这篇“Vue Diff算法怎么掌握”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“Vue Diff算法怎么掌握”文章吧。
为什么需要diff算法?
对于一个容器(比如我们常用的#app)而言,它的内容一般有三种情况:
字符串类型,即是文本。
子节点数组,即含有一个或者多个子节点
null,即没有子节点
在vue中,会将dom元素当作vdom进行处理,我们的HTML Attributes、事件绑定都会现在vdom上进行操作处理,最终渲染成真实dom。
Virtual Dom:用于描述真实dom节点的JavaScript对象。
使用vdom的原因在于,如果每次操作都是直接对真实dom进行操作,那么会造成很大的开销。使用vdom时就能将性能消耗从真实dom操作的级别降低至JavaScript层面,相对而言更加优秀。 一个简单的vdom如下:
const vdom = { type:"div", props:{ class: "class", onClick: () => { console.log("click") } }, children: [] // 简单理解这就是上述三种内容 }
对于vue节点的更新而言,是采用的vdom进行比较。
diff算法便是用于容器内容的第二种情况。当更新前的容器中的内容是一组子节点时,且更新后的内容仍是一组节点。如果不采用diff算法,那么最简单的操作就是将之前的dom全部卸载,再将当前的新节点全部挂载。
但是直接操作dom对象是非常耗费性能的,所以diff算法的作用就是找出两组vdom节点之间的差异,并尽可能的复用dom节点,使得能用最小的性能消耗完成更新操作。
接下来说三个diff算法,从简单到复杂循序渐进。
简单的Diff算法
为什么需要key?
接下来通过两种情况进行说明为什么需要key?
如果存在如下两组新旧节点数组:
const oldChildren = [ {type: 'p'}, {type: 'span'}, {type: 'div'}, ] const newChildren = [ {type: 'div'}, {type: 'p'}, {type: 'span'}, {type: 'footer'}, ]
如果我们是进行正常的比较,步骤应该是这样:
找到相对而言较短的一组进行循环对比
第一个p标签与div标签不符,需要先将p标签卸载,再将div标签挂载。
第一个spam标签与p标签不符,需要先将span标签卸载,再将p标签挂载。
第一个div标签与span标签不符,需要先将div标签卸载,再将span标签挂载。
最后多余一个标签footer存在在新节点数组中,将其挂载即可。
那么我们发现其中进行了7次dom操作,但是命名前三个都是可以复用的,只是位置发生了变化。如果进行复用节点我们需要判断两个节点是相等的,但是现在的已有条件还不能满足。
所以我们需要引入key,它相当于是虚拟节点的身份证号,只要两个虚拟节点的type和key都相同,我们便认为他们是相等的,可以进行dom的复用。
这时我们便可以找到复用的元素进行dom的移动,相对而言会比不断的执行节点的挂载卸载要好。
但是,dom的复用不意味不需要更新:
const oldVNode = {type: 'p', children: 'old', key: 1} const newVNode = {type: 'p', children: 'new', key: 2}
上述节点拥有相同的type和key,我们可以复用,此时进行子节点的更新即可。
简单的diff算法步骤
先用一个例子说明整个流程,再叙述其方法
const oldChildren = [ {type: 'p', children: 'p', key: 1}, {type: 'span', children: 'span', key: 2}, {type: 'div', children: 'div', key: 3}, {type: 'section', children: 'section', key : 4}, ] const newChildren = [ {type: 'div', children: 'new div', key: 3}, {type: 'p', children: 'p', key: 1}, {type: 'span', children: 'span', key: 2}, {type: 'footer', children: 'footer', key: 5}, ]
为了叙述简单,这里使用不同的标签。整个流程如下:
从新节点数组开始遍历
第一个是div标签,当前的下标是0,之前的下标是2。相对位置并未改变,不需要移动,只需要就行更新节点内容即可。
第二个是p标签,当前的下标是1,之前的下标是0。就相对位置而言,p相对于div标签有变化,需要进行移动。移动的位置就是在div标签之后。
第三个是span标签,当前的下标是2,之前的下标是1。就相对位置而言,p相对于div标签有变化,需要进行移动。移动的位置就是在p标签之后。
第四个标签是footer,遍历旧节点数组发现并无匹配的元素。代表当前的元素是新节点,将其插入,插入的位置是span标签之后。
最后一步,遍历旧节点数组,并去新节点数组中查找是否有对应的节点,没有则卸载当前的元素。
如何找到需要移动的元素?
上述声明了一个lastIdx变量,其初始值为0。作用是保存在新节点数组中,对于已经遍历了的新节点在旧节点数组的最大的下标。那么对于后续的新节点来说,只要它在旧节点数组中的下标的值小于当前的lastIdx,代表当前的节点相对位置发生了改变,则需要移动,
举个例子:div在旧节点数组中的位置为2,大于当前的lastIdx,更新其值为2。对于span标签,它的旧节点数组位置为1,其值更小。又因为当前在新节点数组中处于div标签之后,就是相对位置发生了变化,便需要移动。
当然,lastIdx需要动态维护。
总结
简单diff算法便是拿新节点数组中的节点去旧节点数组中查找,通过key来判断是否可以复用。并记录当前的lastIdx,以此来判断节点间的相对位置是否发生变化,如果变化,需要进行移动。
双端diff算法
简单diff算法并不是最优秀的,它是通过双重循环来遍历找到相同key的节点。举个例子:
const oldChildren = [ {type: 'p', children: 'p', key: 1}, {type: 'span', children: 'span', key: 2}, {type: 'div', children: 'div', key: 3}, ] const newChildren = [ {type: 'div', children: 'new div', key: 3}, {type: 'p', children: 'p', key: 1}, {type: 'span', children: 'span', key: 2}, ]
其实不难发现,我们只需要将div标签节点移动即可,即进行一次移动。不需要重复移动前两个标签也就是p、span标签。而简单diff算法的比较策略即是从头至尾的循环比较策略,具有一定的缺陷。
顾名思义,双端diff算法是一种同时对新旧两组子节点的两个端点进行比较的算法
那么双端diff算法开始的步骤如下:
比较 oldStartIdx节点 与 newStartIdx 节点,相同则复用并更新,否则
比较 oldEndIdx节点 与 newEndIdx 节点,相同则复用并更新,否则
比较 oldStartIdx节点 与 newEndIdx 节点,相同则复用并更新,否则
比较 oldEndIdx节点 与 newStartIdx 节点,相同则复用并更新,否则
简单概括:
旧头 === 新头?复用,不需移动
旧尾 === 新尾?复用,不需移动
旧头 === 新尾?复用,需要移动
旧尾 === 新头?复用,需要移动
对于上述例子而言,比较步骤如下:
上述的情况是一种非常理想的情况,我们可以根据现有的diff算法完全的处理两组节点,因为每一轮的双端比较都会命中其中一种情况使得其可以完成处理。
但往往会有其他的情况,比如下面这个例子:
const oldChildren = [ {type: 'p', children: 'p', key: 1}, {type: 'span', children: 'span', key: 2}, {type: 'div', children: 'div', key: 3}, {type: 'ul', children: 'ul', key: 4}, ] const newChildren = [ {type: 'div', children: 'new div', key: 3}, {type: 'p', children: 'p', key: 1}, {type: 'ul', children: 'ul', key: 4}, {type: 'span', children: 'span', key: 2}, ]
此时我们会发现,上述的四个步骤都会无法命中任意一步。所以需要额外的步骤进行处理。即是:在四步比较失败后,找到新头节点在旧节点中的位置,并进行移动即可。动图示意如下:
当然还有删除、增加等均不满足上述例子的操作,但操作核心一致,这里便不再赘述。
总结
双端diff算法的优势在于对于一些比较特殊的情况能更快的对节点进行处理,也更贴合实际开发。而双端的含义便在于通过两组子节点的头尾分别进行比较并更新。
快速diff算法
首先,快速diff算法包含了预处理步骤。它借鉴了纯文本diff的思路,这时它为何快的原因之一。
比如:
const text1 = '我是快速diff算法' const text2 = '我是双端diff算法'
那么就会先从头比较并去除可用元素,其次会重后比较相同元素并复用,那么结果就会如下:
const text1 = '快速' const text2 = '双端'
此时再进行一些其他的比较和处理便会简单很多。
其次,快速diff算法还使用了一种算法来尽可能的复用dom节点,这个便是最长递增子序列算法。为什么要用呢?先举个例子:
// oldVNodes const vnodes1 = [ {type:'p', children: 'p1', key: 1}, {type:'div', children: 'div', key: 2}, {type:'span', children: 'span', key: 3}, {type:'input', children: 'input', key: 4}, {type:'a', children: 'a', key: 6} {type:'p', children: 'p2', key: 5}, ] // newVNodes const vnodes2 = [ {type:'p', children: 'p1', key: 1}, {type:'span', children: 'span', key: 3}, {type:'div', children: 'div', key: 2}, {type:'input', children: 'input', key: 4}, {type:'p', children: 'p2', key: 5}, ]
经过预处理步骤之后得到的节点如下:
// oldVNodes const vnodes1 = [ {type:'div', children: 'div', key: 2}, {type:'span', children: 'span', key: 3}, {type:'input', children: 'input', key: 4}, {type:'a', children: 'a', key: 6}, ] // newVNodes const vnodes2 = [ {type:'span', children: 'span', key: 3}, {type:'div', children: 'div', key: 2}, {type:'input', children: 'input', key: 4}, ]
此时我们需要获得newVNodes节点相对应oldVNodes节点中的下标位置,我们可以采用一个source数组,先循环遍历一次newVNodes,得到他们的key,再循环遍历一次oldVNodes,获取对应的下标关系,如下:
const source = new Array(restArr.length).fill(-1) // 处理后 source = [1, 2, 0, -1]
注意!这里的下标并不是完全正确!因为这是预处理后的下标,并不是刚开始的对应的下标值。此处仅是方便讲解。 其次,source数组的长度是剩余的newVNodes的长度,若在处理完之后它的值仍然是-1则说明当前的key对应的节点在旧节点数组中没有,即是新增的节点。
此时我们便可以通过source求得最长的递增子序列的值为 [1, 2] 。对于index为1,2的两个节点来说,他们的相对位置在原oldVNodes中是没有变化的,那么便不需要移动他们,只需要移动其余的元素。这样便能达到最大复用dom的效果。
步骤
以上述例子来说:
首先进行预处理
注意!预处理过的节点虽然复用,但仍然需要进行更新。
进行source填充
当然这里递增子序列 [1, 2] 和 [0, 1]都是可以的。
进行节点移动
用索引i指向新节点数组中的最后一个元素
用索引s指向最长递增子序列中的最后一个元素
然后循环进行以下步骤比较:
source[i] === -1?等于代表新节点,挂载即可。随后移动i
i === 递增数组[s]? 等于代表当前的节点存在在递增子序列中,是复用的节点,当前的节点无需移动。
上述均不成立代表需要移动节点。
节点更新,结束。