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这个作业要求在哪里	作业要求
这个作业的目标	任务目标：了解项目开发流程 熟悉git使用方式 熟练模块化开发流程
一、PSP表格
PSP2.1 Personal Software Process Stages	预估耗时（分钟）
---------------------------------------	--------
Planning	20
Estimate	10
Development	5
Analysis	40
Design Spec	25
Design Review	15
Coding Standard	10
Design	30
Coding	100
Code Review	20
Test	30
Reporting	10
Test Report	10
Size Measurement	5
Postmortem & Process Improvement Plan	10
以下是模仿你提供的模块设计文档格式，为你刚刚的项目代码补充的完整模块接口设计与实现过程说明：

二. 模块接口设计与实现过程

1. 项目结构
   project/
   │── sim/
   │ ├── init.py
   │ ├── io.py # 文件读写模块
   │ ├── preprocess.py # 文本预处理模块
   │ └── similarity.py # 相似度计算模块
   │
   │── 测试文本/
   │
   │── tests/
   │ ├── init.py
   │ └── test_case.py # 边界测试样例集合
   │
   │── main.py # 主程序入口
   │── test_long_high_similarity.py # 性能压力测试入口
   │── test.py # 快速测试入口
   │── README.md # 项目说明文档
2. 辅助函数功能介绍
   函数名 所在模块 功能说明
   main() main.py 程序入口，解析命令行参数，调用 I/O 和相似度计算流程
   write_result(path: str, rate: float) sim.io 将相似度结果写入指定文件
   normalize_text(text: str) sim.preprocess 文本标准化处理：去除空格、统一大小写等
3. 相似度计算模块介绍
   模块名称：sim/similarity.py
   职责：计算两段文本的相似度，返回重复率（范围 0~100%）
   模块特点：
   核心逻辑封装，主程序调用接口简单
   支持大文本计算，具备空间优化策略
   无状态、无类、函数式结构，便于调用与扩展
4. 代码组织设计
   本模块采用函数式设计，没有使用类封装，结构清晰：

文件结构：similarity.py
python
├── duplication_rate(orig_text: str, suspect_text: str) -> float
│ ├─1. 调用 normalize_text() 对两个输入文本进行标准化处理
│ ├─ 2. 通过动态规划算法（DP）计算最小编辑距离
│ └─ 3. 按照相似度计算公式返回最终重复率```

核心接口函数

• duplication_rate()：模块唯一出口函数
  • 输入：两段原始字符串
  • 输出：重复率（浮点数，0~100）- 功能链路：
    1. 标准化文本
    2. 调用 DP 计算编辑距离
    3. 使用公式计算similarity

---

5. 算法核心说明

1. 文本标准化

• 步骤：
  • 去除所有空格、制表符等空白字符
  • 转换为小写
  • （可选）去除标点或非字母数字字符（增强鲁棒性）

2. 编辑距离计算

• 算法：动态规划（Dynamic Programming, DP）
• 状态定义：

  dp[i][j] = 将原文前i个字符转换为怀疑文前j个字符的最小编辑操作次数
  

状态转移方程：

python
dp[i][j] = min(dp[i-1][j] + 1, # 删除操作
dp[i][j-1] + 1, # 插入操作
dp[i-1][j-1] + cost # 替换（若相等 cost=0，否则 cost=1）
)
初始化：

dp[0][j] = j
dp[i][0] = i
边界处理策略：

"" vs "" → 100%
"" vs 非空→0%- 非空 vs "" → 0%
3. 重复率计算
输出浮点型
保留两位小数，便于阅读与后续处理
6. 算法独到之处
大文本优化
使用滚动数组结构，仅保留 2 行 DP 数组
内存消耗优化为 O(min(m, n))，可处理上万字级别文本
高鲁棒性设计
支持处理中英文混排、标点略有差异的文本对比
考虑空输入、极短文本等边界场景，避免崩溃或误判
可拓展性接口
上层调用仅需使用 duplication_rate()，无需关心底层实现细节
可在后续替换 DP 为哈希比较、n-gram、余弦相似度等算法，接口不变

三. 计算模块接口部分的性能改进

1. 原始算法：二维动态规划
   本项目最初采用标准的动态规划算法计算最小编辑距离：

python
dp[i][j] = min(
dp[i-1][j] + 1, #删除
dp[i][j-1] + 1, # 插入
dp[i-1][j-1] + cost # 替换（若字符相同 cost=0，否则 cost=1）
)
时间复杂度：O(n×m)，n 与 m 分别为两个字符串的长度。
空间复杂度：O(n×m)，需维护完整的二维 DP 矩阵。
2. 存在的问题
当处理长文本（如超过几千字的文章）时，该方法会占用大量内存，并导致处理速度缓慢，甚至可能触发内存溢出错误。

3. 优化方案：滚动数组优化
   考虑到 DP[i][j] 的状态仅依赖于 上一行与当前行的值，可将二维数组优化为两个一维数组轮换使用，极大降低空间开销。

优化前示例：
python
dp= [[0]*(m+1) for _ in range(n+1)]
优化后实现：
python
prev_row = list(range(m + 1))
curr_row = [0] * (m + 1)

for i in range(1, n+ 1):
curr_row[0] = i
for j in range(1, m+ 1):
cost = 0 if a[i-1] == b[j-1] else 1
curr_row[j] = min(
prev_row[j] +1, # 删除
curr_row[j-1] + 1, # 插入
prev_row[j-1] + cost # 替换)
prev_row, curr_row = curr_row, prev_row
4. 优化效果

使用 cProfile + snakeviz 进行性能分析：

测试文本长度 优化前耗时 优化后耗时 提升幅度
5000 字 12.2秒 10.4 秒 ≈ 14.75%
通过内存压缩与访问效率提升，在保持算法正确性的同时，实现了对长文本的更优支持。

四. 测试样例设计与验证
1.边界测试样例
文件：tests/test_case.py

测试范围覆盖了：

空文本
单字符
长文本
标点差异
Unicode 等价字符
中英文混排
多音字/同形字
大小写敏感性
部分改写情况
示例测试函数（片段）
python
def test_same_text():
assert duplication_rate("文本A", "文本A") == 100.00

def test_partial_modification():rate = duplication_rate("深度学习需要计算资源", "机器学习需要GPU资源")
assert 30 <= rate <= 70

def test_unicode_equivalence():assert duplication_rate("office", "office") == 100.00
2.文件级批量测试脚本
用于测试真实文件文本对比的主控脚本：

python
import os, subprocess

orig_file = "路径/orig.txt"suspect_files = [
"路径/orig_0.8_add.txt", "路径/orig_0.8_del.txt", ...
]

for suspect in suspect_files:
ans_file= suspect.replace(".txt", "_ans.txt")
cmd = ["python", "main.py", orig_file, suspect, ans_file]
subprocess.run(cmd, check=True)

print("全部执行完成！")

五. 异常处理机制设计

项目中关键函数均嵌入了多级异常处理机制，保证程序稳定运行：

1. 主程序 main.py 异常处理```python
   if len(sys.argv) != 4:
   print("请使用:python main.py [orig_file] [suspect_file] [ans_file]")
   sys.exit(1)

try:
orig_text = read_file(orig_path)
suspect_text = read_file(suspect_path)
except Exception as e:
print(f"读取文件出错: {e}")
sys.exit(1)

涵盖以下异常：- 参数数量错误

• 输入/输出文件不存在或路径错误
• 非 UTF-8 编码引起的读取错误
• 算法计算中异常（如空字符串）
• 写入权限不足等 IO 错误

2. 文件读写模块 sim/io.py 异常处理

def read_file(path: str) -> str:try:with open(path, "r", encoding="raise FileNotFoundError(f"文件未找到: {path}")except IOError ase:raise IOError(f"读取文件出错: {e}")
###3. 异常场景图示（省略图，用描述代替）| 异常类型            | 系统提示信息                  |
|---------------------|-------------------------------|| 文件不存在          | 文件未找到: orig.txt        |
| 非 UTF-8 编码       | 读取文件出错: UnicodeDecodeError |
| 参数缺失            | 请使用: python main.py ...  |
| 写入失败| 写入结果文件出错: IOError   |
| 算法内部错误| 计算重复率出错: Exception   |4. 鲁棒性保障
此外，duplication_rate 支持以下边缘情况："" vs "" → 100%
"" vs 非空 → 0%
非空 vs ""→ 0%
中英文混合、标点差异、自定义字符集等场景