Ein neuer Ansatz für Tree-Diffing in Software

Die Unterschiede zwischen baumstrukturierten Daten, wie dem Code in Softwaresystemen, zu berechnen, ist ein wichtiges und schwieriges Thema in der Softwareanalyse. Dieses Papier stellt eine neue Methode vor, um Unterschiede in Bäumen zu finden, die das Problem in eine Form umwandelt, die mit einer Methode namens SAT-Lösung verwaltet werden kann. Indem die erforderlichen Änderungen von einem Baum zu einem anderen codiert werden, erzeugt diese Methode genaue und minimale Anweisungen für die Bearbeitung, zusammen mit Garantien, dass diese Änderungen korrekt typisiert sind. Die Methode erstellt auch kürzere, leichter verständliche Anweisungen, indem sie niedrigstufige Änderungen effektiv in der richtigen Reihenfolge kombiniert. Unsere Tests zeigen, dass dieser Ansatz viel besser ist als andere ältere Methoden, was die Prägnanz der Änderungen angeht, während die Verarbeitungszeit angemessen bleibt.

#Die Bedeutung der Analyse von Änderungen in Software

Softwaresysteme müssen sich im Laufe der Zeit ändern, um ihre Ziele zu erreichen und sich an neue Anforderungen anzupassen, was zum Feld der Software-Evolutionsanalyse führt. Eine der zentralen Herausforderungen in diesem Bereich besteht darin, Unterschiede im Quellcode zu finden, was für Versionskontrollsysteme, Programm-Analyse und Debugging entscheidend ist. Dieser Prozess beinhaltet herauszufinden, welche Änderungen zwischen zwei Versionen desselben Codes vorgenommen wurden und wie eine Version durch eine Reihe von Bearbeitungsschritten, die Edit-Skripte genannt werden, in eine andere geändert werden kann. Traditionell werden Edit-Skripte gefunden, indem man Code als einfachen Text betrachtet. Zum Beispiel prüfen Werkzeuge wie Unix diff die Textebene, um eine Liste von Zeilen zu generieren, die hinzugefügt oder entfernt wurden. Allerdings erzeugen diese Werkzeuge oft Ergebnisse, die für die Nutzer schwer zu interpretieren sind, da sie nicht berücksichtigen, wie der Code strukturiert ist, was bedeutet, dass oft eine weitere Analyse notwendig ist, um die Änderungen zu verstehen.

Um dieses Problem anzugehen, haben sich einige Forscher darauf konzentriert, Unterschiede auf der Ebene des abstrakten Syntaxbaums (AST) zu finden. Diese Methode nennt man Tree Diffing und berücksichtigt die Struktur des Codes. Indem diese Struktur berücksichtigt wird, können Tree Diffs bedeutungsvollere Bearbeitungshandlungen wie Aktualisierungen, Verschiebungen, Hinzufügungen und Löschungen unterstützen. Ein häufiges Vorgehen beim Tree Diffing sieht sich zwei Herausforderungen gegenüber: die Suche nach einem guten Übereinstimmung zwischen den beiden Bäumen und die Herausfindung des Edit-Skripts basierend auf dieser Übereinstimmung. Es ist erwähnenswert, dass das Finden des kürzesten Edit-Skripts im Tree Diffing ein schwieriges Problem ist und viele bestehende Methoden nicht die besten Ergebnisse liefern.

#Unser Ansatz zum Tree Diffing

In dieser Arbeit wollen wir die kürzesten Edit-Skripte bestimmen, die einen Codebaum in einen anderen umwandeln können, während wir sicherstellen, dass die Änderungen minimal sind. Unser neuartiger Ansatz lässt sich in drei Hauptschritte erklären.

#Schritt 1: Das Problem Reformulieren

Wir reformulieren zunächst das Tree Diffing-Problem in ein Maximum-Satisfiability (MaxSAT)-Problem. Damit können wir fortschrittliche Solver nutzen, die für diese Art von Problemen entwickelt wurden, um die richtigen minimalen Änderungen zu finden. Die Überlegung hinter diesem Ansatz ist, dass SAT-Solver darauf ausgelegt sind, komplexe Matching-Probleme zu behandeln, die ein entscheidender Teil des Tree Diffings sind. Obwohl das Lösen von SAT-Problemen manchmal lange dauern kann, bedeuten Verbesserungen in der Solver-Technologie und unsere Methoden zur Codierung von Einschränkungen, dass wir Ergebnisse effizient erhalten können.

#Schritt 2: Die Ergebnisse in niedrigstufige Änderungen dekodieren

Der nächste Schritt besteht darin, die Lösung des SAT-Solvers in niedrigstufige Bearbeitungshandlungen umzuwandeln. Diese Handlungen beschreiben hauptsächlich, welche Operationen an den Knoten und Kanten des Baums durchgeführt werden müssen. Wir zeigen, dass diese niedrigstufigen Änderungen so angeordnet werden können, dass sie niedrigstufige Edit-Skripte bilden. Unsere Codierung bietet Garantien, dass diese Skripte sowohl korrekt als auch minimal sind. Es ist auch wichtig zu beachten, dass unsere Skripte das gleiche Mass an Typsicherheit wie frühere Methoden aufrechterhalten, was bedeutet, dass die Zwischenbäume während des Bearbeitungsprozesses gut typisiert bleiben.

#Schritt 3: Hochstufige Edit-Skripte erstellen

Im letzten Schritt kombinieren wir die niedrigstufigen Bearbeitungshandlungen, um hochstufige Edit-Skripte zu erstellen, die für die Nutzer leichter zu verstehen sind. Zum Beispiel können einzelne niedrigstufige Aktionen zusammengefasst werden, um intuitivere Operationen wie das Aktualisieren oder Verschieben von Codeabschnitten zu bilden. Diese Organisation wird durch einen effizienten Algorithmus erreicht, der niedrigstufige Aktionen korrekt basierend auf ihren Beziehungen zusammenführt. Unsere Experimente zeigen, dass diese hochstufigen Skripte prägnanter sind als die von älteren Methoden erzeugten, während die Laufzeit angemessen bleibt.

#Das MaxSAT-Problem

Um unseren Ansatz vollständig zu verstehen, ist es wichtig, das MaxSAT-Problem zu erklären, das die Grundlage unserer Methode bildet. Das MaxSAT-Problem ist ein Entscheidungsproblem, das darauf abzielt, herauszufinden, ob es eine Möglichkeit gibt, Wahrheitswerte für Variablen in einer logischen Formel zuzuweisen, um so viele Klauseln wie möglich zu erfüllen, während einige Klauseln gegen einen Preis unerfüllt bleiben dürfen. Einfacher gesagt, bedeutet es, ein Gleichgewicht zwischen der Erfüllung strenger Anforderungen und der Minimierung von Strafen für nicht erfüllte Bedingungen zu finden.

Wenn wir dieses Problem aufschlüsseln, können wir die Klauseln in harte und weiche unterteilen: Harte Klauseln müssen erfüllt werden, während weiche Klauseln einen Preis verursachen können, wenn sie nicht erfüllt werden. Eine gute Lösung für das MaxSAT-Problem ist eine, die alle harten Klauseln erfüllt und die kleinstmöglichen Kosten für die weichen hat. Dies ist besonders herausfordernd für grosse Datensätze, weshalb oft heuristische Methoden verwendet werden, um Lösungen zu finden, die nahe am Optimum liegen, anstatt exakt zu sein.

#Überblick über unser Framework

Unser Framework für Tree Diffing ist in verschiedene Phasen gegliedert, von denen jede einen einzigartigen Zweck erfüllt.

#Eingabeparsing

Die erste Phase ist das Parsen, das darin besteht, ein Paar von Quell- und Zielcode-Dateien zu nehmen und sie in die entsprechenden abstrakten Syntaxbäume (ASTS) zu übersetzen. Ein AST stellt dar, wie der Code strukturiert ist, mit Knoten für verschiedene Elemente wie Anweisungen und Ausdrücke und Kanten, die sie basierend auf ihren Beziehungen verbinden.

#Codieren des Tree Diffing Problems

In der Codierungsphase generieren wir Boolesche Variablen und Einschränkungen, die die Änderungen repräsentieren, die nötig sind, um den Quellbaum in den Zielbaum umzuwandeln. Diese Variablen entsprechen Verbindungen (oder Kanten) zwischen Knoten in den Bäumen und spezifizieren Übereinstimmungen zwischen Knoten im Quell- und Zielbaum.

Dann richten wir harte und weiche Einschränkungen ein. Harte Einschränkungen stellen sicher, dass die am Quellbaum vorgenommenen Änderungen einen Baum schaffen können, der strukturell mit dem Zielbaum identisch ist. Weiche Einschränkungen ermutigen den Solver, die Änderungen minimal zu halten, was hilft, ein optimales Edit-Skript zu erreichen.

#Lösungen dekodieren

In der Dekodierungsphase übersetzen wir die Lösungen des SAT-Solvers in niedrigstufige Bearbeitungshandlungen. Diese Handlungen betreffen Operationen an Kanten und Knoten, wie das Verbinden oder Trennen von ihnen. Diese Phase stellt sicher, dass die niedrigstufigen Handlungen nicht nur die gewünschten Ergebnisse erzielen, sondern auch Korrektheit und Minimalität aufrechterhalten.

#Hochstufige Edit-Skripte synthetisieren

Schliesslich erstellen wir in der Synthese-Phase hochstufige Edit-Skripte aus den niedrigstufigen Handlungen. Diese hochstufigen Aktionen spiegeln intuitivere Operationen wie das Verschieben von Knoten oder das Aktualisieren von Werten wider, wodurch es den Nutzern leichter fällt, die Änderungen zu verstehen.

#Typsicherheit in Edit-Skripten

Ein wesentlicher Vorteil unserer Methode ist, dass sie die Typsicherheit in allen generierten Edit-Skripten garantiert. Das bedeutet, dass der Baum während des gesamten Bearbeitungsprozesses zu keinem Zeitpunkt in einem falsch typisierten Zustand belassen wird, was zu Fehlern bei der Codeausführung führen kann. Unsere Edit-Skripte stellen sicher, dass alle Zwischenbäume gut typisiert sind, ähnlich den Garantien, die in anderen fortgeschrittenen Methoden gegeben werden.

#Leistungsbewertung: Unseren Ansatz testen

Um unseren Ansatz zu validieren, führten wir zahlreiche Tests durch, in denen wir unser Framework mit bestehenden hochmodernen Tree Diffing-Algorithmen verglichen. Diese Tests wurden an realen Datensätzen durchgeführt, die Python- und OCaml-Code enthielten, zwei Programmiersprachen mit ihren eigenen Syntax und Strukturen.

#Prägnanz messen

Eine der Hauptmetrik, die wir zur Bewertung der Leistung verwendeten, war die Prägnanz der produzierten Edit-Skripte. Unsere Ergebnisse zeigten konsequent, dass unsere Methode kürzere und verständlichere Edit-Skripte im Vergleich zu älteren Techniken wie Gumtree und truediff erzeugte. Diese verbesserte Prägnanz ist für Entwickler, die Änderungen im Code schnell interpretieren müssen, von entscheidender Bedeutung.

#Laufzeit-Leistung

Ein weiterer kritischer Faktor zur Bewertung unseres Ansatzes war die Laufzeit-Leistung. Obwohl unsere Methode möglicherweise nicht immer die schnellste im Vergleich zu einigen heuristischen Techniken ist, gelang es ihr, eine angemessene Laufzeit aufrechtzuerhalten, während sie immer noch Änderungen produziert, die sowohl minimal als auch präzise sind. Wir fanden heraus, dass unser Solver die minimalen Edit-Skripte effizient berechnen konnte, selbst bei grösseren Codebäumen.

#Fallstudien analysieren

In unserer Analyse fanden wir Szenarien, in denen bestehende Algorithmen uns überlegen waren, normalerweise in speziellen Randfällen oder wenn unsere Methode die Zeitüberschreitung überschritt. Umgekehrt identifizierten wir auch viele Fälle, in denen unser Ansatz bessere Ergebnisse lieferte, insbesondere in Situationen mit redundanten Änderungen oder Baumteil-Löschungen.

#Fazit

Zusammenfassend bietet unser neuartiger Ansatz zum Tree Diffing erhebliche Vorteile gegenüber bestehenden Methoden. Durch die Reformulierung des Problems als MaxSAT-Angelegenheit und den Einsatz fortschrittlicher Solver können wir prägnante und verständliche Edit-Skripte bereitstellen, während wir sicherstellen, dass sie während des gesamten Prozesses typsicher sind. Zukünftige Arbeiten werden sich darauf konzentrieren, das Framework weiter zu optimieren, Anwendungen in anderen Programmiersprachen zu erkunden und Plugins für beliebte Entwicklungsumgebungen zu entwickeln, um seine Reichweite und Benutzerfreundlichkeit zu erweitern.