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This is an implementation of a diff algorithm(authored by EUGENE W. MYERS)
The paper is here: http://xmailserver.org/diff2.pdf

时间复杂度O(ND), N是两段文本的长度之和m+n，D是SES（最小编辑脚本长度，或者说最小编辑次数更直观）。
D分量其实之多只是D/2,因为有个优化，论文中也给出了证明。
但是实际情况中O(ND)只是比较极端的情况，比如我把文本全部删掉，换成全新的，也就是diff两个完全不同的文本。实际上大部分diff只会修改其中很小的
一部分，可能只有几个"单位"的修改，所以通常情况算法基本上是接近线性时间复杂度O(N)的，所以性能很好，随机情况下的期望复杂度为O(N+D^2)。

Abstract（摘要）
The problem of finding a shortest edit script reduces to finding a path from (0,0) to (N,M) with the fewest
number of horizontal and vertical edges. Let a D-path be a path starting at (0,0) that has exactly D non-diagonal
edges.

简单来说就是把寻找"最小编辑脚本"的问题退化(reduces to)成了寻找"A到B的最短路径"问题，这个最短路径就是有着"最少的水平和垂直边"。

As noted in Section 2, the LCS/SES problem can be viewed as an instance of the single-source shortest paths
problem on a weighted edit graph. This suggests that an efficient algorithm can be obtained by specializing
Dijkstra’s algorithm [3].
从论文中这段话可以看出，问题其实转化成了更具体的"单源最短路径问题"，并且提到可以用特化的"迪杰斯特拉算法"在加权编辑图上求解。

基本模型就是在一个有向无环图上寻找A->B的最短路径。
通过贪心策略确定每一步的局部最优解，中间会存在多个可能路径，当最终找到最终解的时候反推回去从多个可能最优解中确定最优路径。

从问题的计算模型的抽象过程基于以下几个原则：
1、直观，也就是先删除后插入
2、最少的编辑次数，也就是在二维坐标系中最少的前进步数
3、单向，也就是只能向前走，不能回退，所以不会出现回路
路径定义：横轴或者竖轴移动一次算一步

每一步定义为d，每一步会对应k个候选路径，所有候选路径记录到trace中。

该算法还可以计算出longest common sub-string、longest common sub-sequence、shortest edit distance(in myers' paper,
aka shortest edit script)

示例：
func main() {
	originStr := "你不是狗"
	modifiedStr := "你是狗吗"

	originTokens := strings.Split(originStr, "")
	modifiedTokens := strings.Split(modifiedStr, "")

	myersExample(originTokens, modifiedTokens)

	lcsExample(originTokens, modifiedTokens)
}
func myersExample(originTokens, modifiedTokens []string) {
	fmt.Println("Diff with myers algorithm")
	myers.Diff(originTokens, modifiedTokens)
	//myers.ShowLCS(originTokens, modifiedTokens)
}

func lcsExample(src, target []string) {
	//lcsArr := lcs.Lsc(src, target)
	fmt.Println("diff with lcs algorithm")
	lcs.Diff(src, target)
	//lcs.Show(lcsArr)
}



Updates:
增加了基于lcs的实现，两种算法可以输出完全一样的diff结果