Dependency cycles pose a significant challenge to software quality and maintainability. However, there is limited understanding of how practitioners resolve dependency cycles in real-world scenarios. This paper presents an empirical study investigating the recurring patterns employed by software developers to resolve dependency cycles between two classes in practice. We analyzed the data from 38 open-source projects across different domains and manually inspected hundreds of cycle untangling cases. Our findings reveal that developers tend to employ five recurring patterns to address dependency cycles. The chosen patterns are not only determined by dependency relations between cyclic classes, but also highly related to their design context, i.e., how cyclic classes depend on or are depended by their neighbor classes. Through this empirical study, we also discovered three common counterintuitive solutions developers usually adopted during cycles' handling. These recurring patterns and common counterintuitive solutions observed in dependency cycles' practice can serve as a taxonomy to improve developers' awareness and also be used as learning materials for students in software engineering and inexperienced developers. Our results also suggest that, in addition to considering the internal structure of dependency cycles, automatic tools need to consider the design context of cycles to provide better support for refactoring dependency cycles.


翻译:依赖环对软件质量和可维护性构成重大挑战。然而,目前对实践者在真实场景中如何解决依赖环的理解仍然有限。本文通过实证研究,探究软件开发者在实践中用于解决两个类之间依赖环的重复模式。我们分析了来自不同领域的38个开源项目的数据,并手动检查了数百个依赖环解缠案例。研究结果表明,开发者倾向于采用五种重复模式来解决依赖环。所选模式不仅由循环类之间的依赖关系决定,还与其设计上下文高度相关,即循环类如何依赖于其邻居类或被其邻居类依赖。通过这一实证研究,我们还发现了开发者在处理依赖环过程中通常采用的三种常见反直觉解决方案。这些在依赖环实践中观察到的重复模式和常见反直觉解决方案可以作为分类法,提升开发者的认识水平,并可作为软件工程学生和经验不足的开发者的学习材料。我们的结果还表明,除了考虑依赖环的内部结构外,自动工具还需要考虑依赖环的设计上下文,以更好地支持依赖环的重构。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+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
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+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
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:45
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
6+阅读 · 今天5:04
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
4+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
《反无人机交战场景下的战斗归零研究》
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
博士论文 | 用代码结构感知方法推进代码大模型
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+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
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员