对于两个c 程序,设计并实现两种不同的基于散列表的检测算法,计算两个程序的相近度

### 回答1：
对于两个C程序的相近度检测算法，可以设计以下两种基于散列表的方法：

1. 基于词频的相似度检测算法：
- 首先，对于每个程序，将其代码文本按照单词进行分割和提取，可以使用空格或特殊字符作为分隔符。
- 然后，使用哈希表将分割后的单词进行计数，统计每个单词出现的频率。
- 最后，基于两个哈希表之间的交集（相同的单词）和并集（所有出现的单词），计算相似度得分。可以使用交集大小除以并集大小表示相似度。

2. 基于子串的相似度检测算法：
- 首先，将两个程序的代码文本分割成长度固定的子串。
- 然后，使用哈希表将分割后的子串进行计数，统计每个子串出现的频率。
- 最后，基于两个哈希表之间的交集（相同的子串）和并集（所有出现的子串），计算相似度得分。同样，可以使用交集大小除以并集大小表示相似度。

以上两种算法都使用了散列表来存储和计数单词或子串，相似度得分的计算方法也是基于交集和并集的比例。根据具体的需求，可以选择合适的算法来检测两个C程序的相近度。

### 回答2：
对于两个C程序的相近度，可以设计并实现两种不同的基于散列表的检测算法：

1. 基于标识符和关键字的散列表算法：
- 创建一个空的散列表。
- 遍历两个C程序的标识符和关键字。
- 将每个标识符和关键字作为键，将其出现的次数作为值插入散列表中。
- 统计两个散列表中相同键的数量，得到相似度。

2. 基于语法树的散列表算法：
- 使用解析器将两个C程序转换为语法树。
- 遍历语法树节点，并将每个节点的类型和值作为键，将其出现的次数作为值插入散列表中。
- 统计两个散列表中相同键的数量，得到相似度。

以上两种算法都是基于散列表的，但使用不同的键值对进行比较。第一种算法主要比较标识符和关键字的出现次数，适用于对程序的结构和命名等进行比较。第二种算法则主要比较语法树节点的类型和值，适用于对程序的逻辑结构进行比较。

需要注意的是，这两种算法只能判断两个程序的相似度，而不能给出具体的差异点。如果需要进一步分析两个程序之间的差异，可以考虑使用其他算法，如基于编辑距离的算法或基于差异树的算法。

### 回答3：
对于两个C程序的相近度计算，可以设计并实现两种不同的基于散列表的检测算法。

第一种算法是基于单词级别的散列表检测。首先，将每个程序按照空格、标点符号等进行切分，得到单词列表。然后，使用散列表数据结构，将每个单词作为键，计算单词的哈希值，将哈希值作为索引存储到散列表中。接下来，比较两个程序的散列表，统计相同键的数量，用相同键的数量除以总单词数量，得到相似度。

第二种算法是基于语法树的散列表检测。首先，使用解析器将两个程序转换为语法树。然后，对于每个语法树节点，使用散列函数计算节点的哈希值，并将哈希值作为索引存储到散列表中。接下来，比较两个程序的散列表，统计相同键的数量，用相同键的数量除以总节点数量，得到相似度。

通过以上两种算法，可以计算两个程序的相近度。相近度较高的两个程序，散列表中相同键的数量较多，相似度较低的两个程序，散列表中相同键的数量较少。相近度的计算可以帮助我们评估两个程序之间的相似性，从而进行代码重用、代码分析等相关工作。