我正在寻找用于比较两个文件的适当算法。我认为由于一些额外的限制，我可以比diff做得更好。
我所拥有的是两个文本文件，每个文件都包含一个文件列表。它们是在两个不同时间拍摄的系统上所有文件的快照。我想弄清楚在两个快照之间添加或删除了哪些文件。
我可以使用diff来比较这些文件，但我不想这样做，因为：
diff尝试将更改分组在一起，查找文件中的哪些块已更改。我只是在寻找一个已经发生变化的行列表，这应该是一个比找到最常见的子序列或类似事情更简单的问题。
广义diff算法在运行时或空间中是 O（mn）。我正在寻找更符合时间 O（m + n）和太空中 O（1）的东西。
以下是对问题的限制：
两个文件中的文件列表顺序相同。它们不必须按字母顺序排列，但它们处于相同的相对顺序。
大多数情况下，列表之间没有差异。如果存在差异，通常只会有少量新的/删除的文件。
我不需要将结果组合在一起，比如说“整个目录已删除”或“100-200行是新的”。我可以单独列出不同的每一行。
我认为这相当于有两个排序列表的问题，并试图找出两个列表之间的差异。挂钩是列表项不一定按字母顺序排序，因此您不知道一个项是否比另一个项“更大”。您只知道两个列表中存在的文件的顺序相同。
对于它的价值，几年前previously posted Ask Metafilter提出这个问题。请允许我提前回答几个可能的答案。
答案：此问题称为Longest Common Subsequence。
响应：我正在努力避免使用最长的公共子序列，因为简单算法在 O（mn）时间/空间中运行，而更好的算法更复杂且更具“启发式” ”。我的直觉告诉我，由于增加了约束，有一个线性时间算法。
答案：按字母顺序排序，然后进行比较。
响应：那将是 O（m log m + n log n），这比 O（m + n）更糟糕
答案 0 :(得分：9)
读取一个文件，将每个文件名放入HashSet类数据结构中，其中O(1)添加，O(1)包含实现。
然后读取秒文件，根据HashSet检查每个文件名。
如果文件1的长度为m且第二个文件的长度为n，则总算法为O(m+n)。
注意：此算法假设数据集在物理内存中非常适合快速。
如果数据集不能轻易放入内存中，则可以使用带有磁盘分页的B-Tree的某些变体来实现查找。然后，复杂性将O(mlog m)初始设置，O(n log m)用于每个其他文件比较。
答案 1 :(得分：9)
这不是O(1)内存，内存需求按更改次数的顺序排列，但它是O(m+n)运行时。
它本质上是一种缓冲流式算法，在任何给定的行上都知道所有先前行的差异。
// Pseudo-code:
initialize HashMap<Line, SourceFile> changes = new empty HashMap
while (lines left in A and B) {
read in lineA from file A
read in lineB from file B
if (lineA.equals(lineB)) continue
if (changes.contains(lineA) && changes.get(lineA).SourceFile != A) {
changes.remove(lineA)
} else {
changes.add(lineA, A)
}
if (changes.contains(lineB) && changes.get(lineB).SourceFile != B) {
changes.remove(lineB)
} else {
changes.add(lineB, B)
}
}
for each (line in longerFile) {
if (changes.contains(line) && changes.get(line).SourceFile != longerFile) {
changes.remove(line)
} else {
changes.add(line, longerFile)
}
}
Lines in the HashMap from SourceFile == A have been removed
Lines in the HashMap from SourceFile == B have been added
这很大程度上依赖于文件以相同的相对顺序列出的事实。否则，内存要求将远远大于更改的数量。但是，由于这种排序，这个算法不应该使用比2 * numChanges更多的内存。
答案 2 :(得分：2)
从理论的角度来看，比较两个字符串之间的编辑距离（因为这里你的字符串是一个有趣的语言，其中'字符'是文件名）不能成为O（m + n）。但在这里我们有简化。
在你的情况下实现一个算法（应该包含错误）：
# i[0], i[1] are undoable iterables; at the end they both return Null
while (a = i[0].next()) && (b = i[1].next()) : # read one item from each stream
if a != b: # skip if they are identical
c = [[a],[b]] # otherwise, prepare two fast arrays to store difference
for (w = 1; ; w = 1-w) # and read from one stream at a time
nxi = Null
if (nx = i[1-w].next()) in c[w]: # if we read a new character that matches
nxi = c[w].index(nx)
if nx is Null: nxi = -1 # or if we read end of stream
if nxi is not Null: # then output that we found some diff
for cc in c[1-w]: yield cc # the ones stored
for cc in c[w][0:nxi-1]: yield cc # and the ones stored before nx
for cc in c[w][nxi+1:]: i[w].undo(cc) # about the remainder - put it back
break # and return back to normal cycle
# one of them finished
if a: yield a
if b: yield b
for ci in i:
while (cc = ci.next()): yield cc
我称之为快速数组的数据结构 - 它们可能是HashSet个东西，但是那些记住排序的东西。其中的添加和查找应为O(log N)，但内存使用O(N)。
除了发现差异之外，这不会使用O(m+n)以外的任何内存或周期。对于每个“差异块” - 可以描述为删除M个连续项并添加N个的操作 - 这需要O(M+N)内存和 {{1说明。在块完成后释放内存，因此如果您确实只进行了少量更改，那么这不是什么大事。当然，最糟糕的表现与通用方法一样糟糕。O(MN)
答案 3 :(得分：2)
实际上，排序时间的对数因子差异可能微不足道 - sort可以在几秒钟内对数十万行进行排序。所以你实际上不需要编写任何代码：
sort filelist1 > filelist1.sorted
sort filelist2 > filelist2.sorted
comm -3 filelist1.sorted filelist2.sorted > changes
我并不是说这必然是最快的解决方案 - 我认为Ben S's accepted answer至少会超过N的某个值。但它绝对是最简单的，它会扩展到任意数量的文件，并且（除非你是负责Google备份操作的人），它对你拥有的文件数量的速度要快得多。
答案 4 :(得分：1)
如果你接受字典（哈希映射）是O（n）空格和O（1）插入/查找，那么这个解决方案在时间和空间上都应该是O（m + n）。
from collections import defaultdict
def diff(left, right):
left_map, right_map = defaultdict(list), defaultdict(list)
for index, object in enumerate(left): left_map[object] += [index]
for index, object in enumerate(right): right_map[object] += [index]
i, j = 0, 0
while i < len(left) and j < len(right):
if left_map[right[j]]:
i2 = left_map[right[j]].pop(0)
if i2 < i: continue
del right_map[right[j]][0]
for i in range(i, i2): print '<', left[i]
print '=', left[i2], right[j]
i, j = i2 + 1, j + 1
elif right_map[left[i]]:
j2 = right_map[left[i]].pop(0)
if j2 < j: continue
del left_map[left[i]][0]
for j in range(j, j2): print '>', right[j]
print '=', left[i], right[j2]
i, j = i + 1, j2 + 1
else:
print '<', left[i]
i = i + 1
for j in range(j, len(right)): print '>', right[j]
>>> diff([1, 2, 1, 1, 3, 5, 2, 9], ... [ 2, 1, 3, 6, 5, 2, 8, 9]) < 1 = 2 2 = 1 1 < 1 = 3 3 > 6 = 5 5 = 2 2 > 8 = 9 9
好吧，轻微作弊list.append和list.__delitem__只有O（1）如果它们是链接列表，这不是真的......但无论如何这就是这个想法。
答案 5 :(得分：0)
对ephemient的回答进行了改进，这只会在有变化时使用额外的内存。
def diff(left, right):
i, j = 0, 0
while i < len(left) and j < len(right):
if left[i] == right[j]:
print '=', left[i], right[j]
i, j = i+1, j+1
continue
old_i, old_j = i, j
left_set, right_set = set(), set()
while i < len(left) or j < len(right):
if i < len(left) and left[i] in right_set:
for i2 in range(old_i, i): print '<', left[i2]
j = old_j
break
elif j < len(right) and right[j] in left_set:
for j2 in range(old_j, j): print '>', right[j2]
i = old_i
break
else:
left_set .add(left [i])
right_set.add(right[j])
i, j = i+1, j+1
while i < len(left):
print '<', left[i]
i = i+1
while j < len(right):
print '>', right[j]
j = j+1
评论？改进？
答案 6 :(得分：0)
我一直在追求一个程序来区分大文件而不会耗尽内存，但却没有找到适合我目的的程序。我对使用差异进行修补并不感兴趣（那时我可能会使用librdiff中的rdiff），但是为了直观地检查差异，可能会将它们变成带有dwdiff --diff-input的字差异（其读取）统一的差异格式）并且可能以某种方式收集单词差异。
（我的典型用例：我有一些NLP工具用于处理大型文本语料库。我运行一次，得到一个122760246行的文件，我对我的工具进行了更改，再次运行，得到一个文件，每百万行不同，可能有两个插入和一个删除，或者只有一行不同，就是那种东西。）
由于我找不到任何东西，我只做了一个小脚本https://github.com/unhammer/diff-large-files - 它有效（dwdiff接受它作为输入），它足够快（比在管道中经常运行的xz进程更快） ），最重要的是它不会耗尽内存。
答案 7 :(得分：-1)
我会将文件列表读入两组，并找到这两个列表中唯一的文件名。
在Python中，类似于：
files1 = set(line.strip() for line in open('list1.txt'))
files2 = set(line.strip() for line in open('list2.txt'))
print('\n'.join(files1.symmetric_difference(files2)))