我需要完整的程序代码

当然，我可以为你提供一个简单的Python脚本来进行中文文本的词频统计，以验证齐普夫定律。请注意，这只是一个基本的例子，实际应用中可能需要根据你的具体需求进行调整。

import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import Counter

def get_word_frequency(text):
    words = jieba.lcut(text)  # 使用结巴分词处理文本
    word_count = Counter(words)  # 计算词频
    sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)  # 按频率降序排序
    return sorted_word_count

def plot_zipf_law(word_count_list):
    x, y = zip(*word_count_list)  # 提取x轴（词的位置）和y轴（词频）
    plt.plot(x, y, 'o', markersize=(1 + y), alpha=0.5)  # 绘制齐普夫曲线
    plt.xscale('log')  # 对x轴做对数缩放
    plt.yscale('log')  # 对y轴也做对数缩放
    plt.xlabel("词的位置")  # X轴标签
    plt.ylabel("词频")  # Y轴标签
    plt.title("齐普夫定律验证")
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    text = "这是你的测试文本，你可以替换为你想分析的实际内容。"
    word_count = get_word_frequency(text)
    plot_zipf_law(word_count)

运行此代码后，它会显示一个齐普夫曲线图，你可以据此观察词频分布是否呈现齐普夫定律的特点。