本文提出了一种灵活的处理分析多文件程序评分的方法,这种评分方法在自动评分系统中使用动态和静态实现方式。静态和动态评分都可以分析使用多个程序文件来解决一个编程问题的程序。这有助于分析需要多个程序文件的复杂编程问题。可以支持有效分析采用模块化或分布式编程实现的程序,例如学生可以自定义库,而不需要将所有代码都写到主程序中。还实现了头文件预处理功能,可以解决外部库的分析问题。动态和静态评分中采用了不同的多文件程序分析方法。动态分析在编译过程中使用编译器功能。它利用编译中的目标文件链接器将多个程序文件链接到最终程序中。静态分析选择将程序解析为抽象语法树(AST)作为程序表示。AST将被映射到AST数据map以进行标准化和程序匹配。在预处理部分,实现了多文件链接融合算法,将外部资源链接到主程序中。两种现有技术都提供即时评分和反馈,支持多个文件程序提交以解决一个编程问题。在静态分析中,标准化过程用于通过问题关联程序标记消除有问题的代码,删除未使用的函数和基于调用函数序列排序。如果原始程序中存在不必要的或有问题的代码,则基于调用和更高效的程序节点的转换程序具有正确的功能序列。在程序匹配中,它通过使用标签分类器进行简单树匹配来成功容忍相似节点的表示形式多样化,结合之前的标准化过程成功解决结构多样化问题。最后,根据给出可靠的评分分数,实验结果表明,本文方法具有较高的准确度。考虑到创建模块化和处理编程问题的复杂性,本文的贡献在于较好地解决了多文件程序的评分问题,并实现了灵活的评分机制。