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test/export_useful_fragments.py

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+def extract_data_run_fragments(data_run):
+    """
+    将 data_run 中的多个 Data Run 提取为独立的 list 片段。
+
+    参数:
+        data_run (list): 十六进制字符串组成的列表，表示 Data Run 内容
+
+    返回:
+        list: 每个元素是一个代表单个 Data Run 的 list
+    """
+    result = []
+    pos = 0
+
+    while pos < len(data_run):
+        current_byte = data_run[pos]
+
+        if current_byte == '00':
+            # 遇到空运行块，停止解析
+            break
+
+        try:
+            header = int(current_byte, 16)
+            len_bytes = (header >> 4) & 0x0F
+            offset_bytes = header & 0x0F
+
+            if len_bytes == 0 or offset_bytes == 0:
+                print(f"⚠️ 无效的字段长度，跳过位置 {pos}")
+                break
+
+            # 计算当前 Data Run 总长度
+            run_length = 1 + offset_bytes + len_bytes
+
+            # 截取当前 Data Run
+            fragment = data_run[pos: pos + run_length]
+
+            result.append(fragment)
+
+            # 移动指针
+            pos += run_length
+
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ 解析失败，位置 {pos}：{e}")
+            break
+
+    return result
+
+
+def hex_list_to_int(lst, byteorder='little'):
+    """
+    将十六进制字符串列表转换为整数（支持小端序）
+    """
+    if byteorder == 'little':
+        lst = list(reversed(lst))
+    return int(''.join(f"{int(b, 16):02x}" for b in lst), 16)
+
+
+def parse_data_run(data_run, previous_cluster=0):
+    """
+    解析 NTFS 单个 Data Run，返回起始簇号和结束簇号
+
+    参数:
+        data_run (list): Data Run 的十六进制字符串列表
+        previous_cluster (int): 上一个运行块的最后一个簇号（用于相对偏移）
+
+    返回:
+        dict: 包含起始簇、结束簇、运行长度等信息
+    """
+    if not data_run or data_run[0] == '00':
+        return None
+
+    header = int(data_run[0], 16)
+    len_bytes = (header >> 4) & 0x0F
+    offset_bytes = header & 0x0F
+
+    # 提取偏移字段和长度字段（注意顺序是先偏移后长度）
+    offset_data = data_run[1:1 + offset_bytes]
+    length_data = data_run[1 + offset_bytes:1 + offset_bytes + len_bytes]
+
+    # 解析偏移和长度
+    offset = hex_list_to_int(offset_data, 'little')
+    run_length = hex_list_to_int(length_data, 'little')
+
+    # 计算起始簇号（如果是第一个就是绝对偏移，否则是相对偏移）
+    starting_cluster = previous_cluster + offset
+    ending_cluster = starting_cluster + run_length - 1
+
+    return {
+        "starting_cluster": starting_cluster,
+        "ending_cluster": ending_cluster,
+        "run_length": run_length
+    }
+
+
+def parse_multiple_data_runs(fragments):
+    """
+    批量解析多个 Data Run 片段，支持相对偏移。
+
+    参数:
+        fragments (list): 多个 Data Run 字符串列表，如：
+            [
+                ['31', '7a', '00', 'ee', '0b'],
+                ['22', '29', '06', 'bb', '00'],
+                ...
+            ]
+
+    返回:
+        list: 每个元素是一个 dict，包含该片段的解析结果
+    """
+    results = []
+    previous_starting_cluster = 0
+
+    for fragment in fragments:
+        result = parse_data_run(fragment, previous_starting_cluster)
+
+        if result:
+            results.append(result)
+            previous_starting_cluster = result["starting_cluster"]
+
+    return results
+
+
+data_run = [
+    '31', '7a', '00', 'ee', '0b',
+    '22', '29', '06', 'bb', '00',
+    '32', '7a', '02', 'ee', '00', '00',
+    '00', 'a0', 'f8', 'ff', 'ff', 'ff', 'ff', 'ff'
+]
+
+# Step 1: 提取所有有效片段
+fragments = extract_data_run_fragments(data_run)
+print("提取到的片段：")
+for i, frag in enumerate(fragments):
+    print(f"片段{i + 1}: {frag}")
+
+# Step 2: 批量解析这些片段
+results = parse_multiple_data_runs(fragments)
+print("\n解析结果：")
+for i, res in enumerate(results):
+    print(f"片段{i + 1}: {res}")