React怎么实现核心Diff算法

本篇内容主要讲解"React怎么实现核心Diff算法"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"React怎么实现核心Diff算法"吧!

Diff算法的设计思路

试想，Diff算法需要考虑多少种情况呢？大体分三种，分别是：

节点属性变化，比如：

// 更新前
  
0
  
1
// 更新后
  
0
  
1

节点增删，比如：

// 更新前
  
0
  
1
  
2
// 更新后 情况1 -- 新增节点
  
0
  
1
  
2
  
3
// 更新后 情况2 -- 删除节点
  
0
  
1

节点移动，比如：

// 更新前
  
0
  
1
// 更新后
  
1
  
0

该如何设计Diff算法呢？考虑到只有以上三种情况，一种常见的设计思路是：

• 首先判断当前节点属于哪种情况

• 如果是增删，执行增删逻辑

• 如果是属性变化，执行属性变化逻辑

• 如果是移动，执行移动逻辑

按这个方案，其实有个隐含的前提—— 不同操作的优先级是相同的。但在日常开发中，节点移动发生较少，所以Diff算法会优先判断其他情况。

基于这个理念，主流框架（React、Vue）的Diff算法都会经历多轮遍历，先处理常见情况，后处理不常见情况。

所以，这就要求处理不常见情况的算法需要能给各种边界case兜底。

换句话说，完全可以仅使用处理不常见情况的算法完成Diff操作。主流框架之所以没这么做是为了性能考虑。

本文会砍掉处理常见情况的算法，保留处理不常见情况的算法。

这样，只需要40行代码就能实现Diff的核心逻辑。

Demo介绍

首先，我们定义虚拟DOM节点的数据结构：

type Flag = 'Placement' | 'Deletion';interface Node {  key: string;  flag?: Flag;  index?: number;}

key是node的唯一标识，用于将节点在变化前、变化后关联上。

flag代表node经过Diff后，需要对相应的真实DOM执行的操作，其中：

• Placement对于新生成的node，代表对应DOM需要插入到页面中。对于已有的node，代表对应DOM需要在页面中移动

• Deletion代表node对应DOM需要从页面中删除

index代表该node在同级node中的索引位置

注：本Demo仅实现为node标记flag，没有实现根据flag执行DOM操作。

我们希望实现的diff方法，接收更新前与更新后的NodeList，为他们标记flag：

type NodeList = Node[];function diff(before: NodeList, after: NodeList): NodeList {  // ...代码}

比如对于：

// 更新前const before = [  {key: 'a'}]// 更新后const after = [  {key: 'd'}]// diff(before, after) 输出[  {key: "d", flag: "Placement"},  {key: "a", flag: "Deletion"}]

{key: "d", flag: "Placement"}代表d对应DOM需要插入页面。

{key: "a", flag: "Deletion"}代表a对应DOM需要被删除。

执行后的结果就是：页面中的a变为d。

再比如：

// 更新前const before = [  {key: 'a'},  {key: 'b'},  {key: 'c'},]// 更新后const after = [  {key: 'c'},  {key: 'b'},  {key: 'a'}]// diff(before, after) 输出[  {key: "b", flag: "Placement"},  {key: "a", flag: "Placement"}]

由于b之前已经存在，{key: "b", flag: "Placement"}代表b对应DOM需要向后移动（对应parentNode.appendChild方法）。abc经过该操作后变为acb。

由于a之前已经存在，{key: "a", flag: "Placement"}代表a对应DOM需要向后移动。acb经过该操作后变为cba。

执行后的结果就是：页面中的abc变为cba。

Diff算法实现

核心逻辑包括三步：

• 遍历前的准备工作

• 遍历after

• 遍历后的收尾工作

function diff(before: NodeList, after: NodeList): NodeList {  const result: NodeList = [];  // ...遍历前的准备工作  for (let i = 0; i < after.length; i++) {    // ...核心遍历逻辑  }  // ...遍历后的收尾工作  return result;}

遍历前的准备工作

我们将before中每个node保存在以node.key为key，node为value的Map中。

这样，以O(1)复杂度就能通过key找到before中对应node：

// 保存结果const result: NodeList = [];  // 将before保存在map中const beforeMap = new Map();before.forEach((node, i) => {  node.index = i;  beforeMap.set(node.key, node);})

遍历after

当遍历after时，如果一个node同时存在于before与after（key相同），我们称这个node可复用。

比如，对于如下例子，b是可复用的：

// 更新前const before = [  {key: 'a'},  {key: 'b'}]// 更新后const after = [  {key: 'b'}]

对于可复用的node，本次更新一定属于以下两种情况之一：

• 不移动

• 移动

如何判断可复用的node是否移动呢？

我们用lastPlacedIndex变量保存遍历到的最后一个可复用node在before中的index：

// 遍历到的最后一个可复用node在before中的indexlet lastPlacedIndex = 0;

当遍历after时，每轮遍历到的node，一定是当前遍历到的所有node中最靠右的那个。

如果这个node是可复用的node，那么nodeBefore与lastPlacedIndex存在两种关系：

注：nodeBefore代表该可复用的node在before中的对应node

• nodeBefore.index < lastPlacedIndex

代表更新前该node在lastPlacedIndex对应node左边。

而更新后该node不在lastPlacedIndex对应node左边（因为他是当前遍历到的所有node中最靠右的那个）。

这就代表该node向右移动了，需要标记Placement。

• nodeBefore.index >= lastPlacedIndex

该node在原地，不需要移动。

// 遍历到的最后一个可复用node在before中的indexlet lastPlacedIndex = 0;  for (let i = 0; i < after.length; i++) {const afterNode = after[i];afterNode.index = i;const beforeNode = beforeMap.get(afterNode.key);if (beforeNode) {  // 存在可复用node  // 从map中剔除该 可复用node  beforeMap.delete(beforeNode.key);  const oldIndex = beforeNode.index as number;  // 核心判断逻辑  if (oldIndex < lastPlacedIndex) {    // 移动    afterNode.flag = 'Placement';    result.push(afterNode);    continue;  } else {    // 不移动    lastPlacedIndex = oldIndex;  }} else {  // 不存在可复用node，这是一个新节点  afterNode.flag = 'Placement';  result.push(afterNode);}

遍历后的收尾工作

经过遍历，如果beforeMap中还剩下node，代表这些node没法复用，需要被标记删除。

比如如下情况，遍历完after后，beforeMap中还剩下{key: 'a'}：

// 更新前const before = [  {key: 'a'},  {key: 'b'}]// 更新后const after = [  {key: 'b'}]

这意味着a需要被标记删除。

所以，最后还需要加入标记删除的逻辑：

beforeMap.forEach(node => {  node.flag = 'Deletion';  result.push(node);});

到此，相信大家对"React怎么实现核心Diff算法"有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！