一、背景与目标
我们业务维护了两个代码仓库，两端的代码很多都是一个平台先开发好，几乎直接copy到另一个仓库。于是产生了一个技术需求，实现这两个仓库代码复用。在技术预研阶段，需要统计早先copy的代码文件有多少，提前预估双端代码的大概可复用文件比例。早先我是利用Beyond Compare 手动遍历文件，依据“肉眼”去对比的，花了大概一天的时间，而且估计的数据比较粗略。考虑到这个工作以后还会碰到，而且这个过程就是纯粹机械的文件“相似度”对比，所以期望这个过程可以采取自动化脚本完成。大家都经历过论文查重，主流的有PaperPass、中国知网等；不同的是，我要做的是一个批量文件的对比，当然它的每一步其实是两个文件之间的相似度比较。之前有人推荐我用simian等工具，很短时间就能完成对比，可以设定相似代码行数的阈值，并且可以输出相似代码。我觉得这款工具的确是好，但是毕竟是第三方工具，算法不可控，还收费。而且我们重复的不仅有代码，还有重复图片。
二、算法的设计
大家在学校论文查重时，应该用过至少听说够PaperPass。PaperPass文件比对是以句子为单位检测的，它的对比过程大致是文本预处理、语义挖掘、深度识别、全局扫描等，如下：
当然，具体还会涉及文字颜色、大小的比对，比较复杂。我们来看一下PaperPass的处理大致过程：t是要对比的文章，T是PP的论文库，S是重复计数器，M是分割后的t的string数据大小:
然后开始遍历查找，具体操作状态如下：
查找到则S＝S＋1，否则，t数组继续遍历，
直到t数据遍历完，循环结束。
那么t文章的相似比例为2/3。
但是这样的算法对于代码比对来说，有下面两个问题：
1、PP是以句子为单位检测的，但是代码不是简单的句子分隔，如下：
2、既然代码文件不能按语句分隔，该如下结合代码copy场景找到最佳的分隔单位呢？是按空格、还是按行呢？
实际copy常常会因人习惯不同，增加些个人习惯的换行，尤其“左大括号换行派”与不换行派的互相copy代码的时候有一定的误差；我们来看看按空格分隔，分隔后的数组示意图如下：
根据这个分隔原理，我用ruby脚本憝了这个算法，并验证了下算法的情况，如下：
三、工具的原理
上面内容已经基本验证了按空格分隔的效果，根据PaperPass的过程，写了一个完整的工具，进行扫描：
我可以根据工具进行灵活性调整，筛选出相似比超过90%的文件或者其他。
四、算法的不足与改进
这个小工具的目的本身就是为了方便自己使用，出发点也没打算做的很牛逼，没有花过多时间去改进它，但是还是有很多方案可以改进这个算法提升比对效率的：
1、由于算法的比对以及遍历工程目录下的文件时，使用的都是“暴力”循环遍历，时间复杂度较高，我最高比对库代码达到7000个.m文件，脚本执行了一天没跑完；后来执行时，去除了不必要的底层pod代码库，只对比了业务层的代码，发现不到2小时，就跑完了。
2、中间也提过，如果你不想那么精确地比对，可以按单行进行分隔，或者按多行为分隔单位。
3、原子算法的复杂度是O(n2)的，如果再想着优化，就要优化原子算法本身了。对于T1文件与T2文件的比对过程中，如果发现T1中的某一行在T2中找不到重复的（这种情况应该是较大概率的），可以对T1针对这一行进行一次去重处理O(n)；如果这一行在T2中找到了，去重处理并且计数器S累加。如果想把复杂度降到O(nlogn)，那么恐怕要采取二叉树这样的数据结构去处理T2了。
4、针对代码文件，我们发现前面几行文本往往都是很相似的，这些文本的对比会影响代码内容的相似度的精确性，例如：
我们也可以直接过滤掉这些代码段。