1.引入
虚拟节点vnode的children有两种类型，一种就是vnode数组 （可以根据数组来patch递归产生子节点），一种就是string类型（就比如 <div>文本</div> 中，div是vnode，"文本"是children ）
在进行更新的时候，children的变化有四种可能
- vnode[] -> string，这种情况就把原本的children节点全部移除，然后添加text节点（调用DOM的API）
- string -> string，这种情况就判断string是否有变化，有变化再调用DOM API设置Text即可
- string -> vnode[] ，这种情况，把Text设置为空字符串，然后挂载新的children vnode节点
- vnode[] -> vnode[] ，这种情况就比较复杂了，出于性能考虑， 我们不能把所有节点移除，然后再挂载，这时候就需要使用DIff算法，来判断 哪些节点可以复用 ，哪些节点需要移除，哪些节点需要添加
2.我的理解
· 双端Diff ？
在vue中使用的是双端Diff算法。
什么是双端Diff算法呢？ 就是从两端去分别对比新旧vnode数组
为什么要双端对比呢？
我的理解是， 因为在子节点中，很可能只有中间一部分发生了变化，前后是不变的，使用单端对比，必然会造成节点浪费 （如下图，ab和fg不变，如果使用单端对比，那么除了ab，其它都会被重新渲染，造成性能浪费）
从两端去遍历children，相同的就跳过，直到遇到不同的，从而缩小待处理范围
· 基本过程
先从左往右遍历，找到变化区间的左边界 。 let i 从0开始，遍历结束后，最终的i就是左边界
然后从右往左遍历，找到变化区间的右边界 。 let e1 = oldChildren.length -1 和 let e2 = newChildren.length -1。 然后在从右往左遍历，结束后(也就是遇到不相同的节点了)，说明 e1 和 e2 分别是新旧children的右边界
然后锁定好变化范围之后，又会发现有以下几种情况
- 新节点的数量大于旧节点的数量（单端）。 (即 i > e1 && i <= e2 ) 那么就去创建这些新增的节点
- 新节点的数量小于旧节点的数量（单端）。 (即 i > e1 && i <= e2 ) 那么我们就需要把多余的删除
- 其它情况就是中间有各种变动的。(else) 这里的逻辑下面再看
· 新节点数量>旧节点（单端）
在这里，新节点的位置又分为两种可能，第一种就是在头部，第二种是在尾部
注，这只是简单的单端情况，如果是 [ b,c] --> [a , b, c, d] 就不适用了
· 新节点数量<旧节点（单端）
在这里一样是有两种可能
注，这只是简单的单端情况，如果是 [ a,b,c,d] --> [b, c] 就不适用了
· 中间对比
剩下的就是最复杂的情况了：
3.简单实现
· 准备
- 给出部分ts类型定义（是我自己写的简单的定义，与官方源码不同，但是能对读写时提供帮助）
TypeScript
/**虚拟节点 */
export interface vnode {
/**这个vnode的根容器的DOM元素 */
el: Element | null
/**vnode的类型。如果是组件就是一个用户编写的对象（包含setup等），如果是标签就是string（比如 div span） */
type: string | Symbol | 用户编写的对象 // 这里该对象比较复杂，本代码也用不上，不写了
/**虚拟节点的key值，可以用于Diff算法。 */
key: number | string | undefined
/**标识符。有关位运算的知识可以看 src\shared\shapeFlags.ts */
shapeFlag: ShapeFlags
/**props属性 */
props?: {
/**虚拟节点的key值，可以用于Diff算法。非必填 */
key?: string | number
[key: string]: any //其它键值对
}
/**孩子。插槽孩子，或者普通vnode孩子 */
children?: string | vnode[] // 插槽孩子的类型在这里用不上，不展示了
}
/**组件实例 */
export interface componentInstance { //只给出了本算法可能需要的类型
/**该组件的虚拟节点 */
vnode: vnode,
/**vnode中的type，放在这里方便使用 */
type: vnode['type']
/**该组件的props */
props: vnode['props']
/**父组件的实例。为undefined的话说明是根组件了 */
parent: componentInstance | undefined
/**当前的节点树 */
subTree: vnode
}
/**虚拟节点的类型标识符 */
export const enum ShapeFlags {
/**element 类型 （HTML标签） */
ELEMENT = 1, // 0001
/**有状态的组件类型 */
STATEFUL_COMPONENT = 1 << 1, // 0010
/**vnode.children 为 string 类型 */
TEXT_CHILDREN = 1 << 2, // 0100
/**vnode.children 为数组类型 */
ARRAY_CHILDREN = 1 << 3, // 1000
/**vnode.children 为 slots 类型 */
SLOTS_CHILDREN = 1 << 4 // 10000
}- 代码中还会频繁用到 patch 函数 ，这个函数的作用是，递归vnode和它的孩子，判断是 组件 还是 element标签，然后去 创建 或 更新 节点
TypeScript
/**patch函数，最重要的函数，会对比n1和n2，来判断是需要更新还是创建，操作的是Element类型还是Component类型，然后进行递归创建/更新节点
* @param n1 旧Vnode （如果是初始化，这个就是null）
* @param n2 新Vnode
* @param container 容器
* @param parentComponent 父组件实例
* @param anchor 插入的锚点， 如果是需要插入的话，将要插在这个节点之前
*/
function patch(n1: vnode | null, n2: vnode, container: Element, parentComponent: componentInstance, anchor: Element) {
const { shapeFlag, type } = n2
switch (type) {
case Fragment:
processFragment(n1, n2, container, parentComponent, anchor) //去处理 <Fragment></Fragment> 标签的
break;
case Text:
processText(n1, n2, container) //去处理文本类型标签的
break;
default://没有命中的。说明不是特殊标签，进行正常的element或component渲染
// 有关位运算的知识可以看 src\shared\shapeFlags.ts
if (shapeFlag & ShapeFlags.ELEMENT) {//位运算判断是否是element
processElement(n1, n2, container, parentComponent, anchor)//创建/更新 element 节点
} else if (shapeFlag & ShapeFlags.STATEFUL_COMPONENT) {//位运算判断是否是组件
processComponent(n1, n2, container, parentComponent, anchor)//创建/更新 组件
}
break;
}
}
//在 processElement 和 processComponent 这俩函数的某个过程中，还会调用patch，形成递归子节点- 然后就正式开始diff算法：
TypeScript
/**对比两个 children 数组 。diff算法就在这里
* @param c1 旧children数组
* @param c2 新children数组
* @param container 容器DOM元素
* @param parentAnchor 父组件的插入的锚点， 如果是需要插入的话，将要插在这个节点之前
* @param parentComponent 父组件实例
*/
function patchKeyedChildren(c1: vnode[], c2: vnode[], container: Element, parentComponent: componentInstance, parentAnchor: Element) {
/**左边界索引 */
let i = 0;
/**新children数组的长度 */
const l2 = c2.length;
/**旧children数组的右边界索引 */
let e1 = c1.length - 1;
/**新children数组的右边界索引 */
let e2 = l2 - 1;
/**判断两个VNode是否相同 (基于 type 和 key 判断是否相等) */
const isSameVNodeType = (n1: vnode, n2: vnode) => {
return n1.type === n2.type && n1.key === n2.key;
};
// .... 内容在下面完善
// .... 内容在下面完善
// .... 内容在下面完善
// .... 内容在下面完善
// .... 内容在下面完善
// .... 内容在下面完善
}· 从左到右 寻找左边界
根据前面理解中的图片和描述，我们可以知道， 左边界索引 i 需要满足 i <= e1 && i <= e2 ，在while循环中，如果发现两个节点相同，就i++ ，继续遍历； 一旦发现有哪个节点不同了，就立刻break，就能得到左边界 （相同的时候要调用patch进行递归）
TypeScript
// 先从左到右，找到左边界。 判断 n1 和 n2 是否相等，遇到不相等就跳出。当前的相等，就进行patch递归
while (i <= e1 && i <= e2) {
/**当前索引对应的旧孩子 */
const n1 = c1[i]
/**当前索引对应的新孩子 */
const n2 = c2[i]
if (!isSameVNodeType(n1, n2)) { //如果不相同
console.log("两个 child 不相等(从左往右比对)，左边界为", i, `\n旧孩子: `, n1, `\n新孩子: `, n2);
break
}
patch(n1, n2, container, parentComponent, parentAnchor) //进行patch递归
i++
}· 从右到左 寻找右边界
由于新旧数组的长度可能不相同，所以需要用两个变量作为索引。 循环条件同样是 i <= e1 && i <= e2
如果发现两个节点相同，就 e1--;e2--; 继续遍历； 一旦发现有哪个节点不同了，就立刻break，就得到右边界 （相同的时候要调用patch进行递归）
TypeScript
//此时的i不再开始变化，而是 e1 和 e2 从右往左进行对比 （从后往前判断，看看是否屁股后也有相同的元素，免得插入了中间一个，后面的没变却要重新渲染）
//遇到不相等就跳出。当前的相等，就把这两个child节点进行patch递归
while (i <= e1 && i <= e2) {
/**当前索引对应的旧孩子 */
const n1 = c1[e1]
/**当前索引对应的新孩子 */
const n2 = c2[e2]
if (!isSameVNodeType(n1, n2)) { //如果不相同
console.log(`两个 child 不相等(从右往左比对)，右边界分别为 旧 ${e1} 新 ${e2}`, `\n旧孩子: `, n1, `\n新孩子: `, n2);
break
}
patch(n1, n2, container, parentComponent, parentAnchor) //进行patch递归
e1--
e2--
}
console.log('边界确定', `i = ${i}, e1 = ${e1}`, `e2 = ${e2}`);· 新节点>旧节点数量 （单端）
画图分析可知，这种情况就是 i 在 e1 和 e2 之间
1图情况是，新节点要添加在左侧 、 2图情况是，新节点要添加在右侧
注，这只是简单的单端情况，如果是 [ b,c] --> [a , b, c, d] 就不适用了
TypeScript
if (i > e1 && i <= e2) {
// 如果是这种情况的话就说明, 新节点的数量大于旧节点的数量 ==> 也就是说新增了 vnode (画图可以就理解为什么i在这俩中间)
// 锚点的计算：新的节点有可能需要添加到尾部，也可能添加到头部，所以需要指定添加的问题
/**判断要插入锚点的位置 */
const nextPos = e2 + 1 //应该使用e2 + 1 （而不是 i + 1，因为对于往左侧添加的话，当插入的数量≥2的时候，应该获取到 c2 的第一个元素，i+1就不准确了，可以画图看）
/**获得要插入的锚点 */
const anchor = nextPos < l2 ? c2[nextPos].el : parentAnchor; // 如果比新children长度短，就正常以这个为锚点。 否则就越界了，应该使用父亲的Anchor
while (i <= e2) {
console.log(`需要新创建一个 vnode:`, c2[i]);
patch(null, c2[i], container, parentComponent, anchor as container) //第一个参数为null，代表是创建新节点
i++; // 光标移动，支持一次新建多个节点
}
}· 新节点<旧节点数量（单端）
画图分析可知，此时的i应该满足 i > e2 && i <= e1
注，这只是简单的单端情况，如果是 [ a,b,c,d] --> [b, c] 就不适用了
TypeScript
else if (i <= e1 && i > e2) {
// 这种情况的话说明新节点的数量是小于旧节点的数量的，那么我们就需要把多余的删除
while (i <= e1) {
console.log(`需要删除当前的 vnode: `, c1[i].el);
hostRemove(c1[i].el); //这是一个移除DOM元素的函数，主要是调用 el.parentNode.removeChild(el) 删除自身
i++;
}
}· 中间对比
这里就比较复杂了， 可以是改顺序了、删除了、新增了等
情况1，总节点数目相同，需要删除老的。就需要先遍历新孩子，建立key与index映射的Map，然后遍历旧孩子，找出key对应的索引（没有传入key的就根据索引，判断vnode是否相等才取）。如果新旧索引对应上了，就调用patch去更新。如果没有找到索引，就调用删除
情况2，新节点数目比旧节点少，已经对比完新节点，却还存在老节点没对比 ，这时候相比上面的情况，对比完c和e后 (已对比完新节点)，就可以直接删除d了(d是个老节点还没对比)
通俗说法：中间部分，老的比新的多， 那么多出来的直接就可以被干掉(优化删除逻辑)
具体的做法就是，在遍历旧孩子的过程中，每次都判断 "已处理数量"是否≥"待处理总数"，是的话就直接把后面的全删了
情况3：顺序变化。 对于 cde->ecd，最暴力的解法就是遍历全部，然后一个个插入到指定位置，但是这肯定造成了性能浪费。观察可以发现，实际上需要移动位置的只有e，cd顺序是不变的。
所以我们可以记录他们原本的索引 ，cde的索引是 2 3 4，变化位置之后，变成了 4 2 3，我们找到其中的 最长递增子序列，就可以发现 c d无需变化，只需要移动4 (也就是e)。
也就是给稳定的最长递增子序列保持不变，其它乱序的就执行插入操作，这样就可以减少我们的DOM操作。
为什么是最长递增子序列呢？因为我们要让被移动的节点尽可能少，所以找出最长的
注：最长递增子序列(LIS )概念：例如，{ 3，5，7，1，2，8 } 的 LIS 是 { 3，5，7，8 }
情况4：新增节点。在上面判断顺序变化时，我们会生成一个新索引与旧索引的映射关系newIndexToOldIndexMap，如果遍历时发现该索引对应的值还是初始值，说明"该节点在老数组中不存在"，就执行新增操作 （详细见代码）
TypeScript
else {
//剩下的就是中间对比了， 可以是改顺序了、删除了、新增了等
//最普通的想法就是遍历中间所有节点，然后一个个去改，但是时间复杂度就是O(n)了，所以可以采用 key 来进行
//同样也分为多种情况
// 情况1，总节点数目相同，需要删除老的。a,b,(c,d),f,g --> a,b,(e,c),f,g
// 情况2，新节点数目比旧节点少，已经对比完新节点，却还存在老节点没对比，可以直接删除老的 a,b,(e,c,d),f,g --> a,b,(e,c),f,g
// 情况3，顺序变化。 a,b,(c,d,e),f,g --> a,b,(e,c,d),f,g
// 情况4，节点新增。 a,b,(c,e),f,g --> a,b,(e,c,d),f,g
/**旧children数组的 中间区间 的左边界 */
let s1 = i
/**新children数组的 中间区间 的左边界 */
let s2 = i
/**需要处理新节点的数量 */
const toBePatched = e2 - s2 + 1; // 这个可以用于优化情况2
/**老节点已经被patch处理的数量 */
let patched = 0; // 这个可以用于优化情况2
// 怎么判断当前这中间部分，是否有节点需要移动呢 -> 如果发现 所有节点的旧index都是升序的话，说明不需要移动
// 比如 a,b,(c,d,e),f,g --> a,b,(e,c,d),f,g ，其中cde的索引从 0 1 2 变成了 1 2 0，不是递增的，所以需要移动
/**是否有节点需要移动 - 标识符。为true的时候会使用最长递增子序列来进行移动 */
let moved = false;
/**当前新索引中，升序部分最大的值，用于判断索引是否为升序 */
let maxNewIndexSoFar = 0;
/**根据key查找index的映射Map，键是key，值是index */
const keyToNewIndexMap = new Map<string | number, number>();
/**- 新索引与旧索引的映射关系。
* - 初始化为0, 后面处理的时候如果发现是0的话，那么就说明新值在老的里面不存在
* - 在"遍历旧孩子们"的时候进行修改
*/
const newIndexToOldIndexMap: number[] = new Array(toBePatched).fill(0); //
//遍历新孩子们，设置 key 与 index 的映射
for (let j = s2; j <= e2; j++) {
/**当前索引对应的新孩子 */
const nextChild = c2[j]
if (nextChild.key) keyToNewIndexMap.set(nextChild.key, j) //用户有传入key才存
}
//遍历旧孩子们
for (let j = s1; j <= e1; j++) {
/**当前索引对应的旧孩子 */
const preChild = c1[j]
if (patched >= toBePatched) {//优化情况2
hostRemove(preChild.el)
continue//下面的就不需要执行了，优化算法速度
}
/**这个旧节点的新索引 */
let newIndex: number | undefined
if (preChild.key !== null || preChild.key !== undefined) { //用户有传入key才获取
newIndex = keyToNewIndexMap.get(preChild.key!) //从map中取出对应的索引
} else {// 用户有可能没有传入key，就用索引代替
for (let k = s2; k <= e2; k++) { //这时候就需要遍历了。 注意k <= e2，不要忘记等于号了
if (isSameVNodeType(preChild, c2[k])) {//判断 preChild 和 新孩子[k] 是否相等
newIndex = j
break
}
}
}
if (newIndex === undefined) { //如果经过上面的查找key，还没找到对应的索引，说明这个旧节点在新孩子数组中不存在，应该删除
hostRemove(preChild.el) //移除掉这个DOM
} else {//存在的话就patch，进行更深层次的更新
//根据newIndex是否升序，判断是否有节点需要移动
if (newIndex >= maxNewIndexSoFar) {//如果一直是升序的
maxNewIndexSoFar = newIndex
} else {//一旦发现有的不是升序，就认定有节点需要移动，启动最长递增子序列算法
moved = true
}
//在这里给 newIndexToOldIndexMap 赋值。 这时候的j就是旧index
// newIndex - s2 的含义：因为我们的数组索引是从"变化区域的左侧"开始，而newIndex的索引是从"整个children的左侧"开始，所以需要相减，才是我们真正想赋值的
// j + 1 的含义：因为j是从0开始，而在这个数组中，0是有特殊含义的(代表新值在老的里不存在)
newIndexToOldIndexMap[newIndex - s2] = j + 1
patch(preChild, c2[newIndex], container, parentComponent, null) //进行patch更新节点
patched++ //被处理过的值++
}
}
//使用最长递增子序列优化：因为如果有部分元素是升序的话，那么这些元素就是不需要移动的，只需要移动乱序的即可。
/** 若有节点需要移动，得到最长递增子序列(下标数组)，仅对移动过的节点处理 */
const increasingNewIndexSequence = moved ? getSequence(newIndexToOldIndexMap) : [] // 通过 moved 来进行优化，如果没有移动过的话 那么就不需要执行算法（这个算法也是有些时间复杂度的）
/**最长递增子序列的指针，从 (increasingNewIndexSequence.length - 1) 开始逆序遍历 */
let point = increasingNewIndexSequence.length - 1
//处理 顺序移动或新增 的情况。 使用逆序遍历，才能保证插入时的锚点已经被固定!!!
for (let j = toBePatched - 1; j >= 0; j--) {
// 假设toBePatched是5 ， 此时的递增子序列 increasingNewIndexSequence 是[1, 2, 4] ， point和j从末尾开始逆序
// j=4时，point=2，递增子序列[point] = 4， j === 4，则point--
// j=3时，ponit=1，递增子序列[point] = 2， j !== 2，则移动位置
// j=2时，ponit=1，递增子序列[point] = 2， j === 2，则point--
// j=1时，point=0，递增子序列[point] = 1， j === 1，则point--
/**确定当前要处理的节点索引 */
const nextIndex = s2 + j; // 因为j是 "中间区间" 的索引，而我们要拿到的孩子应该是在整个children数组中的索引
/**根据当前要处理的索引，拿到新孩子数组中指定的孩子 */
const nextChild = c2[nextIndex];
/**要插入的锚点。锚点等于当前节点索引+1，也就是当前节点的后面一个节点。 因为是倒遍历，所以锚点是位置确定的节点，不会变动了 */
const anchor = nextIndex + 1 < l2 ? c2[nextIndex + 1].el : parentAnchor; // 判断是否越界，越界了就用默认的
if (newIndexToOldIndexMap[j] === 0) {//如果当前值是0，说明要创建
patch(null, nextChild, container, parentComponent, anchor)//进行patch创建新节点
} else if (moved) {//需要移动的时候才
if (j !== increasingNewIndexSequence[point] || point < 0) {//除了判断j是否不相等， 还有point小于0的时候，就直接移动就行
//如果当前j和递增子序列的值不相同，说明是"非递增子序列"，需要移动位置
console.log(nextChild.el, '这个节点要移动位置');
hostInsert(nextChild.el!, container, anchor) //在指定锚点的前面插入DOM，即 container.insertBefore(el, anchor)
} else {
point-- //不需要移动的话，说明匹配成功递增子序列了，就 point-- 即可
}
}
}
}附：最长递增子序列算法：
TypeScript
/**获得最长递增子序列的索引数组
* @param arr 要被查找的数组
* @returns 返回最长子序列的下标数组。 比如 传入[4,2,3,1,5] ，得到 [1,2,4] （即最长递增序列是 2 3 5）
*/
function getSequence(arr: number[]): number[] {
const p = arr.slice();
const result = [0];
let i: number, j: number, u: number, v: number, c: number;
const len = arr.length;
for (i = 0; i < len; i++) {
const arrI = arr[i];
if (arrI !== 0) {
j = result[result.length - 1];
if (arr[j] < arrI) {
p[i] = j;
result.push(i);
continue;
}
u = 0;
v = result.length - 1;
while (u < v) {
c = (u + v) >> 1;
if (arr[result[c]] < arrI) {
u = c + 1;
} else {
v = c;
}
}
if (arrI < arr[result[u]]) {
if (u > 0) {
p[i] = result[u - 1];
}
result[u] = i;
}
}
}
u = result.length;
v = result[u - 1];
while (u-- > 0) {
result[u] = v;
v = p[v];
}
return result;
}4. 整个流程的完整代码
把前面的代码块都组合在一起，就是下面这个：
里面还有一些函数没有给出来，比如"hostInsert" 是 指定位置插入DOM 函数等，这些就不在这里写出来了，完整代码可以看我跟着视频敲出来的mini-vue代码： 手敲mini-vue: vue3源码的mini版本，写了特别详细的注释与简单的ts类型，便于自己日后复习 (gitee.com)
TypeScript
/**对比两个 children 数组 。diff算法就在这里
* @param c1 旧children数组
* @param c2 新children数组
* @param container 容器DOM元素
* @param parentComponent 父组件实例
* @param parentAnchor 父插入的锚点， 如果是需要插入的话，将要插在这个节点之前
*/
function patchKeyedChildren(c1: vnode[], c2: vnode[], container: container, parentComponent: componentInstance, parentAnchor: container) {
/**左边界索引 */
let i = 0;
/**新children数组的长度 */
const l2 = c2.length;
/**旧children数组的右边界索引 */
let e1 = c1.length - 1;
/**新children数组的右边界索引 */
let e2 = l2 - 1;
/**判断两个VNode是否相同 (基于 type 和 key 判断是否相等) */
const isSameVNodeType = (n1: vnode, n2: vnode) => {
return n1.type === n2.type && n1.key === n2.key;
};
// 先从左到右，找到左边界。 判断 n1 和 n2 是否相等，遇到不相等就跳出。当前的相等，就进行patch递归
while (i <= e1 && i <= e2) {
/**当前索引对应的旧孩子 */
const n1 = c1[i]
/**当前索引对应的新孩子 */
const n2 = c2[i]
if (!isSameVNodeType(n1, n2)) { //如果不相同
console.log("两个 child 不相等(从左往右比对)，左边界为", i, `\n旧孩子: `, n1, `\n新孩子: `, n2);
break
}
patch(n1, n2, container, parentComponent, parentAnchor) //进行patch递归
i++
}
//此时的i不再开始变化，而是 e1 和 e2 从右往左进行对比 （从后往前判断，看看是否屁股后也有相同的元素，免得插入了中间一个，后面的没变却要重新渲染）
//遇到不相等就跳出。当前的相等，就把这两个child节点进行patch递归
while (i <= e1 && i <= e2) {
/**当前索引对应的旧孩子 */
const n1 = c1[e1]
/**当前索引对应的新孩子 */
const n2 = c2[e2]
if (!isSameVNodeType(n1, n2)) { //如果不相同
console.log(`两个 child 不相等(从右往左比对)，右边界分别为 旧 ${e1} 新 ${e2}`, `\n旧孩子: `, n1, `\n新孩子: `, n2);
break
}
patch(n1, n2, container, parentComponent, parentAnchor) //进行patch递归
e1--
e2--
}
console.log('边界确定', `i = ${i}, e1 = ${e1}`, `e2 = ${e2}`);
if (i > e1 && i <= e2) {
// 如果是这种情况的话就说明, 新节点的数量大于旧节点的数量 ==> 也就是说新增了 vnode (画图可以就理解为什么i在这俩中间)
// 锚点的计算：新的节点有可能需要添加到尾部，也可能添加到头部，所以需要指定添加的问题
/**判断要插入锚点的位置 */
const nextPos = e2 + 1 //应该使用e2 + 1 （而不是 i + 1，因为对于往左侧添加的话，当插入的数量≥2的时候，应该获取到 c2 的第一个元素，i+1就不准确了，可以画图看）
/**获得要插入的锚点 */
const anchor = nextPos < l2 ? c2[nextPos].el : parentAnchor; // 如果比新children长度短，就正常以这个为锚点。 否则就越界了，应该使用父亲的Anchor
while (i <= e2) {
console.log(`需要新创建一个 vnode:`, c2[i]);
patch(null, c2[i], container, parentComponent, anchor as container) //第一个参数为null，代表是创建新节点
i++; // 光标移动，支持一次新建多个节点
}
} else if (i <= e1 && i > e2) {
// 这种情况的话说明新节点的数量是小于旧节点的数量的，那么我们就需要把多余的删除
while (i <= e1) {
console.log(`需要删除当前的 vnode: `, c1[i].el);
hostRemove(c1[i].el);
i++;
}
} else {
//剩下的就是中间对比了， 可以是改顺序了、删除了、新增了等
//最普通的想法就是遍历中间所有节点，然后一个个去改，但是时间复杂度就是O(n)了，所以可以采用 key 来进行
//同样也分为多种情况
// 情况1，总节点数目相同，需要删除老的。a,b,(c,d),f,g --> a,b,(e,c),f,g
// 情况2，新节点数目比旧节点少，已经对比完新节点，却还存在老节点没对比，可以直接删除老的 a,b,(e,c,d),f,g --> a,b,(e,c),f,g
// 情况3，顺序变化。 a,b,(c,d,e),f,g --> a,b,(e,c,d),f,g
// 情况4，节点新增。 a,b,(c,e),f,g --> a,b,(e,c,d),f,g
/**旧children数组的 中间区间 的左边界 */
let s1 = i
/**新children数组的 中间区间 的左边界 */
let s2 = i
/**需要处理新节点的数量 */
const toBePatched = e2 - s2 + 1; // 这个可以用于优化情况2
/**老节点已经被patch处理的数量 */
let patched = 0; // 这个可以用于优化情况2
// 怎么判断当前这中间部分，是否有节点需要移动呢 -> 如果发现 所有节点的旧index都是升序的话，说明不需要移动
// 比如 a,b,(c,d,e),f,g --> a,b,(e,c,d),f,g ，其中cde的索引从 0 1 2 变成了 1 2 0，不是递增的，所以需要移动
/**是否有节点需要移动 - 标识符。为true的时候会使用最长递增子序列来进行移动 */
let moved = false;
/**当前新索引中，升序部分最大的值，用于判断索引是否为升序 */
let maxNewIndexSoFar = 0;
/**根据key查找index的映射Map，键是key，值是index */
const keyToNewIndexMap = new Map<string | number, number>();
/**- 新索引与旧索引的映射关系。
* - 初始化为0, 后面处理的时候如果发现是0的话，那么就说明新值在老的里面不存在
* - 在"遍历旧孩子们"的时候进行修改
*/
const newIndexToOldIndexMap: number[] = new Array(toBePatched).fill(0); //
//遍历新孩子们，设置 key 与 index 的映射
for (let j = s2; j <= e2; j++) {
/**当前索引对应的新孩子 */
const nextChild = c2[j]
if (nextChild.key) keyToNewIndexMap.set(nextChild.key, j) //用户有传入key才存
}
//遍历旧孩子们
for (let j = s1; j <= e1; j++) {
/**当前索引对应的旧孩子 */
const preChild = c1[j]
if (patched >= toBePatched) {//优化情况2
hostRemove(preChild.el)
continue//下面的就不需要执行了，优化算法速度
}
/**这个旧节点的新索引 */
let newIndex: number | undefined
if (preChild.key !== null || preChild.key !== undefined) { //用户有传入key才获取
newIndex = keyToNewIndexMap.get(preChild.key!) //从map中取出对应的索引
} else {// 用户有可能没有传入key，就用索引代替
for (let k = s2; k <= e2; k++) { //这时候就需要遍历了。 注意k <= e2，不要忘记等于号了
if (isSameVNodeType(preChild, c2[k])) {//判断 preChild 和 新孩子[k] 是否相等
newIndex = j
break
}
}
}
if (newIndex === undefined) { //如果经过上面的查找key，还没找到对应的索引，说明这个旧节点在新孩子数组中不存在，应该删除
hostRemove(preChild.el) //移除掉这个DOM
} else {//存在的话就patch，进行更深层次的更新
//根据newIndex是否升序，判断是否有节点需要移动
if (newIndex >= maxNewIndexSoFar) {//如果一直是升序的
maxNewIndexSoFar = newIndex
} else {//一旦发现有的不是升序，就认定有节点需要移动，启动最长递增子序列算法
moved = true
}
//在这里给 newIndexToOldIndexMap 赋值。 这时候的j就是旧index
// newIndex - s2 的含义：因为我们的数组索引是从"变化区域的左侧"开始，而newIndex的索引是从"整个children的左侧"开始，所以需要相减，才是我们真正想赋值的
// j + 1 的含义：因为j是从0开始，而在这个数组中，0是有特殊含义的(代表新值在老的里不存在)
newIndexToOldIndexMap[newIndex - s2] = j + 1
patch(preChild, c2[newIndex], container, parentComponent, null) //进行patch更新节点
patched++ //被处理过的值++
}
}
//使用最长递增子序列优化：因为如果有部分元素是升序的话，那么这些元素就是不需要移动的，只需要移动乱序的即可。
/** 若有节点需要移动，得到最长递增子序列(下标数组)，仅对移动过的节点处理 */
const increasingNewIndexSequence = moved ? getSequence(newIndexToOldIndexMap) : [] // 通过 moved 来进行优化，如果没有移动过的话 那么就不需要执行算法（这个算法也是有些时间复杂度的）
/**最长递增子序列的指针，从 (increasingNewIndexSequence.length - 1) 开始逆序遍历 */
let point = increasingNewIndexSequence.length - 1
//处理 顺序移动或新增 的情况。 使用逆序遍历，才能保证插入时的锚点已经被固定!!!
for (let j = toBePatched - 1; j >= 0; j--) {
// 假设toBePatched是5 ， 此时的递增子序列 increasingNewIndexSequence 是[1, 2, 4] ， point和j从末尾开始逆序
// j=4时，point=2，递增子序列[point] = 4， j === 4，则point--
// j=3时，ponit=1，递增子序列[point] = 2， j !== 2，则移动位置
// j=2时，ponit=1，递增子序列[point] = 2， j === 2，则point--
// j=1时，point=0，递增子序列[point] = 1， j === 1，则point--
/**确定当前要处理的节点索引 */
const nextIndex = s2 + j; // 因为j是 "中间区间" 的索引，而我们要拿到的孩子应该是在整个children数组中的索引
/**根据当前要处理的索引，拿到新孩子数组中指定的孩子 */
const nextChild = c2[nextIndex];
/**要插入的锚点。锚点等于当前节点索引+1，也就是当前节点的后面一个节点。 因为是倒遍历，所以锚点是位置确定的节点，不会变动了 */
const anchor = nextIndex + 1 < l2 ? c2[nextIndex + 1].el : parentAnchor; // 判断是否越界，越界了就用默认的
if (newIndexToOldIndexMap[j] === 0) {//如果当前值是0，说明要创建
patch(null, nextChild, container, parentComponent, anchor)//进行patch创建新节点
} else if (moved) {//需要移动的时候才
if (j !== increasingNewIndexSequence[point] || point < 0) {//除了判断j是否不相等， 还有point小于0的时候，就直接移动就行
//如果当前j和递增子序列的值不相同，说明是"非递增子序列"，需要移动位置
console.log(nextChild.el, '这个节点要移动位置');
hostInsert(nextChild.el!, container, anchor) //在指定锚点的前面插入DOM，即 container.insertBefore(el, anchor)
} else {
point-- //不需要移动的话，说明匹配成功递增子序列了，就 point-- 即可
}
}
}
}
}
/**获得最长递增子序列的索引数组
* @param arr 要被查找的数组
* @returns 返回最长子序列的下标数组。 比如 传入[4,2,3,1,5] ，得到 [1,2,4] （即最长递增序列是 2 3 5）
*/
function getSequence(arr: number[]): number[] {
const p = arr.slice();
const result = [0];
let i: number, j: number, u: number, v: number, c: number;
const len = arr.length;
for (i = 0; i < len; i++) {
const arrI = arr[i];
if (arrI !== 0) {
j = result[result.length - 1];
if (arr[j] < arrI) {
p[i] = j;
result.push(i);
continue;
}
u = 0;
v = result.length - 1;
while (u < v) {
c = (u + v) >> 1;
if (arr[result[c]] < arrI) {
u = c + 1;
} else {
v = c;
}
}
if (arrI < arr[result[u]]) {
if (u > 0) {
p[i] = result[u - 1];
}
result[u] = i;
}
}
}
u = result.length;
v = result[u - 1];
while (u-- > 0) {
result[u] = v;
v = p[v];
}
return result;
}5.结语
关于DIff算法的理解就到这里啦，可能有的地方写的不对，欢迎在评论区指出告诉我