返回顶部
首页 > 资讯 > 前端开发 > JavaScript >vue3diff算法示例
  • 864
分享到

vue3diff算法示例

2024-04-02 19:04:59 864人浏览 薄情痞子
摘要

目录一、可能性(常见):二、找规律三、算法优化最长的递增子序列完整代码一、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

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 d

i = 3  e1 = 2  e2 = 3

2.

旧的:  a b c
新的:d a b c

i = 0  e1 = -1  e2 = 0

3.

旧的:a b c d
新的:a b c

i = 3  e1 = 3  e2 = 2

4.

旧的:d a b c
新的:  a b c

i = 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 g

i = 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 算法的资料请关注编程网其它相关文章!

--结束END--

本文标题: vue3diff算法示例

本文链接: https://lsjlt.com/news/164314.html(转载时请注明来源链接)

有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com    QQ/279061341

猜你喜欢
  • vue3diff算法示例
    目录一、可能性(常见):二、找规律三、算法优化最长的递增子序列完整代码一、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 ...
    99+
    2024-04-02
  • Vue3diff算法之双端diff算法详解
    目录双端Diff算法双端比较的原理简单Diff的不足双端Diff介绍Diff流程第一次diff第二次diff第三次diff第四次diff双端Diff的优势非理想情况的处理方式添加新元...
    99+
    2024-04-02
  • Vue3diff算法的简单解刨
    目录性能比较前置与后置的预处理节点无序最长递增子序列上篇我们介绍了vue2中的双端diff算法的优势(相比于简单算法相同场景下移动DOM次数更少)。如今Vue3的势头正盛,在diff...
    99+
    2023-02-09
    Vue3 diff算法 Vue diff算法 Vue3 diff
  • MySQL算法的示例分析
    这篇文章主要为大家展示了“MySQL算法的示例分析”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“MySQL算法的示例分析”这篇文章吧。MySQL算法简析&nbs...
    99+
    2024-04-02
  • JavaScript运算符用法示例
    小编给大家分享一下JavaScript运算符用法示例,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!JavaScript 运算符实...
    99+
    2024-04-02
  • Python中算法的示例分析
    小编给大家分享一下Python中算法的示例分析,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!1. 算法的设计要求算法分析的主要目标是从运行时间和内存空间消耗等方面...
    99+
    2023-06-22
  • python算法题的示例分析
    这篇文章将为大家详细讲解有关python算法题的示例分析,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。题目描述:编写一个算法来确定一个数字是否“快乐”。 快乐的数字按照如下方式确定:从一个正整数开始,用其...
    99+
    2023-06-15
  • java实现Floyd算法的示例
    这篇文章给大家分享的是有关java实现Floyd算法的示例的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。Floyd算法:用于多源最短路径的求解,算出来的是所有的节点到其余各节点之间的最短距离。该算法的思路是:首先...
    99+
    2023-05-30
  • Oracle SQL中除法运算示例
    标题:Oracle SQL中除法运算示例 在Oracle SQL数据库中,除法运算是常见且重要的运算之一。对于需要对数据进行除法运算的情况,我们可以借助Oracle SQL提供的特定函...
    99+
    2024-03-10
    sql oracle 除法
  • java LRU算法介绍与用法示例
    本文实例讲述了java LRU算法介绍与用法。分享给大家供大家参考,具体如下:1.前言在用户使用联网的软件的时候,总会从网络上获取数据,当在一段时间内要多次使用同一个数据的时候,用户不可能每次用的时候都去联网进行请求,既浪费时间又浪费网络这...
    99+
    2023-05-31
    java lru 算法
  • redis lua限流算法实现示例
    目录限流算法计数器算法场景分析算法实现漏铜算法令牌桶算法:算法实现限流算法 常见的限流算法 计数器算法漏桶算法令牌桶算法 计数器算法   顾名思义,计数器算法是指在一定的时间窗口内允许的固定数量的请求...
    99+
    2022-07-15
    redis lua限流算法 redis lua算法
  • 谷歌FLoC算法的示例分析
    本篇文章为大家展示了谷歌FLoC算法的示例分析,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。在Android系统里,我们可以下载坚果隐藏APP,通过将有安全风险的应...
    99+
    2024-04-02
  • Python实现贪心算法的示例
    目录一、贪心算法简介二、解决思路1.同学导师给的思路2.问题分解三、算法代码实现四、算法测试结果五、算法复杂性分析今天一个研究生同学问我一个问题,问题如下: 超市有m个顾客要结账,每...
    99+
    2024-04-02
  • js中FCC算法的示例分析
    这篇文章主要介绍js中FCC算法的示例分析,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!把一个字符串中的字符重新排列生成新的字符串,返回新生成的字符串里没有连续重复字符的字符串个数....
    99+
    2024-04-02
  • 实现一个random shuffle算法示例
    目录引言random shuffle原理实现测试测试结果引言 你是否有过类似的烦恼?想从一个列表中取出若干个不重复的元素,但是不知道要如何去重? 这里提供一种叫random shuf...
    99+
    2024-04-02
  • python中PTD算法的示例分析
    小编给大家分享一下python中PTD算法的示例分析,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!1.引言1.1什么是地面点滤波?机载激光雷达(airborne ...
    99+
    2023-06-20
  • python之CSF算法的示例分析
    这篇文章给大家分享的是有关python之CSF算法的示例分析的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。1. 引言机载LiDAR可以获取快速、低成本地获取大区域的高精度地形测量值。为了获取高精度的地形数据(厘米...
    99+
    2023-06-20
  • java排序算法的示例分析
    这篇文章将为大家详细讲解有关java排序算法的示例分析,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。一、直接插入排序基本思想:将一个记录插入到已排序的有序表中,使插入后的表仍然有序对初始关键字{49 38...
    99+
    2023-06-20
  • Label Propagation算法原理示例解析
    目录1. 概述2. Label Propagation算法2.1. Label Propagation算法概述2.2. Label Propagation算法原理3.3. Label...
    99+
    2023-02-01
    Label Propagation算法 Label Propagation
  • Java利用JavaCPP调用算法示例
    目录配置liunx 环境系统配置java 项目配置liunx 环境系统 配置so 文件存放路径 [root@arch2 ~]# cat /etc/ld.so.conf.d/so...
    99+
    2024-04-02
软考高级职称资格查询
编程网,编程工程师的家园,是目前国内优秀的开源技术社区之一,形成了由开源软件库、代码分享、资讯、协作翻译、讨论区和博客等几大频道内容,为IT开发者提供了一个发现、使用、并交流开源技术的平台。
  • 官方手机版

  • 微信公众号

  • 商务合作