一个用于比对文本文件差异的程序，使用golang实现。
输出形式如下：
( 1, 1) Header
( 2, 2)
( 3, 3) paragraph 1
( 4, 4) p1 line1
( 5, 5) p1 line2
( 6, 6) p1 line3
( , 7) + p1 line4
( 7, 8) p1 end
( 8, 9)
( 9, ) - paragraph 2
( 10, ) - {
( 11, ) - p2 line1
( 12, ) - p2 line2
( 13, ) - p2 line3
( 14, ) - }
( , 10) + //paragraph 2
( , 11) + // {
( , 12) + // p2 line1
( , 13) + // p2 line2
假设有两个文本文件：
src: ABCABBA
dst: CBABAC
如何实现从src到dst的修改过程？
有很多实现过程，我们的目标是找出src与dst之间的最大相同行的集合。
为了方便src与dst之间的比较，我们将其表示成如下形式的图表：
图中向右移动一格表示从src中"-"去一行，向下移动一格表示在dst中"+"上一行，
斜线表示src和dst中的内容相同，不做改变。
通过观察图表我们发现，这就是一个每条路径的权重均为1的有向图，我们的目标就是找出
从(0,0)到(7,6)最短路径，最短路径也就是经过斜线最多的路径，或者找出斜边最多的集合，
集合中的每个斜边组合在一起的路径方向必须是向右或者向下。
实现算法一:
每个父节点(最末的顶点除外)必有1-3个子节点，这1-3个子节点中至少一个是
最短路径，而父节点的每个子节点也同样具有1-3个子节点，子节点的子节点中同样至少一
个是最短路径，...就这样层层递归...，直到到达最末一个没有子节点的节点返回。
diffV1便是此方法。
此方法最简单也最直观，当文件行数不超过1000行时也勉强可以输出结果，但是其cpu及
内存占用过高，因为每个节点都要经过至少一次计算，文件的行越多，程序的执行时间越长
cpu及内存占用率就越高，当文件行超过1000行的时候，cup及内存基本已经不堪重负。
实现算法二：
既然是找出斜边最多的有序集合，那么对于一条已知的斜边，当查找下一条斜边时，对于此斜
边对应一个搜索范围,比如[(2,0),(3,1)],[(1,3),(2,4)]都有各自的最短路径查找范围，
为了形式上的统一，我增加了一个节点(-1,-1)，斜边[(-1,-1),(0,0)]的查找范围是整个图：
而且因为每个节点的路径方向均为向右、向下、斜向下，我们可以按层查找：
图示为斜边[(-1,-1),(0,0)]的两个查找层次。
对于每一个层，我们分3个方向查找，斜下，右，下，在每个方向上我们只需要保留遇到的
第一条斜边，因为同一个方向上其他斜边能够延伸到的节点，第一条斜边也可以延伸到。
当斜下找到一条斜边时即终止此层的查找，当斜下没有斜边时，
再分别向右，向下查找，直到找到一条斜边或者到达边界
（但不包含边界），终止此方向的查找，当向下和向右都查找完成时，
进行下一层的查找；对于每个范围的查找，都有一个边界，对于每层每个方向的查找，
每找到一条斜边后更新此边界，比如对于斜边[(-1,-1),(0,0)]的查找范围，
其第一层的边界为xlimit=7，ylimit=6，
第二层的边界为xlimit=2，ylimit=6：
为什么第二层的边界会被修改？
因为对于斜边[(-1,-1),(0,0)]每查找到一条斜边，其查找范围便发生了变化：
根据这样一个查找过程，依次递归，直到最末节点。
在代码中为了方便实现，我们使用斜边左上的顶点代表斜边。比如(-1,-1)表示斜边[(-1,-1),(0,0)]
此实现方法基本解决了查找最短路径的问题。实现代码是diffV2。
diffV2补充：
diffV2有一个缺点：
为了节省内存，point定义的过于简单，我们需要使用递归的方法才能把完整路径描绘出来，
这会导致在某些情况下cpu运算时间过长。
最终的diff版本对其进行了改进，牺牲少量的内存，换取cpu时间，在point中增加了
parent和depth字段，在输出最后的完整路径时无须递归，通过节点的parent字段便可以
输出完整的路径。
depth字段是为了防止重复创建point而设置的：
func checkNew(x, y int, p *point) *point {
xyStr := strconv.Itoa(x) + strconv.Itoa(y)
v, ok := newed[xyStr]
if !ok {
pNew := newpoint(x, y)
pNew.parent = p
pNew.depth = p.depth + 1
newed[xyStr] = pNew
return pNew
}
// 若一个节点被多条斜边查找到，仅把depth最大的一条斜边(节点)，作为其parent节点。
if v.depth < p.depth+1 {
v.parent = p
v.depth = p.depth + 1
return v
}
return nil
}调用方法：
// 导入diff包
import "github.com/jacenr/filediff/diff"
// 调用diff包的Diff函数，传入src和dst文件名作为参数
result, _ := diff.Diff("testFile/SrcFile0", "testFile/DstFile0")
最后的输出：
其他参考：https://blog.jcoglan.com/2017/02/12/the-myers-diff-algorithm-part-1/