DeepSeek Coder 的依赖解析方法具体是如何实现的？

DeepSeek Coder 的依赖解析方法主要通过以下步骤实现：

1. 数据收集与过滤
   首先，从 GitHub 等平台收集代码数据，并使用规则过滤掉不符合要求的代码。例如，过滤掉语法错误、可读性差或模块化低的代码，以确保数据的质量和多样性。

2. 解析文件依赖关系
   在这一阶段，系统会分析同一项目中代码文件之间的依赖关系。具体来说，通过一种基于拓扑排序的算法来识别这些依赖关系。这种方法不同于传统的从入度为零的节点开始的排序，而是从入度最小的节点（即文件）开始，逐步识别文件间的依赖关系。这允许算法处理代码中可能出现的环形依赖问题。

3. 文件排序与组织
   根据解析出的依赖关系，将文件按照其依赖上下文进行排序。这种排序方式确保每个文件在其输入序列中的位置能够反映其在项目中的实际依赖关系。这一增强的对齐方式使得数据集更贴近真实的编程实践和结构，从而提高模型在处理项目级代码场景时的实用性和准确性。

4. 去重与质量筛选
   接下来，利用项目级别的 minhash 算法对依赖文件进行去重，以确保每个仓库中的代码都是唯一的。此外，还会进一步过滤掉低质量代码，例如语法错误或难以理解的代码。

5. 存储与后续使用
   解析后的依赖关系结果会被存储在数据库中，用于后续的质量筛选和模型训练。这些数据不仅用于提升模型的代码补全能力，还支持更复杂的任务，如代码生成、代码审查和代码优化。

技术细节与创新点

• 拓扑排序算法：DeepSeek Coder 使用了一种特殊的拓扑排序算法，从入度最小的节点开始解析依赖关系，这使得算法能够有效处理环形依赖问题，并且能够更好地模拟实际编程中的依赖结构。
• 仓库级去重：不同于传统的文件级去重，DeepSeek Coder 采用仓库级去重策略，确保同一仓库内的代码不会重复存储，从而提高数据集的质量和效率。