C语言代码抄袭检测：后缀语法树方法研究

"实验数据的收集-合成孔径雷达成像算法与实现" 本文主要讨论了在程序设计类课程中，尤其是涉及到代码抄袭检测时，如何评价系统性能以及如何收集实验数据。在评价指标方面，有两个关键点：运行效率和噪声抑制。 1. 运行效率分析：在处理大量学生代码作业时，系统需要检测的程序对数量巨大，这要求检测系统具有高效的运行能力。由于字符串匹配算法如GST的时间复杂度为O(n^3)，因此系统必须能够在处理大数据量时保持高效，否则会影响整体性能。 2. 噪声抑制：在代码抄袭检测中，关键字和常见字符串可能会对结果产生干扰。选择合适的参数（如最大匹配长度s）至关重要，以平衡检测效率和准确性。s值太小可能导致假阳性，而s值太大则可能产生假阴性，影响抄袭判断。此外，选择不同的字符串匹配算法（如LCS）也会对结果产生影响，某些算法可能无法检测到代码顺序调整的抄袭行为。 5.2 实验数据的收集：为了研究抄袭检测的有效性，通常会使用多个样本集。在本研究中，采用了样本集A和B进行实验。实验数据应涵盖各种可能的抄袭情况，包括但不限于关键词的高频出现、代码结构的调整等，以全面评估算法的性能和适应性。 提到的“语法树”标签可能意味着在抄袭检测中，使用语法分析工具（如ANTLR）来构建程序代码的抽象语法树（AST），这种方法有助于识别代码结构和逻辑，从而提高检测精度。 在给出的部分内容中，虽然主要讨论的是基于后缀语法树的代码抄袭检测研究，但这里没有详细展开这部分内容。通常，后缀语法树是一种数据结构，用于高效地存储和查询字符串的后缀，它在代码抄袭检测中可以用来快速比较代码片段的相似性，减少比较时间。 实验数据的收集和评价指标的选择对于优化代码抄袭检测算法至关重要。通过分析运行效率和噪声抑制，可以不断改进算法，提高检测的准确性和效率。同时，利用如后缀语法树等技术，可以从更深层次理解代码结构，提升检测质量。在实际应用中，这些方法能够帮助教育机构更好地监控和防止学术不端行为，维护教学秩序。