文本比较的核心就是比较两个给定的文本（可以是字节流等）之间的差异。目前，主流的比较文本之间的差异主要有两大类。一类是基于编辑距离（Edit Distance）的，例如LD算法。一类是基于最长公共子串的（Longest Common Subsequence），例如Needleman/Wunsch算法等。
LD算法（Levenshtein Distance）又成为编辑距离算法（Edit Distance）。他是以字符串A通过插入字符、删除字符、替换字符变成另一个字符串B，那么操作的过程的次数表示两个字符串的差异。
例如：字符串A：kitten如何变成字符串B：sitting。
第一步：kitten——》sitten。k替换成s
第二步：sitten——》sittin。e替换成i
第三步：sittin——》sitting。在末尾插入g
故kitten和sitting的编辑距离为3
定义说明：
LD(A,B)表示字符串A和字符串B的编辑距离。很显然，若LD(A,B)=0表示字符串A和字符串B完全相同
Rev(A)表示反转字符串A
Len(A)表示字符串A的长度
A+B表示连接字符串A和字符串B
有下面几个性质：
LD(A,A)=0
LD(A,"")=Len(A)
LD(A,B)=LD(B,A)
0≤LD(A,B)≤Max(Len(A),Len(B))
LD(A,B)=LD(Rev(A),Rev(B))
LD(A+C,B+C)=LD(A,B)
LD(A+B,A+C)=LD(B,C)
LD(A,B)≤LD(A,C)+LD(B,C)（注：像不像“三角形，两边之和大于第三边”）
LD(A+C,B)+LD(B,C)
为了讲解计算LD(A,B)，特给予以下几个定义
A=a1a2……aN，表示A是由a1a2……aN这N个字符组成，Len(A)=N
B=b1b2……bM，表示B是由b1b2……bM这M个字符组成，Len(B)=M
定义LD(i,j)=LD(a1a2……ai,b1b2……bj)，其中0≤i≤N，0≤j≤M
故： LD(N,M)=LD(A,B)
LD(0,0)=0
LD(0,j)=j
LD(i,0)=i
对于1≤i≤N，1≤j≤M，有公式一
若ai=bj，则LD(i,j)=LD(i-1,j-1)
若ai≠bj，则LD(i,j)=Min(LD(i-1,j-1),LD(i-1,j),LD(i,j-1))+1
举例说明：A=GGATCGA，B=GAATTCAGTTA，计算LD(A,B)
第一步：初始化LD矩阵
| G | A | A | T | T | C | A | G | T | T | A | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | |
| G | 1 | |||||||||||
| G | 2 | |||||||||||
| A | 3 | |||||||||||
| T | 4 | |||||||||||
| C | 5 | |||||||||||
| G | 6 | |||||||||||
| A | 7 |
第二步：利用上述的公式一，计算第一行
| G | A | A | T | T | C | A | G | T | T | A | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | |
| G | 1 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| G | 2 | |||||||||||
| A | 3 | |||||||||||
| T | 4 | |||||||||||
| C | 5 | |||||||||||
| G | 6 | |||||||||||
| A | 7 |
第三步，利用上述的公示一，计算其余各行
| G | A | A | T | T | C | A | G | T | T | A | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | |
| G | 1 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| G | 2 | 1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| A | 3 | 2 | 1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 8 |
| T | 4 | 3 | 2 | 2 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| C | 5 | 4 | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| G | 6 | 5 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| A | 7 | 6 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 5 | 5 |
则LD(A,B)=LD(7,11)=5
下面是LD算法的代码，用的是VB2005。代码格式修正于2012年1月6日。
Private Shared mA() As Char
Private Shared mB() As Char
Public Shared Function LD( ByVal A As String,ByVal B As String) As Integer
mA = A.tocharArray
mB = B.tocharArray
Dim L(A.Length,B.Length) As Integer
Dim i As Integer,j As Integer
For i = 1 To A.Length
L(i,0) = i
Next
For j = 1 To B.Length
L(0,j) = j
Next
For i = 1 To A.Length
For j = 1 To B.Length
If mA(i - 1) = mB(j - 1) Then
L(i,j) = L(i - 1,j - 1)
Else
L(i,j) = Min(L(i - 1,j - 1),L(i - 1,L(i,j - 1)) + 1
End If
Next
Next
Return L(A.Length,B.Length)
End Function
Public Shared Function Min( ByVal A As Integer,ByVal B As Integer,ByVal C As Integer) As Integer
Dim I As Integer = A
If I > B Then I = B
If I > C Then I = C
Return I
End Function
End Class
这个LD算法时间复杂度为O(MN)，空间复杂度为O(MN)，如果进行优化的话，空间复杂度可以为O(M)，优化的代码这里不再详述了。参看“计算字符串的相似度（VB2005）”
我们往往不仅仅是计算出字符串A和字符串B的编辑距离，还要能得出他们的匹配结果。
以上面为例A=GGATCGA，B=GAATTCAGTTA，LD(A,B)=5
他们的匹配为：
A：GGA_TC_G__A
B：GAATTCAGTTA
如上面所示，蓝色表示完全匹配，黑色表示编辑操作，_表示插入字符或者是删除字符操作。如上面所示，黑色字符有5个，表示编辑距离为5。
利用上面的LD矩阵，通过回溯，能找到匹配字串
第一步：定位在矩阵的右下角
| G | A | A | T | T | C | A | G | T | T | A | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | |
| G | 1 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| G | 2 | 1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| A | 3 | 2 | 1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 8 |
| T | 4 | 3 | 2 | 2 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| C | 5 | 4 | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| G | 6 | 5 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| A | 7 | 6 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 5 | 5 |
第二步：回溯单元格，至矩阵的左上角
若ai=bj，则回溯到左上角单元格
| G | A | A | T | T | C | A | G | T | T | A | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | |
| G | 1 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| G | 2 | 1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| A | 3 | 2 | 1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 8 |
| T | 4 | 3 | 2 | 2 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| C | 5 | 4 | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| G | 6 | 5 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| A | 7 | 6 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 5 | 5 |
若ai≠bj，回溯到左上角、上边、左边中值最小的单元格，若有相同最小值的单元格，优先级按照左上角、上边、左边的顺序
| G | A | A | T | T | C | A | G | T | T | A | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | |
| G | 1 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| G | 2 | 1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| A | 3 | 2 | 1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 8 |
| T | 4 | 3 | 2 | 2 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| C | 5 | 4 | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| G | 6 | 5 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| A | 7 | 6 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 5 | 5 |
若当前单元格是在矩阵的第一行，则回溯至左边的单元格
若当前单元格是在矩阵的第一列，则回溯至上边的单元格
| G | A | A | T | T | C | A | G | T | T | A | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | |
| G | 1 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| G | 2 | 1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| A | 3 | 2 | 1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 8 |
| T | 4 | 3 | 2 | 2 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| C | 5 | 4 | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| G | 6 | 5 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| A | 7 | 6 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 5 | 5 |
依照上面的回溯法则，回溯到矩阵的左上角
第三步：根据回溯路径，写出匹配字串
若回溯到左上角单元格，将ai添加到匹配字串A，将bj添加到匹配字串B
若回溯到上边单元格，将ai添加到匹配字串A，将_添加到匹配字串B
若回溯到左边单元格，将_添加到匹配字串A，将bj添加到匹配字串B
搜索晚整个匹配路径，匹配字串也就完成了
从上面可以看出，LD算法在不需要计算出匹配字串的话，时间复杂度为O(MN)，空间复杂度经优化后为O(M)
不过，如果要计算匹配字符串的话，时间复杂度为O(MN)，空间复杂度由于需要利用LD矩阵计算匹配路径，故空间复杂度仍然为O(MN)。这个在两个字符串都比较短小的情况下，能获得不错的性能。不过，如果字符串比较长的情况下，就需要极大的空间存放矩阵。例如：两个字符串都是20000字符，则LD矩阵的大小为20000*20000*2=800000000Byte=800MB。呵呵，这是什么概念？故，在比较长字符串的时候，还有其他性能更好的算法。留待后文详述。