【摘要】：良好的設(shè)計模式對于軟件系統(tǒng)的維護(hù)、升級以及重構(gòu)起到了至關(guān)重要的作用。然而,很多遺留系統(tǒng)由于開發(fā)流程不規(guī)范、文檔缺失等原因,后續(xù)的軟件維護(hù)人員對于原始的設(shè)計決策不明晰,加大了軟件維護(hù)難度。通過檢測系統(tǒng)中的設(shè)計模式,可以幫助軟件維護(hù)人員了解系統(tǒng)結(jié)構(gòu),降低軟件維護(hù)難度。本文提出了一種度量驅(qū)動的基于圖匹配的設(shè)計模式挖掘方法,利用該方法可實現(xiàn)從源代碼中挖掘設(shè)計模式實例。同時,為每一種挖掘得到的設(shè)計模式實例定制重構(gòu)模板,以方便用戶根據(jù)需求實現(xiàn)對設(shè)計模式的代碼重構(gòu)。本文的主要工作和研究成果如下:1)提出了一種高效的基于子系統(tǒng)圖和最優(yōu)搜索順序的子圖挖掘方法。該方法首先通過獲取設(shè)計模式的4種結(jié)構(gòu)特征和7種行為特征,將軟件系統(tǒng)轉(zhuǎn)變成數(shù)據(jù)圖,然后再將數(shù)據(jù)圖劃分為若干個子系統(tǒng)圖以排除系統(tǒng)中不相關(guān)的類來減少搜索空間,最后根據(jù)設(shè)計模式的結(jié)構(gòu)和行為特征構(gòu)建設(shè)計模式的搜索順序,從而挖掘出候選的設(shè)計模式實例。2)提出一種支持設(shè)計模式代碼重構(gòu)的13種基本操作和10種組合操作,并在此基礎(chǔ)上為每種Go F設(shè)計模式定制了重構(gòu)模板。根據(jù)重構(gòu)模板,可將所檢測出的設(shè)計模式實例按照用戶需求進(jìn)行代碼重構(gòu)。3)采用對結(jié)構(gòu)和行為進(jìn)行交叉驗證的方法,設(shè)計并實現(xiàn)了完整的設(shè)計模式挖掘工具。該工具融合了普遍關(guān)注的結(jié)構(gòu)特征以及行為特征。實驗結(jié)果表明此方法的準(zhǔn)確率達(dá)到100%,同時與現(xiàn)有方法相比其召回率提高了5%、時間效率提升了10%。同時,所開發(fā)的設(shè)計模式重構(gòu)原型系統(tǒng)也驗證了本文提出的基于模板的設(shè)計模式重構(gòu)框架和流程的有效性。
【圖文】：

可以為挖掘出的設(shè)計模式實例的重構(gòu)提供解決方案，從而更好地在開發(fā)中利用設(shè)計模式。圖1.1 描述了本文方法的大致框架，其主要研究內(nèi)容如下：（1）通過分析和研究 GoF 定義的 23 種設(shè)計模式及衍生的設(shè)計模式變體類圖，提出了一種用于形式化定義設(shè)計模式的特征模型。其包含 4 種類之間的結(jié)構(gòu)特征和 7 種類方法間的行為特征。利用 11 種特征模型可以直接定義相應(yīng)的設(shè)計模式和常見變體。（2）利用 EA 工具對軟件源碼進(jìn)行逆向工程解析，并將軟件源碼和設(shè)計模式轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的類結(jié)構(gòu)行為關(guān)系圖，即數(shù)據(jù)圖。數(shù)據(jù)圖中的頂點表示軟件源碼中的類或設(shè)計模式的角色，邊表示軟件源碼中類和類之間和類中方法之間的關(guān)系。針對轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)圖，根據(jù)特定算法獲取中心頂點和半徑獲得相關(guān)區(qū)域。在相關(guān)區(qū)域中，根據(jù)數(shù)據(jù)圖頂點的出入度以及邊的權(quán)值將結(jié)構(gòu)行為特征相結(jié)合，以確定設(shè)計模式搜索順序。根據(jù)搜索順序可以直接靶向設(shè)計模式實例。此方法可以大大減少挖掘過程的搜索空間，提高方法執(zhí)行的效率。（3）在不改變設(shè)計意圖的情況下對挖掘出的設(shè)計模式進(jìn)行重構(gòu)。本文根據(jù)設(shè)計模式的結(jié)構(gòu)行為特征結(jié)合對類、屬性和方法的添加或刪除操作，定義了 13種基本重構(gòu)操作并通過復(fù)合形成 10 種組合型重構(gòu)操作。在此基礎(chǔ)上，為每一種設(shè)計模式制定了詳細(xì)的重構(gòu)模板，并提出了基于重構(gòu)模板的設(shè)計模式重構(gòu)框架和重構(gòu)流程。（4）為了驗證本文提出的挖掘方法的有效性，我們將此方法應(yīng)用于 8 個開源軟件系統(tǒng)的源碼中?

圖 5.4 設(shè)計模式實例重構(gòu)用戶填寫界面1）首先，用戶選擇 Adapter 模式實例中需要重構(gòu)的實例，了解到 Adapter模式的重構(gòu)類型為關(guān)聯(lián)型；然后選擇關(guān)聯(lián)類操作會出現(xiàn)重構(gòu)方式：添加 Adapter或刪除 Adapter，此時選擇添加 Adapter；隨后用戶填寫類名為 HelloWorld，并選擇繼承的父類 TestCase 和關(guān)聯(lián)的類 TestResult。此時，，點擊確認(rèn)提交，可以獲得重構(gòu)后的 XML 文件。圖 5.5、圖 5.6 和圖 5.7 是獲得重構(gòu)后的 XML 文件，我們可以看到 XML 文件中添加了 HelloWorld 類、testresult 屬性、HelloWorld 類和TestCase 之間的繼承關(guān)系以及 HelloWorld 類和 TestResult 之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。2）其次，用戶根據(jù)重構(gòu)選項選擇生成相應(yīng)的設(shè)計模式代碼時，點擊生成Javacode 按鈕即可得到與 XML 相對應(yīng)的類的相關(guān)代碼，如圖 5.8 所示。3）最后，用戶可以針對其他需要重構(gòu)的設(shè)計模式實例返回主頁進(jìn)行對應(yīng)的修改，從而達(dá)到改變的目的。
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.5

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4 呂靜;陳未如;劉俊;Osei Adjei;;并發(fā)分支模式挖掘[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報告篇）[C];2004年

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9 宋國杰;馬帥;唐世渭;楊冬青;;基于模式挖掘的交通預(yù)測模型[A];第十九屆全國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報告篇）[C];2002年

10 夏慶;馬元元;孫志揮;;路徑遍歷模式挖掘方法的改進(jìn)[A];第十六屆全國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集[C];1999年

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6 ;成功模式挖掘資源潛在價值[N];人民郵電;2006年

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本文編號：2612868