public class ShortAnswerScoring { public static int calculateScore(String studentAnswer, String correctAnswer,int answerScore) { double similarity = calculateSimilarity(studentAnswer, correctAnswer); int score = (int) (similarity * answerScore); return score; } private static double calculateSimilarity(String studentAnswer, String correctAnswer) { int maxLength = Math.max(studentAnswer.length(), correctAnswer.length()); if (maxLength == 0) { return 1.0; // 避免除以0的情况 } int distanceValue = calculateLevenshteinDistance(studentAnswer, correctAnswer); double similarity = 1.0 - (double) distanceValue / maxLength; return similarity; } private static int calculateLevenshteinDistance(String s, String t) { int m = s.length(); int n = t.length(); int[][] dp = new int[m + 1][n + 1]; for (int i = 0; i <= m; i++) { dp[i][0] = i; } for (int j = 0; j <= n; j++) { dp[0][j] = j; } for (int i = 1; i <= m; i++) { for (int j = 1; j <= n; j++) { if (s.charAt(i - 1) == t.charAt(j - 1)) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]; } else { dp[i][j] = 1 + Math.min(dp[i - 1][j - 1], Math.min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j])); } } } return dp[m][n]; } }解释每行代码，以及整段代码的功能

这段代码实现了一个短答题的自动评分功能。具体来说，它接受学生的答案、正确答案和每个问题的分值作为输入，然后根据这两个答案的相似度计算出该问题得到的分数，并返回。其中，相似度的计算使用了编辑距离算法（Levenshtein Distance），它用来衡量两个字符串之间的距离，即需要多少次插入、删除或替换操作才能将一个字符串转换成另一个字符串。具体的计算方法是在矩阵中动态规划，最后返回矩阵右下角的元素值。整个程序的运行流程如下：

1. calculateScore方法接受三个参数，即学生答案、正确答案和每个问题的分值。
2. calculateSimilarity方法接受两个字符串作为输入，使用编辑距离算法计算它们的相似度，并返回一个0到1之间的实数。
3. calculateLevenshteinDistance方法接受两个字符串作为输入，使用动态规划算法计算它们的编辑距离，并返回一个整数。
4. 整个程序的核心是计算相似度的方法，它使用了动态规划算法来计算编辑距离，并将结果转换成相似度得分。最后将得分返回给calculateScore方法，进行分数计算和返回。