一、问题研究
【编译器识别】2024深圳杯C题24页参考论文+1-3小问完整解题代码
https://www.jdmm.cc/file/2710545/
为了回答这些问题，我们需要进行一系列的编译实验、分析编译结果，并构建判别函数。以下是对这些问题的初步分析和可能的方法：
问题1：编译并对比结果
1.获取不同版本的GCC编译器：首先，需要确保安装了不同版本的GCC编译器。这可以通过下载和安装不同版本的GCC或使用包管理器（如apt, yum等）来实现。
2.编译附件1中的程序：使用每个版本的GCC编译器编译附件1中的C++源代码，并确保使用默认编译选项（通常是不带任何额外标志的g++命令）。
3.对比编译结果：对比不同版本编译器生成的编译输出（包括警告、错误和生成的代码）以及二进制文件。寻找明显的不同点，比如特定的警告信息、优化级别或生成的机器码差异。
问题2：构建判别函数
1.提取特征：从编译结果中提取关键特征，如特定警告信息、编译器的内建版本信息字符串等。
2.设计判别逻辑：根据提取的特征，设计判别逻辑。这可能是一个简单的if-else结构，或者是基于规则的匹配系统，甚至是机器学习模型。
3.验证判别函数：使用已知版本的GCC编译器生成的编译结果来验证判别函数的准确性。
问题3：应用判别函数
1.编译附件2中的程序：使用不同版本的GCC编译器编译附件2中的C++源代码，并收集编译结果。
2.应用判别函数：将问题2中构建的判别函数应用于附件2的编译结果，观察其是否能够正确区分不同版本的编译器。
3.研究泛化性：比较附件1和附件2的代码，分析哪些编译结果特征是通用的，哪些是特定于某个代码的。这有助于提高判别函数的泛化性。
问题4：提高判别函数性能的建议
1.增加特征：考虑从编译输出中提取更多特征，如编译时间、生成文件的大小等。
2.使用机器学习：考虑使用机器学习算法来训练一个分类器，根据编译结果自动区分编译器版本。
3.优化判别逻辑：对判别逻辑进行优化，减少误判和漏判的情况。
4.考虑跨平台兼容性：如果可能的话，使判别函数能够在不同操作系统和硬件平台上运行。
请注意，这个问题需要实际的编译实验和代码分析来得出具体的答案。上述建议提供了一个大致的方向，但具体的实现细节将取决于实际的编译结果和源代码内容。
二、模型假设
为了回答上述问题中关于编译器版本识别的模型假设，我们可以提出以下几个假设，这些假设将作为构建判别函数和模型的基础：
模型假设
1.编译器版本与编译结果具有可区分性：
o不同版本的编译器在编译相同的源代码时，会生成具有显著区别的编译结果。这些区别可能体现在生成的机器码、警告信息、错误信息以及编译日志中的其他方面。
2.默认编译选项的一致性：
o当使用默认编译选项时，同一版本的编译器在不同时间或不同环境下对同一源代码的编译结果应该是稳定且一致的。这意味着我们可以依赖默认编译选项下的编译结果来区分编译器版本。
3.编译结果的可提取性：
o编译过程中产生的信息（如警告、错误、日志输出等）是可以被提取和分析的。这些信息将作为特征用于构建判别函数。
4.特征的有效性和可区分性：
o从编译结果中提取的特征应能有效地代表编译器的版本信息，并且在不同版本的编译器之间应具有明显的区分度。
5.模型的泛化性：
o构建的判别函数或模型应具有一定的泛化能力，即对于新的、未曾在训练数据中出现过的源代码，也能够较准确地判断其编译所使用的编译器版本。
6.模型的鲁棒性：
o模型应能够抵抗一定程度的噪声和干扰，例如由于编译器优化级别的微小变化或源代码的微小修改导致的编译结果变化。
这些假设构成了我们构建编译器版本识别模型的基础。在实际操作中，我们需要通过实际的编译实验和数据分析来验证这些假设的有效性，并根据实际情况对模型进行调整和优化。需要注意的是，这些假设可能不是绝对的，因为它们基于当前对编译器行为和编译过程的理解，而随着编译器技术的不断发展和更新，这些假设可能需要进行相应的调整。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# 导入数据
df_table2 = pd.read_csv("表2.csv")
df_table1 = pd.read_csv("表1.csv")
# 合并数据
df_merged = pd.merge(df_table1, df_table2, on="入院首次影像检查流水号", how="left")
# a) 构建全体患者水肿体积随时间进展曲线
all_patients = df_merged.loc[:99, ["入院首次影像检查流水号", "发病至影像时间间隔", "ED_volume"]]
all_patients.fillna(0, inplace=True)
# 拟合曲线
x = all_patients["发病至影像时间间隔"].values.reshape(-1, 1)
y = all_patients["ED_volume"].values.reshape(-1, 1)
model = LinearRegression()
model.fit(x, y)
y_pred = model.predict(x)
# 计算残差
residuals_all = y - y_pred
# b) 构建不同人群亚组的水肿体积随时间进展曲线，并计算残差和所属亚组
# 按Q字段进行分组，最多分为5个亚组
num_subgroups = min(5, len(df_merged["Q"].unique()))
subgroups = df_merged.groupby("Q").head(100).sample(n=num_subgroups)
residuals_subgroups = []
# 绘制曲线和计算残差
for i, subgroup in subgroups.iterrows():
x_group = subgroup["发病至影像时间间隔"].values.reshape(-1, 1)
y_group = subgroup["ED_volume"].values.reshape(-1, 1)
y_group_pred = model.predict(x_group)
residuals_group = y_group - y_group_pred
residuals_subgroups.append(residuals_group)
# 绘制曲线
plt.plot(x_group, y_group_pred, label=f"Subgroup {i+1}")
# c) 分析不同治疗方法对水肿体积进展模式的影响
treatment_methods = ["Q", "R", "S", "T", "U", "V", "W"]
for method in treatment_methods:
grouped = df_merged.groupby(method).head(100)
group_means = grouped.groupby(method)["ED_volume"].mean().values
plt.plot(x, group_means, label=method)
# 添加图例和标签
plt.xlabel("发病至影像时间间隔")
plt.ylabel("水肿体积")
plt.legend()
# 显示图像
plt.show()
# d) 分析血肿体积、水肿体积及治疗方法与残差的关系
df_result = pd.DataFrame({
"血肿体积": df_merged["HM_volume"],
"水肿体积": df_merged["ED_volume"],
"治疗方法": df_merged["Q"]
})
df_result["残差"] = np.concatenate((residuals_all, np.concatenate(residuals_subgroups)))
df_result.fillna(0, inplace=True)
# 使用label encoder将治疗方法转换为数值变量
label_encoder = LabelEncoder()
df_result["治疗方法"] = label_encoder.fit_transform(df_result["治疗方法"])
# 输出结果
df_result.to_csv("表4.csv", index=False)三、符号定义
在构建编译器版本识别模型的过程中，为了更好地描述和表达相关的概念和特征，我们可以为它们定义一些符号。以下是基于之前提出的模型假设的符号定义：
符号定义
1.编译器版本：
o(V)：表示编译器的版本集合，其中每个元素 (v_i) 代表一个具体的编译器版本（如 GCC 13.2.0）。
2.源代码：
o(S)：表示源代码的集合，其中每个元素 (s_j) 代表一份特定的源代码文件。
3.编译结果：
o(C(v, s))：表示使用版本为 (v) 的编译器编译源代码 (s) 得到的编译结果。这可以是一个包含多种信息的集合，如警告、错误、生成的二进制文件等。
4.特征提取函数：
o(F(C))：表示从编译结果 (C) 中提取特征的函数，返回一个特征向量或集合。这些特征可能包括特定的警告信息、编译日志中的关键字、生成的二进制文件的大小和哈希值等。
5.判别函数：
o(D(F))：表示根据提取的特征 (F) 判断编译器版本的函数，返回一个版本标签 (v_i \in V)。这个函数可以是基于规则的分类器，也可以是机器学习模型。
6.训练数据集：
o(T = {(C_1, v_1), (C_2, v_2), ..., (C_n, v_n)})：表示用于训练判别函数的数据集，其中每个元组包含一份编译结果 (C_k) 和对应的编译器版本标签 (v_k)。
7.测试数据集：
o(E = {C_1', C_2', ..., C_m'})：表示用于测试判别函数性能的数据集，包含多份未知版本的编译结果。
8.性能度量指标：
o(A)：表示判别函数的准确度（Accuracy）。
o(P)：表示判别函数的精确度（Precision）。
o(R)：表示判别函数的召回率（Recall）。
o(F1)：表示判别函数的F1分数（F1 Score），是精确度和召回率的调和平均值。
这些符号定义将有助于我们更清晰地描述和表达编译器版本识别模型中的各个组件和过程。在实际应用中，我们可以根据具体的需求和场景对这些符号进行进一步的细化和扩展。
四、模型建立与求解
1. 通过训练集数据来建立决策数回归模型，得到决策树结构。
2. 通过建立的决策树来计算特征重要性。
3. 将建立的决策树回归模型应用到训练、测试数据，得到模型评估结果。
4. 由于决策树具有随机性，每次运算的结果不一样，若保存本次训练模型，后续可以直接上传数据代入到本次训练模型进行计算预测。
5. 注：决策树无法像传统模型一样得到确定的方程，通常通过测试数据预测精度来对模型进行评价。
详细结论
输出结果1：模型参数
| 参数名 | 参数值 |
| 训练用时 | 0.004s |
| 数据切分 | 0.7 |
| 数据洗牌 | 否 |
| 交叉验证 | 否 |
| 节点分裂评价准则 | friedman_mse |
| 特征划分点选择标准 | best |
| 划分时考虑的最大特征比例 | None |
| 内部节点分裂的最小样本数 | 2 |
| 叶子节点的最小样本数 | 1 |
| 叶子节点中样本的最小权重 | 0 |
| 树的最大深度 | 10 |
| 叶子节点的最大数量 | 50 |
| 节点划分不纯度的阈值 | 0 |
图表说明：
上表展示了模型各项参数配置以及模型训练时长。
输出结果2：决策树结构
图表说明：
上图展示了决策树结构，内部节点给出了被分枝特征的具体切分情况，即根据某个特征的某个切分值进行划分。
（若节点数大于30，点击下载按钮查看决策树结构）
● mse/friedman_mse/mae等用以确定对哪一个特征进行切分。
● 样本数量是该节点拥有的样本数量。
● 节点样本均值是该节点全部样本的均值。
PS：特别注意的是，若节点数大于30，系统提供下载按钮查看决策树结构；若节点数大于2000，由于树结构渲染模糊，系统不提供下载导出。
输出结果3：特征重要性
图表说明：
上柱形图或表格展示了各特征（自变量）的重要性比例。
输出结果4：模型评估结果
| MSE | RMSE | MAE | MAPE | R² | |
| 训练集 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| 测试集 | 436605705532.667 | 660761.459 | 552846 | 27.766 | -2.334 |
图表说明：
上表中展示了交叉验证集、训练集和测试集的预测评价指标，通过量化指标来衡量决策树的预测效果。其中，通过交叉验证集的评价指标可以不断调整超参数，以得到可靠稳定的模型。
● MSE（均方误差）： 预测值与实际值之差平方的期望值。取值越小，模型准确
