VUE3.0对diff过程进行了大降级,去掉了针对下标key的查找,而是变成了计算能够起码挪动dom的计划,而后在进行dom更新,而要想看懂vue3.0中diff算法,首先须要先对最长递增子序列的求解有一个根本的理解,因为vue就是在它的根底上来一直打磨、欠缺的diff算法。

求解最长递增子序列leetcode300

给你一个整数数组nums,找到其中最长严格递增子序列的长度
示例:

输出:nums = [10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18]
输入:4
解释:最长递增子序列是 [2, 3, 7, 101],因而长度为 4 。

动静布局:O(n²)

定义:dp[i]代表以num[i]结尾的最长子序列的长度
转移方程:

  • 双层遍历:比照num[i]和num[i]之前的数据
  • num[i]>num[j]时,num[i]就能够拼接在num[j]后,此时num[i]地位的回升子序列长度为:dp[i]+1
  • num[i]<num[j]时,num[i]和num[j]无奈形成回升子序列,跳过
  • 计算出dp[i]中最大的值即为计算结果
function lengthOfLIS(nums: number[]): number {  const len:number = nums.length  if (len <=1 ) return len;  let dp:number[] = new Array(len).fill(1)  for (let i = 0; i < nums.length; i++) {    for (let j = 0; j < i; j++) {      if (nums[i] > nums[j]) {        dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1)      }    }  }  return Math.max(...dp)}; 

计算过程图:

贪婪 + 二分查找:O(nlogn)

要使回升子序列的长度尽可能的长,就要使序列回升的速度尽可能的慢,因而须要让序列内开端数字尽可能的小。
咱们能够保护一个result数组,用来寄存枯燥递增序列后果,而后顺次遍历nums数组;

  • 如果nums[i] > result[len], 则直接插入到result开端
  • 否则,在result数组中通过二分查找的形式,找到第一个比nums[i]大的值result[j];并更新result[j] = nums[i]

    function lengthOfLIS(nums: number[]): number {const n = nums.lengthif (n <=1 ) return n;let result:number[] = [nums[0]]let len = result.length    // 最大长度for (let i = 1; i < n; i++) {  if (nums[i] > result[len-1]) { //大于开端的值, 间接近栈    result.push(nums[i])     ++len  } else {    let left = 0, right = len;    while(left < right) { // 二分查找序列内第一个大于nums[i]的值      const mid = (left + right) >> 1      if (result[mid] < nums[i]) {        left = mid + 1      } else {        right = mid      }    }    result[left] = nums[i] // 替换  }}return len}

    计算过程图:

留神:这个计划中的result失去的长度是正确的,然而程序并不一定是正确后果须要的程序,比方[10, 9, 2, 5, 3, 7, 1, 18]失去的result[1, 3, 7, 18]

那么为什么贪婪算法能够失去正确的长度呢?

要想得到最长回升子序列的正确长度,首先必须保障result内寄存的数值增速尽可能稳和慢,所以要应用增长空间大、有后劲的值来组合;

比方1,50,5,……当咱们遍历到50的时候,并不知道前面是否还有值,此时先将数据放入栈中存起来是理智的,持续往后遍历遇到了5,显然选用1,5比选用1,50更让人释怀也更有后劲,因为前面的数再往栈内寄存的几率更大,即便前面没有更多值了,那么选用1,5还是1,50其实最初长度是一样的。

那如果应用了更小的值,曾经在栈内的值应该如何解决呢?比方咱们栈中寄存了1,3,9,10,再往后遍历的时候遇到了5,显然59,10都更有后劲,如果将栈间接变成1,3,5又不太可能,因为如果前面没有更多值了,长度由4变成3,后果是谬误的;但如果不去管5的话,前面又碰到了 6,7,8那不就JJ了;

所以咱们能够思考既不能放弃有后劲的值,也不能错失正确的长度后果,因而咱们无妨鱼和熊掌都兼得一下,比方将第一个大于5的值9替换掉变成1,3,5,10,这样在放弃栈内容程序正确性的状况下保障了栈长度的正确性,接下来,再往后遍历会遇到3种状况:

  • 前面没有更多值了,此时后果长度为4,是没问题的
  • 如果前面遇到50,则能够直接插入到栈中,变为1,3,5,10,50,长度为5也是没问题的,因为咱们并没有将最初的值替换掉,所以咱们能够将栈设想成为9做了个替身5,真正的值还是替换前的1,3,9,10
  • 如果前面遇到了6,则依照一开始的规定,将10替换掉变成1,3,5,6,长度为4也是没问题的,因为咱们将最初的值都做了替换,所以此时替身5就变成了真身,同时咱们也发现,失去的栈中的值就是最初的最优解

能够发现,在没有替换完栈中的值时,中被替换的的值,起到的是占位的成果,为前面遍历数字提供参照的作用;

最长回升子序列进阶:失去正确的序列

要想得到正确的序列,首先要对下面的代码做一些改变:

  • result批改为存储下标(最初回溯是会改成真正的值);为上面的chain提供参考
  • 减少chain变量,寄存每一位在被退出到result时其对应的前一位的下标值,进行关系绑定
  • 回溯chain,笼罩result的值。因为result内,最初一位肯定是正确的,所以能够从后往前进行修改

下面咱们说过在对栈内某个值进行替换后,变动的值前面的所有的值如果都没有变过的话,那么替换的值只是一个替身,无奈作为最初后果进行输入,只有替换值前面的都变动过了,才会由替身变为真身。那么在没有全副替换前,咱们是须要有一种办法去保留原来程序的:

比方3,5,7,能够设想成7->5->3他们之间是强绑定,7后面绑定的永远都是55后面永远都是3

  • 如果此时遇到了4,栈会变成3,4,75尽管变成了4,然而7->5->3这个绑定关系是不会变的
  • 如果此时又遇到了15,栈变成了3,4,7,15,则绑定和回溯关系就变成了15->7->5->3

那么什么时候4能失效呢?那就是在4前面的值都被替换了,比方又遇到了68,则栈变为了3,4,6,8,绑定和回溯关系就变成了8->6->4->3

function getOfLIS(nums: number[]):number[]  {  const n = nums.length  if (n <=1 ) return nums;  let result:number[] = [0]  // 由原来存储具体值改为存储下标  let chain = new Map() // 通过下标存储映射关系  for (let i = 0; i < n; i++) {    const j = result[result.length - 1]    if (nums[i] > nums[j]) {      chain.set(i,{val: i, pre: j})      result.push(i)    } else {      let left = 0, right = result.length;      while(left < right) {        const mid = (left + right) >> 1        if (nums[result[mid]] < nums[i]) {          left = mid + 1        } else {          right = mid        }      }      chain.set(i,{val: i, pre: result[left - 1]})      result[left] = i    }  }  let preIdx = result[result.length - 1]  let len = result.length // 从后往前进行回溯,修改笼罩result中的值,找到正确的程序  while(chain.get(preIdx)) {        let lastObj = chain.get(preIdx)      result[--len] = nums[lastObj.val]    preIdx = lastObj.pre  }  return result}; const test= [9,2,5,3,7,101,4,18,1]console.log(getOfLIS(test)); // [2,3,4,18]

vue3 DOM DIFF算法

vue3中的diff和下面的思维其实是一样的,都是基于下标来绑定数字在被插入result内时和其后面一个数字的关系。然而它看起来会更加难以了解,因为它是通过数组(P)来绑定回溯关系的,返回的是最长递增子序列的下标值

  function getSequence(arr) {    const p = arr.slice() // 回溯专用    const result = [0]    let i, j, u, v, c    const len = arr.length    for (i = 0; i < len; i++) {      const arrI = arr[i]      // 排除了等于0的状况,起因是0并不代表任何dom元素,只是用来做占位的      if (arrI !== 0) {        j = result[result.length - 1]        // 以后值大于子序列最初一项        if (arr[j] < arrI) {          // p内存储以后值的前一位下标          p[i] = j          // 存储以后值的下标          result.push(i)          continue        }        u = 0        v = result.length - 1        // 以后数值小于子序列最初一项时,应用二分法找到第一个大于以后数值的下标        while (u < v) {          c = ((u + v) / 2) | 0          if (arr[result[c]] < arrI) {            u = c + 1          } else {            v = c          }        }        if (arrI < arr[result[u]]) {          // 第一位不须要操作,一位它没有前一项          if (u > 0) {            // p内存储找到的下标的前一位            p[i] = result[u - 1]          }          // 找到下标,间接替换result中的数值          result[u] = i        }      }    }    u = result.length    v = result[u - 1]    // 回溯,从最初一位开始,将result全副笼罩,    while (u-- > 0) {      result[u] = v      v = p[v]    }    return result  }

参考

Vue3 DOM Diff 外围算法解析
wikipedia-最长递增子序列