python代码如果我们有多个不知年代的抄本，请通过对文本的研究，挖掘它们之间 的关系，即每个版本究竟是通过哪个版本传抄而来。请你和你的团队建 立合理的数学模型来解决这个问题，并自行构造算例来进行验证。

我们可以使用文本相似度算法来比较不同版本的代码，以此来推断它们之间的传承关系。常用的文本相似度算法包括余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离等。

我们可以先将每个版本的代码表示成一个向量，然后计算向量之间的相似度。具体而言，可以使用TF-IDF算法来将每个版本的代码表示成一个词频向量，再计算向量之间的余弦相似度。

接下来，我们可以将每个版本的代码视为一个节点，如果两个版本的代码相似度超过阈值，则在它们之间连接一条边。我们可以得到一张图，每个节点代表一个版本的代码，每条边代表两个版本之间的传承关系。我们可以使用图论算法来分析这张图，找到其中的传承路径。

为了验证我们的方法，我们可以构造一个简单的例子。假设我们有三个版本的代码A、B、C，它们的代码分别为：

A: def add(a, b): return a + b
B: def sub(a, b): return a - b
C: def mul(a, b): return a * b

我们可以将它们表示成以下向量：

A: [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
B: [0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0]
C: [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0]

其中，向量中的每个元素代表代码中是否包含相应的关键词。例如，第一个元素代表代码中是否包含“def”这个关键词，第二个元素代表代码中是否包含“add”这个关键词，以此类推。

我们可以计算它们之间的余弦相似度：

sim(A, B) = 0
sim(A, C) = 0
sim(B, C) = 0

可以看出它们之间的相似度非常低，因此它们之间没有传承关系。这符合我们的预期。

当然，在实际应用中，我们需要根据具体情况来选择合适的相似度算法和阈值。同时，我们也需要注意到，代码的相似度并不一定意味着它们之间存在传承关系，因为代码可能会独立地从同一个源头演化而来。因此，在分析结果时，我们还需要结合其他的信息来进行判断。