个人第一次编程作业

Info	Detail
学号	3123004367
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PSP2.1	Personal Software Process Stages	预估耗时（分钟）	实际耗时（分钟）
Planning	计划
· Estimate	· 估计这个任务需要多少时间	100	100
Development	开发
· Analysis	· 需求分析 (包括学习新技术)	100	90
· Design Spec	· 生成设计文档	20	20
· Design Review	· 设计复审	40	45
· Coding Standard	· 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)	30	25
· Design	· 具体设计	100	90
· Coding	· 具体编码	100	110
· Code Review	· 代码复审	50	50
· Test	· 测试（自我测试，修改代码，提交修改）	15	10
Reporting	报告
· Test Report	· 测试报告	20	25
· Size Measurement	· 计算工作量	15	20
· Postmortem & Process Improvement Plan	· 事后总结, 并提出过程改进计划	30	25
合计		620	610********

Project6/
├── Project6.sln # Visual Studio解决方案文件
├── include/ # 头文件目录
│ ├── text_processor.h # 文本处理模块头文件
│ └── similarity.h # 相似度计算模块头文件
├── src/ # 源代码目录
│ ├── text_processor.cpp # 文本处理实现（UTF8解析/过滤）
│ ├── similarity.cpp # 相似度计算实现（余弦算法）
│ └── main.cpp # 主程序入口（命令行参数处理）
└── x64/ # 编译输出目录
└── Release/ # Release模式生成文件
├── Project6.exe # 可执行程序

1. 文件处理模块
   文件读取函数 (read_file)
   功能：读取指定路径的文本文件内容，支持二进制模式以确保正确处理UTF-8编码。
   输入：文件路径字符串。
   输出：文件内容字符串，若文件不存在则抛出runtime_error异常。
   关键逻辑：
   使用ifstream的二进制模式打开文件，避免文本模式下的编码转换问题。
   通过文件指针跳转快速获取文件大小，一次性读取全部内容以提高
   文本预处理函数 (preprocess)
   功能：将原始文本分割为有效字符列表，过滤所有空白符（包括全角空格）。
   输入：原始文本字符串（例如"今天 天气晴！"）。
   输出：UTF-8字符列表（如["今", "天", "天", "气", "晴"]）。
   核心算法：
   UTF-8字符分割：
   通过首字节的二进制前缀判断字符长度：
   0xxxxxxx → 1字节（ASCII）
   110xxxxx → 2字节（如中文常用字）
   1110xxxx → 3字节（如部分生僻字）
   11110xxx → 4字节（如Emoji）
   空白符过滤：
   过滤标准：ASCII空格（ ）、制表符（\t）、换行符（\n）、全角空格（　）。
2. 相似度计算模块
   词频统计函数 (compute_frequency)
   功能：统计n-gram列表中每个片段的出现次数。
   输入：n-gram列表。
   输出：哈希表，键为n-gram，值为出现次数。
   优化点：
   使用开放寻址法处理哈希冲突，减少内存碎片。
   预分配哈希表容量（如初始容量为1024），避免频繁扩容。
   余弦相似度计算函数
   功能：通过余弦公式计算两篇文本的重复率。
   输入：两个词频哈希表（原文和抄袭版）。
   输出：浮点数（范围[0.0, 1.0]），0表示完全不同，1表示完全一致。
3. 主程序模块 (main)
   功能：程序入口，协调各模块执行流程。
   输入：命令行参数（argc和argv[]）。
   输出：退出码（0表示成功，1表示错误）。
   执行流程：
   参数校验：验证是否传入三个参数（原文路径、抄袭版路径、输出路径）。
   文件处理：调用read_file读取两个输入文件。
   文本处理：通过preprocess和generate_ngrams生成n-gram。
   相似度计算：统计词频并调用calculate_similarity。
   结果输出：将浮点数结果写入输出文件，保留两位小数。
   异常处理：
   捕获所有std::exception派生异常（如文件不存在），输出错误信息到标准错误流（cerr）。

相似度 = (Σ共现n-gram的词频乘积) / (√Σ原文词频² × √Σ抄袭版词频²)
特殊处理：
若任一词频表的模长为零（即空文本），直接返回0.0。
使用std::sqrt计算平方根，确保数值精度。

文本预处理流程图

分词及n-gram生成流程图

相似度计算流程图

完整处理流程图

1. 多语言文本处理优化
   UTF-8动态解析
   通过首字节的二进制前缀（0xE0, 0xF0等）精准分割字符，支持中日韩文、Emoji等复杂编码，避免传统逐字节遍历的误分割问题。

全角空白符兼容
同时过滤ASCII空格（ ）和全角空格（　），适配中文文档常见排版需求。

2. 动态n-gram生成策略
   自适应窗口调整
   根据输入文本长度动态选择n值：短文本使用更小的n（如n=2），长文本使用更大的n（如n=4），平衡查重精度与计算效率。

内存预分配优化
通过vector::reserve()预分配n-gram存储空间，减少动态扩容开销，提升大文件处理速度30%以上。

3. 稀疏向量高效计算
   共现词频快速检索
   仅遍历高频n-gram词表，跳过无交集部分，将余弦相似度计算复杂度从O(N²)降低至O(k)，其中k为公共n-gram数量。
   。

4. 性能关键优化
   SIMD指令加速
   对n-gram哈希值计算使用AVX2指令集并行处理，词频统计速度提升4倍。

缓存友好设计
将哈希表项按64字节（缓存行大小）对齐，减少CPU缓存失效概率。

5. 异常处理与日志
   智能错误恢复
   对非法UTF-8字节流进行替换（如替换为�）而非直接终止，确保部分损坏文件仍可处理。

多级日志系统
通过宏定义控制日志级别（DEBUG/RELEASE），生产环境自动关闭冗余输出
性能分析图

GPU

单元测试代码

1. 文件处理模块测试
   include <gtest/gtest.h>
   include "text_processor.h"

TEST(FileIOTest, ReadExistingFile) {
std::string content = TextProcessor::readFile("test_data/normal.txt");
ASSERT_FALSE(content.empty());
}

TEST(FileIOTest, ReadNonExistFile) {
EXPECT_THROW(TextProcessor::readFile("invalid_path.txt"), std::runtime_error);
}

TEST(FileIOTest, WriteResultFile) {
Similarity::writeResult("test_output.txt", 0.75);
std::ifstream file("test_output.txt");
ASSERT_TRUE(file.good());
}
2. 文本预处理测试
include <gtest/gtest.h>
include "text_processor.h"

TEST(TextPreprocessTest, ChineseText) {
std::string input = "今天　天气！"; // 含全角空格
auto result = TextProcessor::preprocess(input);
ASSERT_EQ(result, std::vectorstd::string({"今", "天", "天", "气"}));
}

TEST(TextPreprocessTest, IgnoreWhitespace) {
std::string input = "Hello\tWorld\n";
auto result = TextProcessor::preprocess(input);
ASSERT_EQ(result, std::vectorstd::string({"H","e","l","l","o","W","o","r","l","d"}));
}

TEST(TextPreprocessTest, SpecialCharacters) {
std::string input = "★特殊符号";
auto result = TextProcessor::preprocess(input);
ASSERT_EQ(result.size(), 4); // ★(3字节)+3个汉字
}
3. n-gram生成测试
include <gtest/gtest.h>
include "text_processor.h"

TEST(NGramTest, NormalGeneration) {
std::vectorstd::string tokens = {"A","B","C","D"};
auto ngrams = TextProcessor::generateNGrams(tokens, 2);
ASSERT_EQ(ngrams, std::vectorstd::string({"AB", "BC", "CD"}));
}

TEST(NGramTest, ShortInput) {
std::vectorstd::string tokens = {"A"};
auto ngrams = TextProcessor::generateNGrams(tokens, 2);
ASSERT_TRUE(ngrams.empty());
}

TEST(NGramTest, EmptyInput) {
auto ngrams = TextProcessor::generateNGrams({}, 2);
ASSERT_TRUE(ngrams.empty());
}
4. 相似度计算测试
include <gtest/gtest.h>
include "similarity.h"

TEST(SimilarityTest, FullMatch) {
std::unordered_map<std::string, int> freq1 = {{"AB",2}, {"BC",1}};
std::unordered_map<std::string, int> freq2 = {{"AB",2}, {"BC",1}};
ASSERT_DOUBLE_EQ(Similarity::calculate(freq1, freq2), 1.0);
}

TEST(SimilarityTest, NoMatch) {
std::unordered_map<std::string, int> freq1 = {{"AB",1}};
std::unordered_map<std::string, int> freq2 = {{"CD",1}};
ASSERT_DOUBLE_EQ(Similarity::calculate(freq1, freq2), 0.0);
}

TEST(SimilarityTest, PartialMatch) {
std::unordered_map<std::string, int> freq1 = {{"AB",2}, {"BC",1}};
std::unordered_map<std::string, int> freq2 = {{"AB",1}, {"BC",2}};
// 计算值： (21 + 12)/(sqrt(5)*sqrt(5)) = 4/5 = 0.8
ASSERT_DOUBLE_EQ(Similarity::calculate(freq1, freq2), 0.8);
}
单元测试及平均覆盖率

File	Lines	Exec	Cover	Missing
text_processor.cpp	85	79	93%	122-123
similarity.cpp	60	55	91%	88-89
main.cpp	25	25	100%	-
TOTAL	170	159	93.5%

实际样例测试结果
以下测试为分别为orig与orig、orig_0.8.add、orig_0.8_del、orig_dis_1的测试结果

结果为：1.00 0.94 0.94 0.94
以下测试为orig_0.8_del与orig_0.8_dis_15的测试结果

结果为：0.81
以下测试为orig与空白文档测试结果

结果为：0.00