首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机软件论文--程序设计、软件工程论文--软件工程论文

代码重构变更模式的识别方法研究

摘要第8-9页
ABSTRACT第9-10页
第1章 绪论第11-15页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 本文研究内容第12页
    1.3 文章结构第12-15页
第2章 国内外研究现状第15-23页
    2.1 重构第15-19页
        2.1.1 重构是什么第15页
        2.1.2 重构技术的相关研究第15-16页
        2.1.3 重构的优缺点第16-17页
        2.1.4 常见代码坏味第17-19页
    2.2 重构模式第19-21页
        2.2.1 抽取方法(Extract Method)模式第19-20页
        2.2.2 移动方法(Move Method)模式第20页
        2.2.3 抽取类(Extract Class)模式第20-21页
        2.2.4 抽取超类(Extract Superclass)模式第21页
    2.3 模式识别的相关研究第21-23页
        2.3.1 重构模式相关研究第21-22页
        2.3.2 重构模式识别的优点第22-23页
第3章 识别方法第23-33页
    3.1 识别方法的概述第23页
    3.2 基于细粒度代码变更的研究第23-29页
        3.2.1 细粒度代码变更的相关研究第24-25页
        3.2.2 基于ChangeDistiller的代码变更提取第25-29页
    3.3 文本相似性第29-32页
        3.3.1 文本相似性的相关研究第29-30页
        3.3.2 基于Levevshtein distance算法的文本相似性第30-32页
    3.4 小结第32-33页
第4章 抽取方法和移动方法的模式识别第33-49页
    4.1 抽取方法(Extract Method)重构模式第33-37页
        4.1.1 抽取方法重构模式示例第33-34页
        4.1.2 Change Distiller对抽取方法变更提取第34-35页
        4.1.3 抽取方法变更提取的问题及解决方法第35-37页
    4.2 移动方法(Move Method)重构模式第37-41页
        4.2.1 移动方法重构模式示例第37-38页
        4.2.2 ChangeDistiller对移动方法变更提取第38-40页
        4.2.3 移动方法变更提取的问题及解决方法第40-41页
    4.3 抽取方法和移动方法的模式识别第41-44页
        4.3.1 抽取方法和移动方法模式的识别分析第41-42页
        4.3.2 抽取方法和移动方法模式的识别过程第42-43页
        4.3.3 抽取方法和移动方法模式的识别第43-44页
    4.4 数据源第44-46页
    4.5 实验与分析第46-47页
        4.5.1 实验验证第46-47页
        4.5.2 实验结果与分析第47页
    4.6 小结第47-49页
第5章 抽取类和抽取超类的模式识别第49-63页
    5.1 抽取类(Extract Class)重构模式第49-53页
        5.1.1 抽取类重构模式示例第49页
        5.1.2 Change Distiller对抽取类模式变更提取第49-51页
        5.1.3 抽取类变更提取的问题及解决方法第51-53页
    5.2 抽取超类(Extract Superclass)重构模式第53-56页
        5.2.1 抽取超类重构模式示例第53-54页
        5.2.2 ChangeDistiller对抽取超类模式变更提取第54-55页
        5.2.3 抽取超类变更提取的问题及解决方法第55-56页
    5.3 抽取类和抽取超类的模式识别第56-59页
        5.3.1 抽取类和抽取超类模式的识别分析第56-57页
        5.3.2 抽取类和抽取超类模式的识别过程第57-58页
        5.3.3 抽取类和抽取超类模式的识别第58-59页
    5.4 实验与分析第59-62页
        5.4.1 实验验证第59-61页
        5.4.2 实验结果与分析第61-62页
    5.5 小结第62-63页
第6章 结论第63-65页
参考文献第65-71页
致谢第71-73页
在学期间主要科研成果第73页
    一、发表学术论文第73页

论文共73页,点击 下载论文
上一篇:创新行为的传播模型与影响力最大化算法的研究与实现
下一篇:非独立同分布KNN分类算法研究