研究，探讨如何利用这些工具和方法提高检测的效率和精度。" 字符串匹配是编程领域中的一个重要问题，尤其在代码抄袭检测中。文章首先介绍了两种基本的代码相似性检测方法：基于词法分析的token string方法和基于AST的方法。token string方法通过对比源代码的词汇单元（tokens）来判断相似性，但这种方法可能因AST的冗余导致优化困难和检测效率低下。AST方法则是通过构建程序依赖图(PDG)和程序切片，检测两个PDG子图的同构性来判断代码相似性，但这种方法在处理大规模代码时技术上仍然面临挑战。 文章还提及其他新兴的技术，如基于XML模型的方法，通过将源代码转换为XML文档，进一步转化为矩阵并比较矩阵相似度；基于聚类的方法，通过关键词集合和聚类分析来检测代码相似性；以及基于编译优化和反汇编的方法，通过消除汇编指令中的非关键元素来计算代码相似度。 接下来，文章聚焦于字符串匹配的常用算法，如Levenshtein编辑距离法，这是一种衡量两个字符串差异的度量，通过计算插入、删除和替换操作的数量来确定它们的相似度。另一个是求最长公共子序列，这个算法寻找两个序列中最长的相同子序列，它在识别代码片段的相似性方面也很有用。 最后，文章提出了基于后缀语法树的代码抄袭检测方法，这种方法可能涉及利用后缀树的数据结构高效地存储和查找字符串的后缀，从而提高抄袭检测的效率和准确性。通过这种方式，可以更有效地检测出C语言等编程作业中的抄袭行为，有助于维护学术诚信和提升教学质量。