实用技巧与策略指南
在撰写技术类论文时，代码是展示研究方法和实验过程的重要组成部分。然而，很多作者发现自己的论文在查重时代码部分出现了较高的重复率。这通常源于以下几个原因：
改变代码的整体组织方式，而不影响其功能：
// 原始代码
function calculateDistance(x1, y1, x2, y2) {
return Math.sqrt(Math.pow(x2-x1, 2) + Math.pow(y2-y1, 2));
}
// 重构后
function euclideanDistance(pointA, pointB) {
const deltaX = pointB.x - pointA.x;
const deltaY = pointB.y - pointA.y;
return Math.sqrt(deltaX * deltaX + deltaY * deltaY);
}
在代码中加入大量原创性文字说明，解释每个部分的设计思路和实现原理：
// 计算两点间欧几里得距离
// 该函数实现基于几何学基本原理
// 输入：两个二维坐标点的x,y值
// 输出：两点间的直线距离
// 算法步骤：
// 1. 计算x坐标差值
// 2. 计算y坐标差值
// 3. 应用勾股定理计算斜边长度
function calculateDistance(x1, y1, x2, y2) {
// 计算水平方向距离
let deltaX = x2 - x1;
// 计算垂直方向距离
let deltaY = y2 - y1;
// 使用平方和的平方根得到最终距离
return Math.sqrt(deltaX * deltaX + deltaY * deltaY);
}
使用不同的算法或数据结构实现相同功能：
将大段代码分解为多个小函数或类，增加代码的结构性和可读性：
// 将复杂功能分解为多个小函数
function processData(data) {
// 数据预处理
const cleanedData = cleanInput(data);
// 数据转换
const transformedData = transformData(cleanedData);
// 数据分析
const result = analyzeData(transformedData);
return result;
}
在原有代码基础上增加论文特有的功能或特性：
对于非关键实现细节，可以考虑使用伪代码描述算法流程：
算法：图像边缘检测 输入：灰度图像矩阵 I 输出：边缘检测结果 E 1. 对图像I进行高斯平滑处理 2. 计算图像梯度幅值和方向 3. 对梯度图像进行非极大值抑制 4. 使用双阈值检测连接边缘 5. 返回边缘图像E
了解查重系统的工作原理有助于更好地进行降重：