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子元素 diff 算法的优化

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React 的 Diff

React先遍历新数组来找到插入和需要移动的节点,为了避免不必要的移动,react使用了一个哨兵值lastIndex,记录访问过的源数组下标最大值,如果当前元素的下标小于lastIndex,表示原相对位置无法满足需要了需要移动,否则更新lastIndex,这样来最大限度地利用原相对位置。 最后遍历一遍旧数组找到需要删除的元素。

但这种方式并不是总能得到最优结果。

例如:‘1234’ ➔ ‘4123’ React 并没有将4移到最前面,而是将234都移动一次。因为对新数组的遍历是从左向右的依次进行,所以这种位置相对关系总是局部的。

Diff 的改进

缩小问题规模

首先考虑一种情况,我们只对字符串进行了一次插入或删除操作,其实是没有必要进行diff,我们通过匹配两个字符串的通用前缀/后缀,可以直接找出差异,即便字符串进行了多次插入删除,查找公共前后缀也能在一定程度上减小diff的计算量,因为使用二分搜索的时间复杂度是O(nlogn)。

例如下面的两个字符串的公共前缀为abc,后缀为g,可以直接去掉。

A: -> [a b c d e f g] <-
B: -> [a b c h f e g] <-

寻找最小的移动次数

diff 算法首先需要一个旧数组的索引{1:0,2:1,3:2,4:3},通过该索引计算出新数组的对应位置。然后计算数组索引的最长上升子序列,通常使用动态规划实现,具体不做展开。

A: [a b c d]
B: [d a b c]
P: [3 0 1 2]
LIS: [0 1 2]

然后我们自右向左遍历新数组和 LIS 序列,查看元素的位置是否能与 LIS 序列的任何一个值匹配,若匹配则位置无需移动,然后取前一个LIS值继续,否则将其移动到当前遍历新数组元素的前面。 如上面的例子中,中有遍历到第一位时才不匹配,所以将B1=d移动到A1=a的前面即可。

为什么LIS能够做到这一点,因为它在整体上保留了数组升序排列的相对位置。

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参考文章: https://www.zhihu.com/question/65824137 https://github.com/NervJS/nerv/issues/3

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