基于散列表的程序相近度检测系统

散列表是一种常用的数据结构，可以高效地存储和检索数据。基于散列表的程序相近度检测系统是指利用散列表来实现程序相似度的检测。

该系统通常包括以下几个步骤：

1. 预处理：将要检测的程序按照一定的规则划分成若干个代码片段，比如函数、语句等。

2. 构建散列表：将代码片段的特征（如代码语义、关键字、变量名等）作为散列表的关键字，将代码片段的哈希值作为散列表的值，将所有代码片段插入到散列表中。

3. 相似度计算：对于两个程序，分别计算它们的散列表的相似度，一般采用余弦相似度或Jaccard相似度等指标。

4. 判定相似度：根据相似度的阈值，判断两个程序是否相似。

基于散列表的程序相似度检测系统可以用于代码抄袭检测、代码重构等领域。

相关问题

用代码实现基于散列表的程序相近度检测系统

以下是一个基于散列表的程序相近度检测系统的Python示例代码：

class HashTable:
    def __init__(self):
        self.size = 1000
        self.table = [[] for _ in range(self.size)]

    def _hash(self, key):
        return hash(key) % self.size

    def insert(self, key, value):
        index = self._hash(key)
        for item in self.table[index]:
            if item[0] == key:
                item[1] = value
                return
        self.table[index].append([key, value])

    def search(self, key):
        index = self._hash(key)
        for item in self.table[index]:
            if item[0] == key:
                return item[1]
        return None

def jaccard_similarity(set1, set2):
    intersection = len(set1 & set2)
    union = len(set1 | set2)
    return intersection / union if union != 0 else 0

def get_word_set(text):
    words = text.split()
    return set(words)

class SimilarityDetector:
    def __init__(self):
        self.hash_table = HashTable()

    def add_text(self, text):
        word_set = get_word_set(text)
        for word in word_set:
            value = self.hash_table.search(word)
            if value is None:
                self.hash_table.insert(word, {text})
            else:
                value.add(text)

    def get_similarity(self, text1, text2):
        set1 = get_word_set(text1)
        set2 = get_word_set(text2)
        similarity_list = []
        for word in set1:
            value = self.hash_table.search(word)
            if value is not None:
                similarity_list.extend([jaccard_similarity(value, set2)])
        return sum(similarity_list) / len(similarity_list) if len(similarity_list) != 0 else 0

这个程序相近度检测系统使用了一个散列表来存储每个词语出现的文本集合。对于每个文本，可以通过`add_text`方法将其添加到散列表中。对于两个文本，可以通过`get_similarity`方法计算它们的相似度。

其中，`jaccard_similarity`函数用于计算两个集合的Jaccard相似度，`get_word_set`函数用于将文本转化为词语集合。

用数据结构的知识代码实现基于散列表的程序相近度检测系统

以下是一个基于散列表的程序相近度检测系统的Python示例代码：

class HashTable:
    def __init__(self):
        self.size = 1000
        self.table = [[] for _ in range(self.size)]

    def _hash(self, key):
        return hash(key) % self.size

    def insert(self, key, value):
        index = self._hash(key)
        for item in self.table[index]:
            if item[0] == key:
                item[1] = value
                return
        self.table[index].append([key, value])

    def search(self, key):
        index = self._hash(key)
        for item in self.table[index]:
            if item[0] == key:
                return item[1]
        return None

def jaccard_similarity(set1, set2):
    intersection = len(set1 & set2)
    union = len(set1 | set2)
    return intersection / union if union != 0 else 0

def get_word_set(text):
    words = text.split()
    return set(words)

class SimilarityDetector:
    def __init__(self):
        self.hash_table = HashTable()

    def add_text(self, text):
        word_set = get_word_set(text)
        for word in word_set:
            value = self.hash_table.search(word)
            if value is None:
                self.hash_table.insert(word, {text})
            else:
                value.add(text)

    def get_similarity(self, text1, text2):
        set1 = get_word_set(text1)
        set2 = get_word_set(text2)
        similarity_list = []
        for word in set1:
            value = self.hash_table.search(word)
            if value is not None:
                similarity_list.extend([jaccard_similarity(value, set2)])
        return sum(similarity_list) / len(similarity_list) if len(similarity_list) != 0 else 0

这个程序相近度检测系统使用了一个散列表来存储每个词语出现的文本集合。对于每个文本，可以通过`add_text`方法将其添加到散列表中。对于两个文本，可以通过`get_similarity`方法计算它们的相似度。

其中，`jaccard_similarity`函数用于计算两个集合的Jaccard相似度，`get_word_set`函数用于将文本转化为词语集合。