随着信息时代的迅猛发展,软件开发活动逐渐在越来越多的企业中扮演着更加重要的角色,为了将开发人员从复杂繁重的工作中解放出来,使得他们能够有更多时间进行软件高层设计,而不必要将时间都浪费在程序的实现细节上,研究人员做了大量研究工作在程序合成领域上。程序合成旨在能够围绕用户意图生成出符合需求的代码,以辅助程序员的开发工作,程序合成也成为软件工程未来研究的重要方向之一。目前程序合成领域面临着一些严苛的挑战,在实际应用中,程序合成常常面临底层程序搜索空间巨大,程序合成方法搜索效率低下等问题。本研究针对利用类型匹配的理论来生成loop-free的API序列程序的方法进行研究,发现其目前在很多功能需求上都存在效率问题,一方面因为该方法采取了随机枚举Sketch进行测试,无法做到启发式的程序合成,因此当API集合规模较大时效率会很低。另一方面该方法从短到长枚举程序,在解程序过长的需求上,也会面临搜索空间指数爆炸的问题。针对以上问题,本文提出了基于资源汇聚的程序合成方法,设计了两个优化策略来针对以上两个问题进行优化。策略1旨在改进目前基于API的程序合成方法随机枚举API序列,无法启发式的搜索可行解的缺陷,因此本文提出为用户需求添加自然语言描述,然后利用Java Library提取出的API对应的Javadoc作为API描述,通过相似度匹配定位出需求极其相关的top k个API,在具体实现中,枚举Sketch的过程里将包含相关API的Sketch的排序提前,使得程序合成有可能优先找到需求的可行解而无需将大量时间浪费在无用的Sketch上的方法。策略2旨在能够减少程序合成需要搜索的代码长度,因此本研究设计了利用频繁模式挖掘工具,在不同领域的Java实现代码上挖掘出常用API序列,在程序合成过程中将API序列包装成完整的API,以减少程序合成过程中程序代码搜索长度的优化策略。本课题研究通过汇集Javadoc文档以及Github上大量Java代码项目中的代码知识,指导经典的基于API的程序合成过程,使其在程序合成的过程中能够以启发式的策略枚举可行解,提升合成效率,并利用先验编码知识,减少不必要的空间搜索,进一步缩短程序搜索空间,最后在大量实例上证明了方法的有效性。