D 2018

Finding Regressions in Projects under Version Control Systems

BENDÍK, Jaroslav, Nikola BENEŠ a Ivana ČERNÁ

Základní údaje

Originální název

Finding Regressions in Projects under Version Control Systems

Autoři

BENDÍK, Jaroslav (203 Česká republika, garant, domácí), Nikola BENEŠ (203 Česká republika, domácí) a Ivana ČERNÁ (203 Česká republika, domácí)

Vydání

Porto, 13th International Conference on Software Technologies, od s. 152-163, 12 s. 2018

Nakladatel

SciTePress

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Portugalsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Odkazy

Kód RIV

RIV/00216224:14330/18:00103101

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-989-758-320-9

Klíčová slova anglicky

Version Control Systems;Regressions;Regression Points;Code Debugging;Bisection

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 14. 5. 2024 17:24, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.

Anotace

V originále

Version Control Systems (VCS) are frequently used to support development of large-scale software projects. A typical VCS repository can contain various intertwined branches consisting of a large number of commits. If some kind of unwanted behaviour (e.g. a bug in the code) is found in the project, it is desirable to find the commit that introduced it. Such commit is called a regression point. There are two main issues regarding the regression points. First, detecting whether the project after a certain commit is correct can be very expensive and it is thus desirable to minimise the number of such queries. Second, there can be several regression points preceding the actual commit and in order to fix the actual commit it is usually desirable to find the latest regression point. Contemporary VCS contain methods for regression identification, see e.g. the git bisect tool. In this paper, we present a new regression identification algorithm that outperforms the current tools by decreasing the number of validity queries. At the same time, our algorithm tends to find the latest regression points which is a feature that is missing in the state-of-the-art algorithms. The paper provides an experimental evaluation on a real data set.

Návaznosti

MUNI/A/0854/2017, interní kód MU
Název: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VII.
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VII., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
692474, interní kód MU
Název: AMASS - Architecture-driven, Multi-concern and Seamless Assurance and Certification of Cyber-Physical Systems (Akronym: AMASS)
Investor: Evropská unie, AMASS - Architecture-driven, Multi-concern and Seamless Assurance and Certification of Cyber-Physical Systems, ECSEL