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OpenHarmony作为分布式开源操作系统，为多设备互联提供了统一的运行环境。然而，应用程序在OpenHarmony上运行时，可能会出现代码逻辑错误、异常崩溃、内存泄漏、线程竞争、安全漏洞等问题，影响应用的稳定性和安全性。 ArkAnalyzer（方舟分析器）是OpenHarmony生态中的程序分析工具底座，提供代码静态分析和运行时分析，可检测未初始化变量、空指针引用（NPE）、数组越界、死锁、资源泄漏等问题。方舟分析器目前已在 OpenHarmony 社区 启动开源开发活动，社区开发者可以参与贡献，共同优化该工具。具体信息可访问 OpenHarmony 社区的官方仓库： https://gitee.com/openharmony-sig/arkanalyzer 本赛题要求参赛者基于方舟分析器，优化应用代码分析的性能，提升大规模代码分析的内存利用率、执行速度和问题检测能力。参赛者可选择以下两个优化方向之一，并提供优化算法、分析报告、优化代码、可执行工具。 方向一：优化方舟分析器的代码加载与内存管理 目标： 方舟分析器在分析海量代码时，可能存在内存占用过大、加载效率低 的问题，导致处理大规模应用时出现OOM（内存溢出）或分析速度变慢。 本任务要求参赛者优化方舟分析器的代码加载方式，减少分析时的内存占用，提升大规模代码处理能力。
优化后的代码加载占用内存减少（越少得分越高）。 优化后的代码加载速度提升（越快得分越高）。 示例优化方案： 支持分段内存加载：避免一次性将全部代码加载到内存中，改为按需加载，减少内存占用。 优化数据结构：减少冗余数据存储，提高内存利用率。 支持并行加载与分析：利用多线程/多进程技术，使代码加载和分析并发进行，提高效率。 缓存优化：使用增量分析，避免重复分析相同代码，减少不必要的计算开销。 示例优化结果： 参赛者优化了方舟分析器的代码加载模块，使其单次最大内存占用减少50%，代码分析速度提高50%。 通过分片加载代码，在分析1000+ OpenHarmony 应用时，最大内存占用减少 50%。 方向二：优化方舟分析器的代码分析算法 目标： 现有的方舟分析器在处理大规模代码时，可能存在分析速度慢、误报多、检测不全等问题。本任务要求参赛者优化代码分析算法，提高检测速度，减少误报，并找到更多真实问题。 评分标准： 优化后的代码分析速度提升（比方舟分析器当前 API 运行更快）。 优化后的检测准确率提升（减少误报/漏报，找到更多真实Bug）。 示例优化方案： 并行分析优化：使用多线程/分布式分析，提升海量代码的分析速度。 智能Bug过滤：基于机器学习/大模型等识别高置信度Bug，减少误报。 增强数据流分析：改进方舟分析器的数据流分析，加快分析收敛，提高检测能力。 优化静态分析规则：增强指针分析、变量依赖分析、程序切片，让分析更精准。 示例优化结果： 参赛者优化了方舟分析器的数据流分析算法，使其检测时间减少50%，误报率降低50%。 通过引入分布式分析框架，使方舟分析器在10000+OpenHarmony代码文件中分析速度提升5倍。 参赛者可以选择任意一个感兴趣的方法进行探索。参赛者需提供量化优化结果（Bug 检测准确率、崩溃率降低、内存优化数据），并提交分析报告、优化代码、可执行工具。
本次比赛基于官方提供的OpenHarmony开源应用数据集(基于参考资料[2])，所有优化方案将在相同的测试集上运行，并与方舟分析器官方API进行对比，确保公平、公正、可量化。 参赛者需提交完整的交付物，包括：Demo 演示、评估文档，实现代码及实验结果分析报告等。评估文档需包含详细的量化分析，例如 Bug检测准确率提升50%以上、内存泄漏检测覆盖率达到95%、崩溃率降低60%等关键指标，并提供优化前后的数据对比，确保改进效果可验证。最终交付物需清晰展示方案的有效性，并证明在测试集上的性能提升。如果交付物品无法验证方案的有效性，将无法参与后续的奖项评比。 评分维度 任务 1 任务 2 权重 优化效果 - 内存占用减少X%（对比方舟API）
胡晗 hu.han@huawei.com
ArkAnalyzer 官方文档：https://gitee.com/openharmony-sig/arkanalyzer OpenHarmony开源组件库：https://gitee.com/explore/harmonyos-app OpenHarmony 代码仓库：https://gitee.com/openharmony 华为开发文档：https://developer.huawei.com/
OpenHarmony社区：基于Windows PC，不提供额外硬件
https://www.chaspark.com/#/races/competitions/1136110656905601024
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赛题题目：基于方舟分析器的OpenHarmony应用代码分析优化
赛题说明：
OpenHarmony作为分布式开源操作系统，为多设备互联提供了统一的运行环境。然而，应用程序在OpenHarmony上运行时，可能会出现代码逻辑错误、异常崩溃、内存泄漏、线程竞争、安全漏洞等问题，影响应用的稳定性和安全性。 ArkAnalyzer（方舟分析器）是OpenHarmony生态中的程序分析工具底座，提供代码静态分析和运行时分析，可检测未初始化变量、空指针引用（NPE）、数组越界、死锁、资源泄漏等问题。方舟分析器目前已在 OpenHarmony 社区 启动开源开发活动，社区开发者可以参与贡献，共同优化该工具。具体信息可访问 OpenHarmony 社区的官方仓库： https://gitee.com/openharmony-sig/arkanalyzer 本赛题要求参赛者基于方舟分析器，优化应用代码分析的性能，提升大规模代码分析的内存利用率、执行速度和问题检测能力。参赛者可选择以下两个优化方向之一，并提供优化算法、分析报告、优化代码、可执行工具。 方向一：优化方舟分析器的代码加载与内存管理 目标： 方舟分析器在分析海量代码时，可能存在内存占用过大、加载效率低 的问题，导致处理大规模应用时出现OOM（内存溢出）或分析速度变慢。 本任务要求参赛者优化方舟分析器的代码加载方式，减少分析时的内存占用，提升大规模代码处理能力。
评分标准：
优化后的代码加载占用内存减少（越少得分越高）。 优化后的代码加载速度提升（越快得分越高）。 示例优化方案： 支持分段内存加载：避免一次性将全部代码加载到内存中，改为按需加载，减少内存占用。 优化数据结构：减少冗余数据存储，提高内存利用率。 支持并行加载与分析：利用多线程/多进程技术，使代码加载和分析并发进行，提高效率。 缓存优化：使用增量分析，避免重复分析相同代码，减少不必要的计算开销。 示例优化结果： 参赛者优化了方舟分析器的代码加载模块，使其单次最大内存占用减少50%，代码分析速度提高50%。 通过分片加载代码，在分析1000+ OpenHarmony 应用时，最大内存占用减少 50%。 方向二：优化方舟分析器的代码分析算法 目标： 现有的方舟分析器在处理大规模代码时，可能存在分析速度慢、误报多、检测不全等问题。本任务要求参赛者优化代码分析算法，提高检测速度，减少误报，并找到更多真实问题。 评分标准： 优化后的代码分析速度提升（比方舟分析器当前 API 运行更快）。 优化后的检测准确率提升（减少误报/漏报，找到更多真实Bug）。 示例优化方案： 并行分析优化：使用多线程/分布式分析，提升海量代码的分析速度。 智能Bug过滤：基于机器学习/大模型等识别高置信度Bug，减少误报。 增强数据流分析：改进方舟分析器的数据流分析，加快分析收敛，提高检测能力。 优化静态分析规则：增强指针分析、变量依赖分析、程序切片，让分析更精准。 示例优化结果： 参赛者优化了方舟分析器的数据流分析算法，使其检测时间减少50%，误报率降低50%。 通过引入分布式分析框架，使方舟分析器在10000+OpenHarmony代码文件中分析速度提升5倍。 参赛者可以选择任意一个感兴趣的方法进行探索。参赛者需提供量化优化结果（Bug 检测准确率、崩溃率降低、内存优化数据），并提交分析报告、优化代码、可执行工具。
赛题要求：
评分标准：
本次比赛基于官方提供的OpenHarmony开源应用数据集(基于参考资料[2])，所有优化方案将在相同的测试集上运行，并与方舟分析器官方API进行对比，确保公平、公正、可量化。 参赛者需提交完整的交付物，包括：Demo 演示、评估文档，实现代码及实验结果分析报告等。评估文档需包含详细的量化分析，例如 Bug检测准确率提升50%以上、内存泄漏检测覆盖率达到95%、崩溃率降低60%等关键指标，并提供优化前后的数据对比，确保改进效果可验证。最终交付物需清晰展示方案的有效性，并证明在测试集上的性能提升。如果交付物品无法验证方案的有效性，将无法参与后续的奖项评比。 评分维度 任务 1 任务 2 权重 优化效果 - 内存占用减少X%（对比方舟API）
赛题联系人：
胡晗 hu.han@huawei.com
参考资料：
参赛资源支持：
赛题交流讨论链接：
https://www.chaspark.com/#/races/competitions/1136110656905601024