Computing differences between tree-structured data is a critical but challenging problem in software analysis. In this paper, we propose a novel tree diffing approach called SatDiff, which reformulates the structural diffing problem into a MaxSAT problem. By encoding the necessary transformations from the source tree to the target tree, SatDiff generates correct, minimal, and type safe low-level edit scripts with formal guarantees. We then synthesize concise high-level edit scripts by effectively merging low-level edits in the appropriate topological order. Our empirical results demonstrate that SatDiff outperforms existing heuristic-based approaches by a significant margin in terms of conciseness while maintaining a reasonable runtime.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

SAT是研究者关注命题可满足性问题的理论与应用的第一次年度会议。除了简单命题可满足性外,它还包括布尔优化(如MaxSAT和伪布尔(PB)约束)、量化布尔公式(QBF)、可满足性模理论(SMT)和约束规划(CP),用于与布尔级推理有明确联系的问题。官网链接:http://sat2019.tecnico.ulisboa.pt/
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
24+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
29+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2021年11月1日
Arxiv
24+阅读 · 2020年3月11日
S4Net: Single Stage Salient-Instance Segmentation
Arxiv
10+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
30+阅读 · 2019年3月13日
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月8日
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月28日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
12+阅读 · 2021年11月1日
Arxiv
24+阅读 · 2020年3月11日
S4Net: Single Stage Salient-Instance Segmentation
Arxiv
10+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
30+阅读 · 2019年3月13日
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月8日
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月28日
相关基金
国家自然科学基金
5+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
29+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员