Ketahui lebih lanjut tentang algoritma perbezaan dua hujung dalam Vue

Algoritma perbezaan ialah bahagian pemapar yang paling kompleks Artikel ini akan membawa anda melalui algoritma pembezaan dua hujung dalam Vue Saya harap ia akan membantu anda.

Vue dan React adalah kedua-dua rangka kerja bahagian hadapan berdasarkan vdom Perenderan komponen akan mengembalikan vdom, dan pemapar akan menyegerakkan vdom ke dom melalui penambahan, pemadaman dan pengubahsuaian API. . (Belajar perkongsian video: tutorial video vuejs)

Apabila memaparkan semula, vdom baharu akan dijana akan membandingkan dua pokok vdom dan menambah, memadam atau mengubah suai bahagian yang berbeza. api dikemas kini ke dom.

Algoritma yang membandingkan dua pokok vdom dan mencari perbezaan dipanggil algoritma diff.

Algoritma perbezaan ialah bahagian paling kompleks pemapar dan juga merupakan soalan hangat dalam temu bual. Hari ini kita akan meneroka algoritma perbezaan melalui algoritma perbezaan Vue.

algoritma diff

Kita tahu bahawa kerumitan pembezaan dua pokok ialah O(n^3), kerana setiap nod perlu berkomunikasi dengan yang lain Semua nod dalam pokok dibandingkan sekali, iaitu n Jika nod yang diubah ditemui, kerumitan memasukkan, memadam dan mengubah suai juga n. Ini benar untuk semua nod, didarab dengan n, jadi kerumitannya ialah O(n * n * n).

Kerumitan sedemikian tidak boleh diterima untuk rangka kerja bahagian hadapan, yang bermaksud 1000 nod mesti diproses pada satu masa untuk menghasilkan 1000 * 1000 * 1000, sejumlah 1 bilion Kadar kedua.

Jadi perbezaan rangka kerja bahagian hadapan bersetuju dengan dua prinsip pemprosesan: Hanya membandingkan lapisan yang sama dan tidak lagi membandingkan nod anak apabila jenis berubah.

Oleh kerana pergerakan peringkat silang nod dom agak jarang berlaku, ia adalah penambahan, pemadaman dan pengubahsuaian nod dom pada tahap yang sama.

Dengan cara ini, anda hanya perlu merentasi sekali dan membandingkan jenis Kerumitannya ialah O(n) Selain itu, jika jenis berubah, nod anak tidak akan dibandingkan, yang boleh menjimatkan traversal daripada sejumlah besar nod. Selain itu, kerana nod dom yang berkaitan direkodkan dalam vdom, tidak perlu merentasi penambahan, pemadaman dan pengubahsuaian dom, iaitu O(1 Kerumitan algoritma perbezaan keseluruhan ialah kerumitan O(n).

1000 nod dipaparkan pada satu masa dan dibandingkan sehingga 1000 kali kerumitan ini berada dalam julat yang boleh diterima.

Namun, walaupun algoritma sedemikian kurang kompleks, ia masih mempunyai masalah.

Contohnya, jika terdapat 5 nod dalam satu kumpulan, jenisnya ialah ABCDE, dan pemaparan seterusnya ialah EABCD Jika anda membandingkannya satu demi satu dan mendapati bahawa jenisnya berbeza, 5 nod itu akan disampaikan semula.

Selain itu, mengikut prinsip jenis yang berbeza, nod anak tidak lagi dibandingkan Jika nod ini mempunyai nod anak, ia juga akan dipaparkan semula.

Pengendalian DOM agak perlahan, jadi walaupun kerumitan algoritma perbezaan adalah rendah, prestasi pemaparan semula tidak tinggi.

Jadi, selain mempertimbangkan kerumitan masanya sendiri, algoritma diff juga perlu mempertimbangkan satu faktor: bilangan operasi DOM.

Dalam contoh di atas, ABCDE menjadi EABCD Jelas sekali, anda hanya perlu memindahkan E, dan tidak perlu mencipta elemen baharu sama sekali.

Tetapi bagaimana untuk membandingkan dan mengetahui bahawa nod yang sama telah berpindah?

Tentukan jenis? Itu tidak akan berfungsi. Mungkin terdapat banyak nod daripada jenis yang sama dan mereka tidak boleh dibezakan.

Sebaik-baiknya setiap nod mempunyai pengecam unik.

Jadi apabila memaparkan sekumpulan nod, rangka kerja bahagian hadapan akan meminta pembangun untuk menentukan kunci dan menggunakan kekunci untuk menentukan sama ada sesetengah nod baru sahaja berpindah, supaya ia boleh digunakan semula secara langsung.

Dengan cara ini, apabila algoritma diff memproses perbandingan sekumpulan nod, ia perlu mengoptimumkan algoritma semula berdasarkan kekunci.

Kami akan memanggil algoritma beza dua kumpulan nod berdasarkan kunci algoritma beza berbilang nod, yang merupakan sebahagian daripada algoritma beza bagi keseluruhan vdom.

Seterusnya mari kita pelajari algoritma pembezaan berbilang nod:

Beza mudah

Anggapkan bahawa satu set nod ABCD diberikan dan DCAB diberikan sekali lagi. Ini Bagaimana untuk menanganinya?

Tujuan algoritma pembezaan berbilang nod adalah untuk menggunakan semula nod sebanyak mungkin dan menggantikan penciptaan dengan menggerakkan nod.

Jadi untuk setiap nod dalam tatasusunan vnod baharu, kita perlu mengetahui sama ada terdapat kunci yang sepadan dalam tatasusunan vnod lama Jika ada, alihkannya ke kedudukan baharu. buat yang baru.

Iaitu, ia kelihatan seperti ini:

const oldChildren = n1.children
const newChildren = n2.children

let lastIndex = 0
// 遍历新的 children
for (let i = 0; i < newChildren.length; i++) {
    const newVNode = newChildren[i]
    let j = 0
    let find = false
    // 遍历旧的 children
    for (j; j < oldChildren.length; j++) {
      const oldVNode = oldChildren[j]
      // 如果找到了具有相同 key 值的两个节点，则调用 patch 函数更新
      if (newVNode.key === oldVNode.key) {
        find = true
        patch(oldVNode, newVNode, container)
        
        处理移动...
        
        break //跳出循环，处理下一个节点
      }
   }
   // 没有找到就是新增了
   if (!find) {
      const prevVNode = newChildren[i - 1]
      let anchor = null
      if (prevVNode) {
        anchor = prevVNode.el.nextSibling
      } else {
        anchor = container.firstChild
      }
      patch(null, newVNode, container, anchor)
   }
}

Fungsi fungsi tampalan di sini adalah untuk mengemas kini sifat nod dan menetapkan semula pendengar acara. Jika tiada nod lama yang sepadan, nod akan dimasukkan, dan nod selepasnya perlu dihantar sebagai penambat sauh.

Kami melintasi dan memproses vnod baharu:

Mula-mula cari nod yang sepadan daripada tatasusunan vnod lama Jika ia ditemui, ia bermakna ia boleh digunakan semula.

Jika tidak dijumpai, masukkannya dan titik penambat ialah adik beradik seterusnya bagi nod sebelumnya.

那如果找到了可复用的节点之后，那移动到哪里呢？

其实新的 vnode 数组中记录的顺序就是目标的顺序。所以把对应的节点按照新 vnode 数组的顺序来移动就好了。

const prevVNode = newChildren[i - 1]
if (prevVNode) {
    const anchor = prevVNode.el.nextSibling
    insert(newVNode.el, container, anchor)
}

要插入到 i 的位置，那就要取 i-1 位置的节点的 nextSibling 做为锚点来插入当前节点。

但是并不是所有的节点都需要移动，比如处理到第二个新的 vnode，发现它在旧的 vnode 数组中的下标为 4，说明本来就是在后面了，那就不需要移动了。反之，如果是 vnode 查找到的对应的旧的 vnode 在当前 index 之前才需要移动。

也就是这样：

let j = 0
let find = false
// 遍历旧的 children
for (j; j < oldChildren.length; j++) {
    const oldVNode = oldChildren[j]
    // 如果找到了具有相同 key 值的两个节点，则调用 patch 函数更新之
    if (newVNode.key === oldVNode.key) {
        find = true
        patch(oldVNode, newVNode, container)

        if (j < lastIndex) { // 旧的 vnode 数组的下标在上一个 index 之前，需要移动
          const prevVNode = newChildren[i - 1]
          if (prevVNode) {
            const anchor = prevVNode.el.nextSibling
            insert(newVNode.el, container, anchor)
          }
        } else {// 不需要移动
          // 更新 lastIndex
          lastIndex = j
        }
        break
    }
}

查找新的 vnode 在旧的 vnode 数组中的下标，如果找到了的话，说明对应的 dom 就是可以复用的，先 patch 一下，然后移动。

移动的话判断下下标是否在 lastIndex 之后，如果本来就在后面，那就不用移动，更新下 lastIndex 就行。

如果下标在 lastIndex 之前，说明需要移动，移动到的位置前面分析过了，就是就是新 vnode 数组 i-1 的后面。

这样，我们就完成了 dom 节点的复用和移动。

新的 vnode 数组全部处理完后，旧的 vnode 数组可能还剩下一些不再需要的，那就删除它们：

// 遍历旧的节点
for (let i = 0; i < oldChildren.length; i++) {
    const oldVNode = oldChildren[i]
    // 拿着旧 VNode 去新 children 中寻找相同的节点
    const has = newChildren.find(
      vnode => vnode.key === oldVNode.key
    )
    if (!has) {
      // 如果没有找到相同的节点，则移除
      unmount(oldVNode)
    }
}

这样，我们就完成了两组 vnode 的 diff 和对应 dom 的增删改。

小结一下：

diff 算法的目的是根据 key 复用 dom 节点，通过移动节点而不是创建新节点来减少 dom 操作。

对于每个新的 vnode，在旧的 vnode 中根据 key 查找一下，如果没查找到，那就新增 dom 节点，如果查找到了，那就可以复用。

复用的话要不要移动要判断下下标，如果下标在 lastIndex 之后，就不需要移动，因为本来就在后面，反之就需要移动。

最后，把旧的 vnode 中在新 vnode 中没有的节点从 dom 树中删除。

这就是一个完整的 diff 算法的实现。

这个 diff 算法我们是从一端逐个处理的，叫做简单 diff 算法。

简单 diff 算法其实性能不是最好的，比如旧的 vnode 数组是 ABCD，新的 vnode 数组是 DABC，按照简单 diff 算法，A、B、C 都需要移动。

那怎么优化这个算法呢？

从一个方向顺序处理会有这个问题，那从两个方向同时对比呢？

这就是双端 diff 算法：

双端 diff

简单 diff 算法能够实现 dom 节点的复用，但有的时候会做一些没必要的移动。双端 diff 算法解决了这个问题，它是从两端进行对比。

我们需要 4 个指针，分别指向新旧两个 vnode 数组的头尾：

头和尾的指针向中间移动，直到 oldStartIdx <= oldEndIdx 并且 newStartIdx <= newEndIdx，说明就处理完了全部的节点。

每次对比下两个头指针指向的节点、两个尾指针指向的节点，头和尾指向的节点，是不是 key是一样的，也就是可复用的。

如果是可复用的话就直接用，调用 patch 更新一下，如果是头尾这种，还要移动下位置。

也就是这样的：

while (oldStartIdx <= oldEndIdx && newStartIdx <= newEndIdx) {
  if (oldStartVNode.key === newStartVNode.key) { // 头头
    patch(oldStartVNode, newStartVNode, container)
    oldStartVNode = oldChildren[++oldStartIdx]
    newStartVNode = newChildren[++newStartIdx]
  } else if (oldEndVNode.key === newEndVNode.key) {//尾尾
    patch(oldEndVNode, newEndVNode, container)
    oldEndVNode = oldChildren[--oldEndIdx]
    newEndVNode = newChildren[--newEndIdx]
  } else if (oldStartVNode.key === newEndVNode.key) {//头尾，需要移动
    patch(oldStartVNode, newEndVNode, container)
    insert(oldStartVNode.el, container, oldEndVNode.el.nextSibling)

    oldStartVNode = oldChildren[++oldStartIdx]
    newEndVNode = newChildren[--newEndIdx]
  } else if (oldEndVNode.key === newStartVNode.key) {//尾头，需要移动
    patch(oldEndVNode, newStartVNode, container)
    insert(oldEndVNode.el, container, oldStartVNode.el)

    oldEndVNode = oldChildren[--oldEndIdx]
    newStartVNode = newChildren[++newStartIdx]
  } else {
    
    // 头尾没有找到可复用的节点
  }
}

头头和尾尾的对比比较简单，头尾和尾头的对比还要移动下节点。

比如旧 vnode 的头节点是新的 vnode 的尾节点，那就要把它移动到旧的 vnode 的尾节点的位置。

也就是：

insert(oldStartVNode.el, container, oldEndVNode.el.nextSibling)

插入节点的锚点节点是 oldEndVNode 对应的 dom 节点的 nextSibling。

如果旧 vnode 的尾节点是新 vnode 的头结点，那就要把它移动到旧 vnode 的头结点的位置。

也就是：

insert(oldEndVNode.el, container, oldStartVNode.el)

插入节点的锚点节点是 oldStartVNode 对应的 dom 节点（因为要插在它之前）。

从双端进行对比，能尽可能的减少节点移动的次数。

当然，还要处理下如果双端都没有可复用节点的情况：

如果双端都没有可复用节点，那就在旧节点数组中找，找到了就把它移动过来，并且原位置置为 undefined。没找到的话就插入一个新的节点。

也就是这样：

const idxInOld = oldChildren.findIndex(
  node => node.key === newStartVNode.key
)
if (idxInOld > 0) {
  const vnodeToMove = oldChildren[idxInOld]
  patch(vnodeToMove, newStartVNode, container)
  insert(vnodeToMove.el, container, oldStartVNode.el)
  oldChildren[idxInOld] = undefined
} else {
  patch(null, newStartVNode, container, oldStartVNode.el)
}

因为有了一些 undefined 的节点，所以要加上空节点的处理逻辑：

if (!oldStartVNode) {
    oldStartVNode = oldChildren[++oldStartIdx]
} else if (!oldEndVNode) {
    oldEndVNode = newChildren[--oldEndIdx]
}

这样就完成了节点的复用和移动的逻辑。

那确实没有可复用的节点的那些节点呢？

经过前面的移动之后，剩下的节点都被移动到了中间，如果新 vnode 有剩余，那就批量的新增，如果旧 vnode 有剩余那就批量的删除。

因为前面一个循环的判断条件是 oldStartIdx <= oldEndIdx && newStartIdx <= newEndIdx，这样如果 old vnode 多了，最后 newStartIdx 会小于 newEndIdx。如果 new vnode 多了，最后 oldStartIdx 会小于 oldEndIdx。

所以判断条件是这样的：

if (oldEndIdx < oldStartIdx && newStartIdx <= newEndIdx) {
  // 添加新节点
  for (let i = newStartIdx; i <= newEndIdx; i++) {
    patch(null, newChildren[i], container, oldStartVNode.el)
  }
} else if (newEndIdx < newStartIdx && oldStartIdx <= oldEndIdx) {
  // 移除操作
  for (let i = oldStartIdx; i <= oldEndIdx; i++) {
    unmount(oldChildren[i])
  }
}

这样就是一个完整的 diff 算法了，包括查找可复用节点和移动节点、新增和删除节点。

而且因为从两侧查找节点，会比简单 diff 算法性能更好一些。

比如 ABCD 到 DABC，简单 diff 算法需要移动 ABC 三个节点，而双端 diff 算法只需要移动 D 一个节点。

小结一下：

双端 diff 是头尾指针向中间移动的同时，对比头头、尾尾、头尾、尾头是否可以复用，如果可以的话就移动对应的 dom 节点。

如果头尾没找到可复用节点就遍历 vnode 数组来查找，然后移动对应下标的节点到头部。

最后还剩下旧的 vnode 就批量删除，剩下新的 vnode 就批量新增。

双端 diff 算法是 Vue2 采用的 diff 算法，性能还不错。

后来，Vue3 又对 diff 算法进行了一次升级，叫做快速 diff 算法。这个后面再讲。

总结

React 和 Vue 都是基于 vdom 的前端框架，组件产生 vdom，渲染器再把 vdom 通过增删改的 dom api 更新到 dom。

当再次渲染出 vdom 时，就要新旧两棵 vdom 树做 diff，只更新变化的 dom 节点。

两棵树的 diff 是 O(n^3) 的，时间复杂度太高，因此前端框架规定了只做同层 diff，还有 type 不一样就认为节点不一样，不再对比子节点。这样时间复杂度一下子就降到了 O(n)。

但是对于多个子字节点的 diff 不能粗暴的删除和新增，要尽量复用已有的节点，也就是通过移动代替新增。

所以多节点的时候，要指定 key，然后 diff 算法根据 key 来查找和复用节点。

简单 diff 算法是依次根据 key 查找旧节点的，移动的话通过 lastIndex 判断，大于它就不用动，小于它才需要移动。剩下的节点再批量删除和新增。

但是简单 diff 算法局限性还是比较大的，有些情况下性能并不好，所以 vue2 用的是双端 diff 算法。

双端 diff 算法是头尾指针向中间移动，分别判断头尾节点是否可以复用，如果没有找到可复用的节点再去遍历查找对应节点的下标，然后移动。全部处理完之后也要对剩下的节点进行批量的新增和删除。

其实 diff 算法最重要的就是找到可复用的节点，然后移动到正确的位置。只不过不同的算法查找顺序不一样。

vue2 是用的双端 diff 的算法，而 vue3 则通过最长递增子序列的算法做了进一步的优化，关于优化后的 diff 算法，我们之后再聊。

【相关视频教程推荐：web前端】

Atas ialah kandungan terperinci Ketahui lebih lanjut tentang algoritma perbezaan dua hujung dalam Vue. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!