在“文本比较算法Ⅰ——LD算法”中介绍了基于编辑距离的文本比较算法——LD算法。
本文介绍基于最长公共子串的文本比较算法——Needleman/Wunsch算法。
还是以实例说明：字符串A=kitten，字符串B=sitting
那他们的最长公共子串为ittn（注：最长公共子串不需要连续出现，但一定是出现的顺序一致），最长公共子串长度为4。
定义：
LCS(A,B)表示字符串A和字符串B的最长公共子串的长度。很显然，LSC(A,B)=0表示两个字符串没有公共部分。
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
性质：
LCS(A,A)=Len(A)
LCS(A,"")=0
LCS(A,B)=LCS(B,A)
0≤LCS(A,B)≤Min(Len(A),Len(B))
LCS(A,B)=LCS(Rev(A),Rev(B))
LCS(A+C,B+C)=LCS(A,B)+Len(C)
LCS(A+B,A+C)=Len(A)+LCS(B,C)
LCS(A,B)≥LCS(A,C)+LCS(B,C)
LCS(A+C,B)≥LCS(A,B)+LCS(B,C)
为了讲解计算LCS(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LCS(i,j)=LCS(a1a2……ai,b1b2……bj)，其中0≤i≤N，0≤j≤M
故： LCS(N,M)=LCS(A,B)
LCS(0,0)=0
LCS(0,j)=0
LCS(i,0)=0
对于1≤i≤N，1≤j≤M，有公式一
若ai=bj，则LCS(i,j)=LCS(i-1,j-1)+1
若ai≠bj，则LCS(i,j)=Max(LCS(i-1,j-1),LCS(i-1,j),LCS(i,j-1))
计算LCS(A,B)的算法有很多，下面介绍的Needleman/Wunsch算法是其中的一种。和LD算法类 似，Needleman /Wunsch算法用的都是动态规划的思想。在Needleman/Wunsch算法中还设定 了一个权值，用以区分三种操作（插入、删除、更改）的优先 级。在下面的算法中，认为 三种操作的优先级都一样。故权值默认为1。
举例说明：A=GGATCGA，B=GAATTCAGTTA，计算LCS(A,B)
第一步：初始化LCS矩阵
G A A T T C A G T T A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 G 0 G 0 A 0 T 0 C 0 G 0 A 0 第二步：利用公式一，计算矩阵的第一行
G A A T T C A G T T A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 G 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 G 0 A 0 T 0 C 0 G 0 A 0 第三步：利用公式一，计算矩阵的其余各行
G A A T T C A G T T A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 G 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 G 0 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 A 0 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 T 0 1 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 C 0 1 2 2 3 3 4 4 4 4 4 4 G 0 1 2 2 3 3 3 4 5 5 5 5 A 0 1 2 3 3 3 3 4 5 5 5 6 则，LCS(A,B)=LCS(7,11)=6
可以看出，Needleman/Wunsch算法实际上和LD算法是非常接近的。故他们的时间复杂度和 空间复杂度也一样。时间复杂度为 O(MN)，空间复杂度为O(MN)。空间复杂度经过优化， 可以优化到O(M)，但是一旦优化就丧失了计算匹配字串的机会了。由于代码和LD算法几乎 一 样。这里就不再贴代码了。
还是以上面为例A=GGATCGA，B=GAATTCAGTTA，LCS(A,B)=6
他们的匹配为：
A：GGATCG_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，蓝色字符有6个，表示最长公共子串长度为6。
利用上面的Needleman/Wunsch算法矩阵，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 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 G 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 G 0 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 A 0 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 T 0 1 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 C 0 1 2 2 3 3 4 4 4 4 4 4 G 0 1 2 2 3 3 3 4 5 5 5 5 A 0 1 2 3 3 3 3 4 5 5 5 6 - 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 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
| G | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| G | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| A | 0 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| T | 0 | 1 | 2 | 2 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| C | 0 | 1 | 2 | 2 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| G | 0 | 1 | 2 | 2 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| A | 0 | 1 | 2 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 6 |
若ai≠bj，回溯到左上角、上边、左边中值最大的单元格，若有相同最大值的单元格，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 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
| G | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| G | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| A | 0 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| T | 0 | 1 | 2 | 2 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| C | 0 | 1 | 2 | 2 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| G | 0 | 1 | 2 | 2 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| A | 0 | 1 | 2 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 6 |
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 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
| G | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| G | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| A | 0 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| T | 0 | 1 | 2 | 2 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| C | 0 | 1 | 2 | 2 | 3 | 3 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| G | 0 | 1 | 2 | 2 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| A | 0 | 1 | 2 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | 5 | 5 | 6 |
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
可以看出，LD算法和Needleman/Wunsch算法的回溯路径是一样的。这样找到的匹配字串也 是一样的。
不过，Needleman/Wunsch算法和LD算法一样，若要找出匹配字串，空间的复杂度就一定是 O(MN)，在文本比较长的时候，是极为耗用存储空间的。故若要计算出匹配字串，还得用其 他的算法，留待后文介绍。