基于后缀树的代码抄袭检测：相似度计算与算法实现

本文主要探讨了"1相似性和相似度-合成孔径雷达成像算法与实现"这一主题，着重于在信息技术领域中，尤其是在软件开发和学术诚信方面，如何通过量化的方法来评估代码抄袭的问题。相似性和相似度是评判两个源程序是否存在抄袭行为的关键概念。相似性是定性的，它关注的是源代码之间的内在关联，比如输入/输出接口、程序逻辑结构以及代码语句的相似性，判断两个程序是否有共同的设计思路或执行流程。 相似度则是一个更为精确的定量指标，它通过构建数学模型来衡量代码之间的相关性，通常使用百分比形式表示，范围从0%到100%。例如，Yamarnoto T.等人定义了软件系统之间的相似度，通过比较它们的代码元素，如文件或代码行，来确定抄袭的可能性。计算过程可能涉及到寻找两个程序间的匹配部分，如文件A与Q中的代码行qj的对应关系，这些匹配集合B构成了衡量相似性的依据。 作者在此背景下，提出了基于后缀语法树的代码抄袭检测研究，这是针对C语言程序作业中常见抄袭策略的一种解决方案。后缀树作为一种有效的文本处理数据结构，用于构建源代码的语法分析模型。通过ANTLR编写的C语言文法规则，构建后缀树可以捕捉代码的模式和结构特征，从而更准确地识别潜在的抄袭行为。 在当前信息技术快速发展的社会，抄袭问题在程序设计课程中尤为突出，蒙纳什大学的调查显示学生抄袭现象严重。为了维护学术诚信，高效而精准的代码抄袭检测方法成为教育工作者迫切需求的研究课题。因此，基于后缀语法树的代码抄袭检测方法不仅具有实际应用价值，也为打击学术不端行为提供了有力的技术支持。 本文的工作不仅关注理论分析，还包含了实际操作层面的探讨，旨在为教育机构和开发者提供一套有效的方法，帮助他们识别和预防代码抄袭，以维护良好的学术环境和教学质量。