一、可能性（常见）：
1.
旧的：a b c
新的：a b c d
2.
旧的： a b c
新的：d a b c
3.
旧的：a b c d
新的：a b c
4.
旧的：d a b c
新的： a b c
5.
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: '<div style="color: 'red'"></div>', // 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 = 3 e1 = 2 e2 = 3
2.
旧的： a b c
新的：d a b ci = 0 e1 = -1 e2 = 0
3.
旧的：a b c d
新的：a b ci = 3 e1 = 3 e2 = 2
4.
旧的：d a b c
新的： a b ci = 0 e1 = 0 e2 = -1
5.
旧的：a b c d e i f g
新的：a b e c d h f gi = 2 e1 = 5 e2 = 5
扩展：
旧的：a b c
新的：a b c d e f
i = 3 e1 = 2 e2 = 5旧的：a b c
新的：a b c
i = 3 e1 = 2 e2 = 2旧的：e d a b c
新的： a b c
i = 0 e1 = 1 e2 = -1旧的：c d e
新的：e c d h
i = 0 e1 = 2 e2 = 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
// 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
// 添加新的子节点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) {
// 删除旧的子节点c1[i]
// todo
i++
}
}
}- 其它，特殊处理
// 其它
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
}
}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 1 2 3 4 5 6 7
旧的：(a b) c d e i (f g)
新的：(a b) e c d h (f g)
- 前面a b和后面f g是一样的，会去掉，只剩中间乱序部分
- 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，如i
- 标记旧的中没有的节点，没有就为0，表示需要创建；有就序号+1，表示可以复用
标记： 4+1 2+1 3+1 0
新的：(...) e c d h (...)
- 从后往前循坏，h为0，创建，放在它下一个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 1 2 3 4 5 6 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：
第1个的最优解是找到c d，只需移动e，创建h
第2个的最优解是找到c d f g，只需移动e，创建j
过程：
- 从标记中找到最长的递增子序列
- 通过最长的递增子序列找到对应的索引值
- 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
例子：
- [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
// 需要移动位置
// 找出最长的递增子序列对应的索引值，如：[5, 3, 4, 0] -> [1, 2]
let increment = getSequence(newIndexToOldIndexMap)
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--
}
}
}最长的递增子序列
// 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
}
console.log(getSequence([5, 3, 4, 0])) // [1, 2]
console.log(getSequence([3, 1, 2, 5, 6, 0])) // [ 1, 2, 3, 4 ]讲解后续补充...
完整代码
// 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
// 找出最长的递增子序列对应的索引值，如：[5, 3, 4, 0] -> [1, 2]
let increment = getSequence(newIndexToOldIndexMap)
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'])以上就是vue3 diff 算法示例的详细内容，更多关于vue3 diff 算法的资料请关注阿兔在线工具其它相关文章！
