怎样减少程序代码的相似度

1、把定义的函数名、宏名、全局变量名、局部变量名全部改成其它的。

2、代码中多增加一些注释。

扫描软件就应该检查不出来了。

如果是老师不用工具自己检查的话，还是自己写吧。

问题里既然说是代码了，那就可以看到源码了？(我默认)最简单的就是diff一下啦，对策可以改改代码风格，排版，变量命名，甚至插曲一些无用代码等等。这些只是看起来不同了。另外几位大神的答案，似乎忽略了程序运行时的状况呢，如果程序本身逻辑没变，只是文本和语法上做些处理(忽略lisp之类的奇葩)，程序运行起来之后，比较调用堆栈的变化，这种方法很容易识破。你说运行起来比较难的话，那就忽略了测试人员的作用了，把程序/代码段/模块 当成黑盒，通过mock等方式，还是可以一部分一部分搞的。那改变调用层次，函数套函数？甚至某些地方变成宏？模块重构？诸如此类。这就不好识别了。模块都给重构了的话，姑且不算抄了，但是设计上一样的，人工code review，去了解它的设计，还是能识破。首先可以diff一下，然后看运行状态，如果是差别很大的，看设计，做code review，看文档，如果自己的代码特别多，而人家的代码又拿不到，可以在自己的代码里加些【水印】，比如搞些magic number，运行时去调试，就找这个magic number，有的话，基本就是盗的。计算的话，我觉得评级比较靠谱，列规则，挨个检测，根据规则中q程度评级，完全量化的方法应该很难做到，但是规则+评级 可以糙快猛的构造出一个比较相似度的系统，工程思维哈，不断根据实践，去调整这个系统，让它更接近准确就可以啦～我说的都是土方法，期待学术大神给个系统答案。

以下是基于余弦定理的C语言代码，用于计算两篇文章的相似度：

#include <stdio.h>

#include <math.h>

#include <string.h>

#define MAX_WORDS 10000 // 最大单词数

#define MAX_LEN 100 // 最大单词长度

int main()

{

char article1[MAX_WORDS][MAX_LEN]// 存储文章1的单词

char article2[MAX_WORDS][MAX_LEN]// 存储文章2的单词

double freq1[MAX_WORDS] = {0}// 存储文章1中每个单词的出现频率

double freq2[MAX_WORDS] = {0}// 存储文章2中每个单词的出现频率

int count1 = 0, count2 = 0, i, j// 存储文章1和文章2中单词的数目

// 读入文章1

FILE *fp1 = fopen("article1.txt", "r")

if (fp1 == NULL) {

printf("无法打开文件!\n")

return 1

}

while (fscanf(fp1, "%s", article1[count1]) != EOF) {

count1++

}

fclose(fp1)

// 读入文章2

FILE *fp2 = fopen("article2.txt", "r")

if (fp2 == NULL) {

printf("无法打开文件!\n")

return 1

}

while (fscanf(fp2, "%s", article2[count2]) != EOF) {

count2++

}

fclose(fp2)

// 计算文章1中每个单词的出现频率

for (i = 0i <count1i++) {

for (j = 0j <count1j++) {

if (strcmp(article1[i], article1[j]) == 0) {

freq1[i]++

}

}

freq1[i] /= count1

}

// 计算文章2中每个单词的出现频率

for (i = 0i <count2i++) {

for (j = 0j <count2j++) {

if (strcmp(article2[i], article2[j]) == 0) {

freq2[i]++

}

}

freq2[i] /= count2

}

// 计算余弦相似度

double dot_product = 0

double norm1 = 0, norm2 = 0

for (i = 0i <count1i++) {

dot_product += freq1[i] * freq2[i]

norm1 += freq1[i] * freq1[i]

norm2 += freq2[i] * freq2[i]

}

double similarity = dot_product / (sqrt(norm1) * sqrt(norm2))

// 输出相似度

printf("两篇文章的相似度为: %.4f\n", similarity)

return 0

}

在这个示例代码中，我们假设文章存储在名为 "article1.txt" 和 "article2.txt" 的文件中，单词之间以空格分隔。程序首先读入两篇文章，并统计每个单词在文章中出现的频率。然后，程序使用余弦相似度公式计算两篇文章的相似度，并输出结果。

需要注意的是，这个示例代码只是一个简单的实现，实际上还有很多其他的因素需要考虑，例如停用词、词干提取等。具体的实现方法可以根据需要和实际情况进行调整和修改。

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