哈希值与标识符冲突率：克隆代码检测误检消除策略

本文主要探讨了在使用基于token的克隆代码检测方法时，面对语法相似但可能被误判为克隆代码的问题。针对这一挑战，边奕心、王甜甜、苏小红和马培军四位作者提出了一个新颖的解决方案，即结合哈希值和标识符冲突率来消除部分误检。这种方法的关键步骤如下： 1. **哈希值判断**：通过计算语句的哈希值，算法首先分析语句结构的相似性。哈希值是一种将任意长度的数据映射为固定长度数值的函数，它可以快速比较两个语句是否具有相似的结构，从而减少因语法相似但实质上不是克隆的代码而产生的误报。 2. **标识符冲突率计算**：进一步地，算法会统计源代码中标识符的冲突率，即在不同代码段中出现相同标识符的概率。如果冲突率较高，这可能表示两段代码并非完全独立，而是存在某种关联，但这并不意味着它们是克隆代码。 3. **误检方向与情况判定**：通过分析哈希值和标识符冲突率的变化，算法能够确定哪些误检可能是由非实质性相似导致的，并据此确定消除误检的方向。例如，插入结构相同的语句可能导致误检，而标识符冲突率的增加可能是由于代码重用而非复制。 4. **消除策略**：对于确认为误检的克隆代码，方法通过修改克隆代码的相对行号，使其在哈希值和标识符冲突率上与原代码区分开来，从而消除误报。这种调整不会改变代码的实际功能，仅是为了提高检测的精确性。 5. **实证结果**：实验结果显示，该方法有效地解决了由于插入结构相同语句造成的误检问题，同时还能处理语句顺序颠倒导致的误判，显著提升了克隆代码检测以及与之相关的缺陷检测的准确性。这对于后续的克隆代码重构研究具有实际价值，因为准确的检测有助于识别真正需要重构的部分。 6. **关键词**：本文围绕“克隆代码”、“哈希值”、“标识符冲突率”、“误检”和“重构”等核心概念展开，展示了如何通过结合这些技术手段来改进克隆代码检测的性能，减少误报，促进代码质量管理和优化。 本文提供了一种实用的方法来改进克隆代码检测的精确性，这对于软件开发过程中的代码质量控制和维护具有重要意义。