正文：

在软件开发中，文件差异对比（Diff）是版本控制、代码合并和补丁生成的基础功能。C++因其高性能特性，常被用于实现高效的Diff工具。本文将分步骤解析如何用C++实现文件差异对比，并生成标准化的Diff补丁。

一、核心算法原理

1. 最长公共子序列（LCS）
   Diff算法的核心是找到两个文件的最长公共子序列（LCS），即两者共有的最长连续或非连续内容。LCS问题可通过动态规划解决：

int dp[MAX][MAX];  
   for (int i = 0; i <= len1; i++) {  
       for (int j = 0; j <= len2; j++) {  
           if (i == 0 || j == 0) dp[i][j] = 0;  
           else if (str1[i-1] == str2[j-1]) dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;  
           else dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);  
       }  
   }

1. Myers差分算法
   Myers算法通过编辑图（Edit Graph）寻找最短编辑路径，效率高于LCS。其核心是扩展的“蛇形”遍历和贪心策略，时间复杂度为O(ND)，其中D为差异数。

二、实现步骤

1. 文件预处理
   将文件按行或单词分割为序列：

vector splitToLines(const string& content) {  
       vector lines;  
       istringstream stream(content);  
       string line;  
       while (getline(stream, line)) lines.push_back(line);  
       return lines;  
   }

1. 生成差异矩阵
   使用LCS或Myers算法标记差异位置，记录增加、删除和修改操作。

2. 生成Diff补丁
   根据差异矩阵输出标准Unified Diff格式：

void generateDiff(const vector& diffs) {  
       for (const auto& diff : diffs) {  
           if (diff.type == ADD) cout << "+ " << diff.text << endl;  
           else if (diff.type == DEL) cout << "- " << diff.text << endl;  
           else cout << "  " << diff.text << endl;  
       }  
   }

三、优化技巧

• 哈希加速：对文本行计算哈希值，减少字符串比较开销。
• 并行处理：对大型文件分块并行计算LCS。
• 内存管理：使用滑动窗口限制动态规划矩阵的内存占用。

四、完整示例

以下是一个简化版的Myers算法实现片段：

vector myersDiff(const vector& oldText, const vector& newText) {  
    // 初始化编辑图边界  
    int maxD = oldText.size() + newText.size();  
    vector> v(2 * maxD + 1);  
    v[1][0] = 0;  

    // 外层循环：差异数D  
    for (int d = 0; d <= maxD; d++) {  
        for (int k = -d; k <= d; k += 2) {  
            // 计算x坐标（核心逻辑省略）  
            if (k == -d || (k != d && v[d-1][k-1] < v[d-1][k+1])) {  
                x = v[d-1][k+1];  
            } else {  
                x = v[d-1][k-1] + 1;  
            }  
            // 处理蛇形移动  
            while (x < oldText.size() && y < newText.size() && oldText[x] == newText[y]) {  
                x++; y++;  
            }  
            v[d][k] = x;  
            if (x >= oldText.size() && y >= newText.size()) {  
                return traceDifferences(v, d, k); // 回溯生成Diff  
            }  
        }  
    }  
    return {};  
}

通过上述方法，开发者可构建高性能的Diff工具。实际应用中还需考虑编码处理、换行符兼容性等细节，但核心算法框架不变。