程序代码剽窃检测：一种改进的相似度度量算法

"程序代码相似度度量算法研究" 在软件开发和教育领域，程序代码相似度度量是一项至关重要的技术。它主要用于检测代码剽窃行为，即判断一个程序是否可能从另一个程序复制而来。这一过程涉及到对两个程序的相似度进行量化，通过计算得出的相似度数值来确定两个程序之间的关系，以识别潜在的抄袭行为。 现有的程序代码相似度度量技术多样，包括基于语法结构、抽象语法树(AST)比较、词法分析、控制流图(CFG)对比等方法。这些方法各有优缺点，适用于不同的场景。邓爱萍在其研究中，针对这些技术进行了深入探讨，并提出了一种基于Karp-Rabin算法和最长公共子串算法的改进版源代码相似度度量算法——串的散列值匹配算法。 Karp-Rabin算法是一种快速的字符串匹配算法，通过计算字符串的散列值并利用有限的冲突处理机制，可以在较短时间内判断两个字符串是否具有相同的前缀或后缀。最长公共子串算法则寻找两个字符串中最长的相同子序列，这对于检测代码片段的相似性非常有效。邓爱萍将两者结合，旨在提高代码相似度检测的效率和准确性。 串的散列值匹配算法首先对源代码进行预处理，如去除注释和空白字符，然后分别计算每个代码段的散列值。接着，利用Karp-Rabin算法快速检查散列值的匹配情况，如果散列值相近，则进一步使用最长公共子串算法找出具体的相似部分。这种方法结合了两者的优点，既能快速定位可能的相似区域，又能通过最长公共子串找到精确的匹配部分，从而有效地度量代码的相似度。 在实际应用中，这种算法可以广泛应用于教学环境中的学生作业原创性检测，防止代码剽窃现象的发生。同时，它也可以用于软件开发过程中，帮助开发者检测代码库中是否存在重复或相似的代码段，从而提高代码质量和可维护性。 程序代码相似度度量是保障编程教育公正性和软件质量的重要工具。邓爱萍提出的串的散列值匹配算法，通过结合经典算法，为代码剽窃检测提供了一种高效且准确的方法，对于教学与软件工程实践具有积极的意义。