diff程序很重要，linux中的源代码补丁都是diff作出来的，diff在比较两个文本文件的不同方面很高效，它是基于行的，diff会将两个文件都按照行分成若干部分，然后计算这些行每一行的校验码，之后的问题就是比较这两个文件的所有行的校验码序列的不同了，这就把问题归结为了序列比对，diff用的是动态规划算法，动态规划和贪心算法相似，但是其思想却是相反的，贪心算法保证每一步都是最小代价的，但是不能保证最终代价最小，而动态规划每一步什么也不知道，它从起点开始，只管局部地按照要求将无所谓的结果铺满全局，然后回溯，在这些繁复的数据之间找到一条从开始到最后的一条路径，为何这条路径就是结果呢？因为每一步都符合要求，所以无论如何最终随便一条按照要求的回溯路线都符合要求，可是可以看出，这条回溯路线的结果是一个正确结果但是却不是唯一的结果，正所谓条条大道通罗马。和贪心算法一样，随便的一条回溯路线不一定是最佳的，寻找最佳结果还要靠别的机制，贪心算法比动态规划好的就是靠近最佳结果的几率更大些，而动态规划只是一个结果，它旨在找到一种方案，然而动态规划有自己的优势，就是如果你的模型建的好，那么它可以在每一步很轻松的情况下达到同样的效果，关键就是建模。
diff的算法就是一个动态规划的例子，比如一个校验码序列P有M个元素，另一个Q有N个元素，它构建一个(M+1)*(N+1)的矩阵，然后引出一条蛇，蛇头勇往直前，呵呵，其实就是往矩阵里面的元素里填数字，从(0,0)一直到(M+1,N+1)的大方向填数字，保证所填的数字单调增长，也就是填入的数字不能比它的参照值小，将要填入的是Vi,j,那么它的参照值就是Vi-1,j-1，Vi-1,j和Vi,j-1，具体怎么做到呢？V值的增加只有一种可能性就是在Pi和Qj相等的情况下，其它情况下都是不增加的，所以Vi,j的值就是三者中最大的，Vi,j的参考值不是有三个吗？那么这种增加的情况和哪个参考值有关联呢？事实上是和对角的那个，也就是和Vi-1,j-1,仔细想一下，只有i和j同步增长才是P和Q的同步推进引起的比较，i和j的单独推进只是P序列或者Q序列的单独向前推进，也就是说在序列比对的时候就是一个gap，这种方式填表很简单，只要有左上，上，左三个值就可以求出当前的这个值，每一步都是那么的局部，最终填完后，找到最大的这个值的位置，很显然是最右下角的这个，然后回溯，怎么回溯呢？一个一个的找到当前值的前驱值所在的位置就可以了，最后将回溯的道路进行标注，得到了P和Q的两条路径，每写一个字符，如果路径和字符序列的方向垂直，那么就写一个空格，最终的结果就是diff的结果，很巧妙吧。不过以上的方式回溯写出来的路径不止一条，每一条路径都是一个结果。
我们可以看出，每一步都是机械的既定规律的模仿，没有什么技巧可言，和贪心算法几乎一样，都是局部的，但是diff算法的每一步并没有和全局的联系起来，知道完成了整个填充之后才在回溯的时候和全局的结果相联系，而贪心算法的每一个都记着自己在干什么，不需要回溯，这个意义上可以看出diff算法的填充过程更像是一个规整过程而不是一个十足的计算过程，贪心算法显得一直很努力，而diff这里所用的算法会耍一些技巧，你不是看不出我在做社么吗，别急，等会我回溯，一条路径被勾勒出来了。