Neues Messverfahren für Algorithmusähnlichkeit vorgestellt

Eine neue Studie auf arXiv präsentiert ein praktisches Verfahren, um die Ähnlichkeit von Algorithmen zu quantifizieren. Das Ziel ist klar: Bei zwei Implementierungen desselben Problems soll ermittelt werden, ob sie sich wirklich unterscheiden oder lediglich unterschiedliche Schreibweisen darstellen.

Der Ansatz, genannt EMOC (Evaluation‑Memory‑Operations‑Complexity), wandelt Algorithmen in einen strukturierten Merkmalsraum um, der für weitere Analyseaufgaben geeignet ist. Durch die Kombination von Laufzeit‑, Speicher‑ und Operationen‑Daten liefert EMOC ein konsistentes Ähnlichkeitsmaß, das in Bereichen wie Clone‑Detection oder Programmiersynthese von großem Nutzen ist.

Zur Validierung wurde PACD – ein kuratiertes Datenset mit verifizierten Python‑Implementierungen zu drei klassischen Problemen – zusammengestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass EMOC‑Features effektive Cluster‑ und Klassifikationsaufgaben ermöglichen, nahe Duplikate erkennen und die Vielfalt von LLM‑generierten Programmen messen können. Der komplette Code, die Daten und Hilfswerkzeuge zur Berechnung von EMOC‑Einbettungen sind öffentlich zugänglich, um Reproduzierbarkeit zu gewährleisten und weitere Forschungen zu fördern.