程序合成是软件工程的一个重要的研究领域,它是一项根据用户意图自动生成代码的软件开发活动。近年来,许多方法通过设计领域特定语言来限制程序空间,使得程序合成问题易于处理。虽然在某些特定领域这些方法是有效的,但是对于合成通用编程语言的程序而言仍然存在很大的挑战。基于API的合成为此提供了一种有前景的方法,它能够基于应用程序编程接口（Application Programming Interface,API）生成通用编程语言的程序（如Java）。但在大多数情况下,基于API的合成方法只能处理简单的编程任务,生成较短的由API组成的程序。对于复杂任务来说,它的的合成效率非常低,而且对非API组件无法处理。程序空间的难解性以及合成能力的有限性是它目前所面临的两大主要挑战。考虑到目前互联网上已有数亿行代码实例,其中蕴含了大量高质量的软件代码,如果能挖掘出其中的API使用知识并运用到程序合成上,将有助于实现更加高效的程序合成。本文针对基于API的合成方法所面临的两大挑战,提出了基于API知识的程序迭代式合成方法,旨在利用已有的知识资源来促进程序合成。本文的主要贡献以及创新点总结如下:（1）提出了基于API推荐的程序合成空间约束方法。该方法将基于互联网搜索的API推荐方法与传统的程序合成技术相结合,使用推荐出的少量的、任务相关的API方法而不是整个组件库构造程序空间,实现了对程序空间的剪枝。我们将该方法与两个国际上高水平的程序合成工具集成并进行实验验证,结果表明,该方法能够有效提高程序合成的效率,平均合成时间分别减少了86.1%与82.2%。（2）提出了基于迭代式空间构造的高效程序合成方法。该方法基于从互联网上搜索的API知识,首先构造出一个尽可能高任务相关的小规模空间并求解。若失败,则迭代式添加新组件扩张程序空间,逐步逼近目标解,加快了求解进程。我们在一组真实的编程任务上对该方法进行了实验验证,结果表明,该方法能够进一步提高合成效率,在时间开销上缩短了97.02%。（3）提出了基于组件重构的程序合成能力扩展方法。该方法利用一组非API元素重构策略,将操作符和常量等非API元素转换为通用API,实现了基于API的合成方法对非API元素的处理。我们在一组涉及到常量和操作符元素的任务上进行了实验,该方法辅助程序合成工具成功合成了带有非API元素的程序。