在撰写计算机相关领域的学术论文时,代码示例是必不可少的部分。然而,当提交论文进行查重时,代码部分常常因为与公开资源或教材示例相似而被判定为重复。本文将介绍几种简单有效的降重方法,帮助你在保持代码功能不变的前提下,降低查重系统的重复率。
最直接的降重方法是修改变量名和函数名。避免使用通用名称(如 temp
, data
),使用更具描述性且与你的研究上下文相关的名称。
原始代码:
def sort_array(arr):
temp = arr.copy()
temp.sort()
return temp
降重后:
def sort_input_sequence(input_list):
sorted_result = input_list.copy()
sorted_result.sort()
return sorted_result
通过改变代码的实现逻辑或结构,可以在不改变功能的前提下降低重复率。
原始代码(查找最大值):
max_val = numbers[0]
for num in numbers:
if num > max_val:
max_val = num
重构后:
max_val = float('-inf')
index = 0
while index < len(numbers):
current = numbers[index]
if current > max_val:
max_val = current
index += 1
在代码中添加详细的注释,特别是解释每一步操作的目的和原理。这不仅有助于降重,还能提高代码的可读性。
# 使用快速排序算法对输入序列进行升序排列
# 该实现采用递归方式,选择最后一个元素作为基准
def quick_sort(arr, low, high):
if low < high:
# 获取分区索引,arr[pi] 在正确位置
pi = partition(arr, low, high)
# 递归排序基准前后的子数组
quick_sort(arr, low, pi - 1)
quick_sort(arr, pi + 1, high)
改变代码的组织方式,如调整函数顺序、修改类的结构、改变模块的组织等。
将过程式代码改为面向对象结构:
class DataProcessor:
def __init__(self, raw_data):
self.raw_data = raw_data
self.processed_data = None
def clean_data(self):
# 数据清洗逻辑
pass
def analyze_data(self):
# 数据分析逻辑
pass
在代码前后添加详细的文本说明,解释代码的设计思路、选择该实现方式的原因以及预期效果。查重系统通常更关注大段连续代码的匹配,文字说明能有效打断代码块。
降低论文中代码重复率的关键在于改变代码的表层形式而不改变其核心功能。通过变量重命名、代码重构、增加注释和调整结构等方法,可以有效降低查重系统的匹配度。同时,这些修改往往能提升代码的可读性和专业性。
记住,降重的目的是为了通过学术规范审查,但绝不能改变代码的正确性和科学性。所有修改都应在保证功能正确的前提下进行。