一文搞懂Vue Diff算法

本篇文章给大家带来了关于vue的相关知识，其中主要介绍了关于diff算法的相关问题，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，下面一起来看一下，希望对大家有帮助。

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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。

总结

核心思路便是进行了类似文本预处理的步骤去除头尾重复的节点。其次便是采用了最长递增子序列来复用相对位置没有发生变化的节点，这些节点是不需要移动的，便能最快的复用和更新。

最后

其实不论是哪一种diff算法，它都需要遵循同样的处理规则：

判断哪些节点需要移动，以及如何移动。

找出那些需要被添加的或者被移除的节点。

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