Unparsing von Datenstrukturen zur Analyse von C-Präprozessor-Variabilität / von Eugen Shulimov ; Betreut durch: Paul Maximilian Bittner ; Prüfer: Prof. Dr. Thomas Thüm, Prof. Dr. Stefan Sauer

Titelaufnahme

Titel
Unparsing von Datenstrukturen zur Analyse von C-Präprozessor-Variabilität / von Eugen Shulimov ; Betreut durch: Paul Maximilian Bittner ; Prüfer: Prof. Dr. Thomas Thüm, Prof. Dr. Stefan Sauer
Autor
Shulimov, Eugen
Gutachter
Thüm, Thomas ; Sauer, Stefan ; Bittner, Paul Maximilian
Erschienen
Paderborn, 2025
Umfang
1 Online-Ressource (viii, 57 Seiten)
Hochschulschrift
Universität Paderborn, Bachelorarbeit, 2025
Anmerkung
Tag der Abgabe: 06.01.2025
Datum der Abgabe
6.1.2025
Sprache
Deutsch
Dokumenttyp
Bachelorarbeit
Schlagwörter (GND)
Paderborn
URN
urn:nbn:de:hbz:466:2-56021
DOI
https://doi.org/10.17619/UNIPB/1-2385
DOI
https://doi.org/https://doi.org/10.17619/UNIPB/1-2306

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Zusammenfassung

Es gibt verschiedene Möglichkeiten Variabilität in einem Projekt umzusetzen. Einer dieser Möglichkeiten ist die Nutzung von C-PräprozessorAnnotationen. Dies gestattet uns Variabilität umzusetzen. Es gibt eine Reihe an Analysen und Forschungsarbeiten, Entwickler bei der Umsetzung der Variabilität und deren Analyse zu unterstützen. Dazu werden Tools wie DiffDetective verwendet. Zwar hat DiffDetective einen Parser, aber keinen Unparser. Variation-Trees und Variation-Diffs sind zwei zentralen Datenstrukturen in DiffDetective, um Präprozessorvariabilität und Änderungen daran darzustellen. In dieser Arbeit präsentieren wir einen Unparser für Variation-Trees und Variation-Diffs. Wir haben diesen Algorithmus in DiffDetective implementiert und an einem großen Datensatz validiert. Die von uns gewählten Datensätze sind Vim, sylpheed, gcc und berkeley-db-libdb. Für die Validierung wurde von uns mehrere Korrektheitskriterien für unseren Unparser ausgearbeitet. Damit man feststellen kann, ob ein Unparser syntaktisch oder semantisch korrekt arbeitet.

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