vue3的diff算法 vue.js

一、可能性（常见）：
1.

旧的：a b c 新的：a b c d

旧的：a b c 新的：d a b c

旧的：a b c d 新的：a b c

旧的：d a b c 新的：a b c

旧的：a b c d e i f g 新的：a b e c d h f g

对应的真实虚拟节点（为方便理解，文中用字母代替）：

// vnode对象 const a = { type: 'div', // 标签 props: {style: {color: 'red'}}, // 属性 children: [], // 子元素 key: 'key1', // key el: '', // 真实dom节点 ... }

二、找规律
去掉前面和后面相同的部分

// c1表示旧的子节点，c2表示新的子节点 const patchKeyedChildren = (c1, c2) => { let i = 0 let e1 = c1.length - 1 let e2 = c2.length - 1// 从前面比 while (i <= e1 && i <= e2) { const n1 = c1[i] const n2 = c2[i] // 标签和key是否相同 // if (n1.type === n2.type && n1.key === n2.key) if (n1 === n2) { // 继续对比其属性和子节点 } else { break } i++ } // 从后面比 while (i <= e1 && i <= e2) { const n1 = c1[e1] const n2 = c2[e2] // 标签和key是否相同 // if (n1.type === n2.type && n1.key === n2.key) if (n1 === n2) { // 继续对比其属性和子节点 } else { break } e1-- e2-- } console.log(i, e1, e2) } // 调用示例 patchKeyedChildren(['a', 'b', 'c', 'd'], ['a', 'b', 'c'])

通过这个函数可以得到：
1.

旧的：a b c 新的：a b c di = 3e1 = 2e2 = 3

旧的：a b c 新的：d a b ci = 0e1 = -1e2 = 0

旧的：a b c d 新的：a b ci = 3e1 = 3e2 = 2

旧的：d a b c 新的：a b ci = 0e1 = 0e2 = -1

旧的：a b c d e i f g 新的：a b e c d h f gi = 2e1 = 5e2 = 5

扩展：

旧的：a b c 新的：a b c d e f i = 3e1 = 2e2 = 5旧的：a b c 新的：a b c i = 3e1 = 2e2 = 2旧的：e d a b c 新的：a b c i = 0e1 = 1e2 = -1旧的：c d e 新的：e c d h i = 0e1 = 2e2 = 3

从上面结果中我们可以找到规律：

当i大于e1时，只需添加新的子节点
当i大于e2时，只需删除旧的子节点
其它，特殊处理

// c1表示旧的子节点，c2表示新的子节点 const patchKeyedChildren = (c1, c2) => { let i = 0 let e1 = c1.length - 1 let e2 = c2.length - 1// 从前面比 while (i <= e1 && i <= e2) { const n1 = c1[i] const n2 = c2[i] // 标签和key是否相同 // if (n1.type === n2.type && n1.key === n2.key) if (n1 === n2) { // 继续对比其属性和子节点 } else { break } i++ } // 从后面比 while (i <= e1 && i <= e2) { const n1 = c1[e1] const n2 = c2[e2] // 标签和key是否相同 // if (n1.type === n2.type && n1.key === n2.key) if (n1 === n2) { // 继续对比其属性和子节点 } else { break } e1-- e2-- } console.log(i, e1, e2)// 当i大于e1时 if (i > e1) { if (i <= e2) { while (i <= e2) { const nextPos = e2 + 1 const anchor = nextPos < c2.length ? c2[nextPos].el : null // 添加子节点c2[i]在anchor的前面 // todo i++ } } } // 当i大于e2时 else if (i > e2) { if (i <= e1) { while (i <= e1) { // 删除子节点c1[i] // todo i++ } } } // 其它 else { let s1 = i let s2 = i // 以新的子节点作为参照物 const keyToNewIndexMap = new Map() for (let i = s2; i <= e2; i++) { // 节点的key做为唯一值 // keyToNewIndexMap.set(c2[i].key, i) keyToNewIndexMap.set(c2[i], i) } // 新的总个数 const toBePatched = e2 - s2 + 1 // 记录新子节点在旧子节点中的索引 const newIndexToOldIndexMap = new Array(toBePatched).fill(0) // 循环老的子节点 for (let i = s1; i <= e1; i++) { const oldChild = c1[i] // let newIndex = keyToNewIndexMap.get(oldChild.key) let newIndex = keyToNewIndexMap.get(oldChild) // 在新子节点中不存在 if (newIndex === undefined) { // 删除oldChild // todo } else { newIndexToOldIndexMap[newIndex - s2] = i + 1 // 永远不会等于0, 这样0就可以表示需要创建了 // 继续对比其属性和子节点 // todo } }console.log(newIndexToOldIndexMap) // 需要移动位置 for (let i = toBePatched - 1; i >= 0; i--) { let index = i + s2 let current = c2[index] let anchor = index + 1 < c2.length ? c2[index + 1].el : null if (newIndexToOldIndexMap[i] === 0) { // 在anchor前面插入新的节点current // todo } else { // 在anchor前面插入对应旧节点.el，current.el元素等于对应的旧节点.el（在其它代码中赋值了） // todo } } }} // 调用示例 patchKeyedChildren(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'i', 'f', 'g'], ['a', 'b', 'e', 'c', 'd', 'h', 'f', 'g'])

【vue3的diff算法】第1种和第2种比较简单，不做过多的讲解，我们来看看第3种，以下面为例

序号： 0 12 3 4 56 7 旧的：(a b) c d e i (f g) 新的：(a b) e c d h (f g)

1.前面a b和后面f g是一样的，会去掉，只剩中间乱序部分
2.以新的节点为参照物，循环旧的节点，从旧的节点中去掉新的没有的节点i
3.标记旧的中没有的节点（有就序号+1），0表示这个节点没有需要创建，为什么这里不用true或者false标记？算法优化

4+1 2+1 3+10 新的：(...)ecdh (...)

4.从后往前循坏，h为0，创建，放在在它下一个f前面；d不为0，复用旧的中的d，放在h前面；c不为0，复用旧的中的c，放在d前面；e不为0，复用旧的中的e，放在c前面
到目的为止，新旧元素的更替已经全部完成，但大家有没有发现一个问题，e c d h四个元素都移动了一次，我们可以看出如果只移动e和创建h，c和d保持不变，效率会更高
三、算法优化

1. 序号： 0 12 3 4 56 7 旧的：(a b) c d e i (f g) 新的：(a b) e c d h (f g) 对应的标记是[5, 3, 4, 0]2. 序号：0 1 2 3 4 5 旧的：c d e i f g 新的：e c d f g j对应的标记是[3, 1, 2, 5, 6, 0]

从上面两个例子中可以看出：
1的最优解是找到c d，只变化e h
2的最优解是找到c d f g，只变化e j
也就是从标记中我们要找到最长的递增子序列，然后通过最长的递增子序列找到对应的索引值，再通过索引值找到对应的值，注意0表示直接创建，不参与计算
如：[3, 1, 2, 5, 6, 0]的最长的递增子序列为[1, 2, 5, 6]，对应的索引为[1, 2, 3, 4]，然后我们遍历e c d f g j，标记中为0的，比如j，直接创建；c d f g索引分别等于1 2 3 4，保持不变；e等于0，移动

// 最长的递增子序列，https://en.wikipedia.org/wiki/Longest_increasing_subsequence function getSequence(arr) { const len = arr.length const result = [0] // 以第一项为基准 const p = arr.slice() // 标记索引，slice为浅复制一个新的数组 let resultLastIndex let start let end let middle for (let i = 0; i < len; i++) { let arrI = arr[i] if (arrI !== 0) { // vue中等于0，表示需要创建 resultLastIndex = result[result.length - 1] // 插到末尾 if (arr[resultLastIndex] < arrI) { result.push(i) p[i] = resultLastIndex // 前面的那个是谁 continue } // 递增序列，二分类查找 start = 0 end = result.length - 1 while(start < end) { middle = (start + end) >> 1 // 相当于Math.floor((start + end)/2) if (arr[result[middle]] < arrI) { start = middle + 1 } else{ end = middle } } // 找到最近的哪一项比它大的，替换 if (arr[result[end]] > arrI) { result[end] = i if (end > 0) { p[i] = result[end - 1] // 前面的那个是谁 } } } }let i = result.length let last = result[i - 1] while(i-- > 0) { result[i] = last last = p[last] }return result }// c1表示旧的子节点，c2表示新的子节点 const patchKeyedChildren = (c1, c2) => { let i = 0 let e1 = c1.length - 1 let e2 = c2.length - 1// 从前面比 while (i <= e1 && i <= e2) { const n1 = c1[i] const n2 = c2[i] // 标签和key是否相同 // if (n1.type === n2.type && n1.key === n2.key) if (n1 === n2) { // 继续对比其属性和子节点 } else { break } i++ } // 从后面比 while (i <= e1 && i <= e2) { const n1 = c1[e1] const n2 = c2[e2] // 标签和key是否相同 // if (n1.type === n2.type && n1.key === n2.key) if (n1 === n2) { // 继续对比其属性和子节点 } else { break } e1-- e2-- } console.log(i, e1, e2)// 当i大于e1时 if (i > e1) { if (i <= e2) { while (i <= e2) { const nextPos = e2 + 1 const anchor = nextPos < c2.length ? c2[nextPos].el : null // 添加子节点c2[i]在anchor的前面 // todo i++ } } } // 当i大于e2时 else if (i > e2) { if (i <= e1) { while (i <= e1) { // 删除子节点c1[i] // todo i++ } } } // 其它 else { let s1 = i let s2 = i // 以新的子节点作为参照物 const keyToNewIndexMap = new Map() for (let i = s2; i <= e2; i++) { // 节点的key做为唯一值 // keyToNewIndexMap.set(c2[i].key, i) keyToNewIndexMap.set(c2[i], i) } // 新的总个数 const toBePatched = e2 - s2 + 1 // 记录新子节点在旧子节点中的索引 const newIndexToOldIndexMap = new Array(toBePatched).fill(0) // 循环老的子节点 for (let i = s1; i <= e1; i++) { const oldChild = c1[i] // let newIndex = keyToNewIndexMap.get(oldChild.key) let newIndex = keyToNewIndexMap.get(oldChild) // 在新子节点中不存在 if (newIndex === undefined) { // 删除oldChild // todo } else { newIndexToOldIndexMap[newIndex - s2] = i + 1 // 永远不会等于0, 这样0就可以表示需要创建了 // 继续对比其属性和子节点 // todo } }console.log(newIndexToOldIndexMap) // 需要移动位置 let increment = getSequence(newIndexToOldIndexMap)// 找出最长序列 [5, 3, 4, 0] -> [1, 2] console.log(increment) let j = increment.length - 1 for (let i = toBePatched - 1; i >= 0; i--) { let index = i + s2 let current = c2[index] let anchor = index + 1 < c2.length ? c2[index + 1].el : null if (newIndexToOldIndexMap[i] === 0) { // 在anchor前面插入新的节点current // todo } else { if (i !== increment[j]) { // 在anchor前面插入对应旧节点.el，current.el元素等于对应的旧节点.el（在其它代码中赋值了） // todo } else { // 不变 j-- }} } }} // 调用示例 patchKeyedChildren(['c', 'd', 'e', 'i', 'f', 'g'], ['e', 'c', 'd', 'f', 'g', 'j'])

最长的递增子序列后续补充