详解vue3.0 diff算法的使用(超详细)

<div>
  <span> 苹果"htmlcode">

<template>
  <span> 苹果"htmlcode">

 <Fragment>
  <span> 苹果"htmlcode">

if (patchFlag > 0) {
   if (patchFlag & PatchFlags.KEYED_FRAGMENT) { 
     /* 对于存在key的情况用于diff算法 */
    patchKeyedChildren(
     c1 as VNode[],
     c2 as VNodeArrayChildren,
     container,
     anchor,
     parentComponent,
     parentSuspense,
     isSVG,
     optimized
    )
    return
   } else if (patchFlag & PatchFlags.UNKEYED_FRAGMENT) {
     /* 对于不存在key的情况,直接patch */
    patchUnkeyedChildren( 
     c1 as VNode[],
     c2 as VNodeArrayChildren,
     container,
     anchor,
     parentComponent,
     parentSuspense,
     isSVG,
     optimized
    )
    return
   }
  }


patchChildren根据是否存在key进行真正的diff或者直接patch。 既然diff算法存在patchChildren方法中，而patchChildren方法用在Fragment类型和element类型的vnode中，这样也就解释了diff算法的作用域是什么。 1.3 diff算法作用？
通过前言我们知道，存在这children的情况的vnode，需要通过patchChildren遍历children依次进行patch操作，如果在patch期间，再发现存在vnode情况，那么会递归的方式依次向下patch，那么找到与新的vnode对应的vnode显的如此重要。
我们用两幅图来向大家展示vnode变化。


如上两幅图表示在一次更新中新老dom树变化情况。
假设不存在diff算法，依次按照先后顺序patch会发生什么
如果 不存在diff算法 ，而是直接patchchildren 就会出现如下图的逻辑。

第一次patchChidren

第二次patchChidren

第三次patchChidren‘

第四次patchChidren

如果没有用到diff算法，而是依次patch虚拟dom树，那么如上稍微 修改dom顺序 ，就会在patch过程中没有一对正确的新老vnode，所以老vnode的节点没有一个可以复用，这样就需要重新创造新的节点，浪费了性能开销，这显然不是我们需要的。
那么diff算法的作用就来了。
diff作用就是在patch子vnode过程中，找到与新vnode对应的老vnode，复用真实的dom节点，避免不必要的性能开销
二 diff算法具体做了什么(重点)？
在正式讲diff算法之前，在patchChildren的过程中，存在 patchKeyedChildren
patchUnkeyedChildren
patchKeyedChildren 是正式的开启diff的流程，那么patchUnkeyedChildren的作用是什么呢？ 我们来看看针对没有key的情况patchUnkeyedChildren会做什么。


c1 = c1 || EMPTY_ARR
  c2 = c2 || EMPTY_ARR
  const oldLength = c1.length
  const newLength = c2.length
  const commonLength = Math.min(oldLength, newLength)
  let i
  for (i = 0; i < commonLength; i++) { /* 依次遍历新老vnode进行patch */
   const nextChild = (c2[i] = optimized
    "htmlcode">

  /* c1 老的vnode c2 新的vnode */
  let i = 0       /* 记录索引 */
  const l2 = c2.length  /* 新vnode的数量 */
  let e1 = c1.length - 1 /* 老vnode 最后一个节点的索引 */
  let e2 = l2 - 1    /* 新节点最后一个节点的索引 */


①第一步从头开始向尾寻找
(a b) c
(a b) d e


 /* 从头对比找到有相同的节点 patch ，发现不同，立即跳出*/
  while (i <= e1 && i <= e2) {
   const n1 = c1[i]
   const n2 = (c2[i] = optimized
    "text-align: center">

isSameVNodeType


export function isSameVNodeType(n1: VNode, n2: VNode): boolean {
 return n1.type === n2.type && n1.key === n2.key
}


isSameVNodeType 作用就是判断当前vnode类型 和 vnode的 key是否相等
②第二步从尾开始同前diff
a (b c)
d e (b c)


/* 如果第一步没有patch完，立即，从后往前开始patch ,如果发现不同立即跳出循环 */
  while (i <= e1 && i <= e2) {
   const n1 = c1[e1]
   const n2 = (c2[e2] = optimized
    "text-align: center">

③④主要针对新增和删除元素的情况，前提是元素没有发生移动， 如果有元素发生移动就要走⑤逻辑。 ③ 如果老节点是否全部patch，新节点没有被patch完,创建新的vnode
(a b)
(a b) c
i = 2, e1 = 1, e2 = 2
(a b)
c (a b)
i = 0, e1 = -1, e2 = 0


/* 如果新的节点大于老的节点数 ，对于剩下的节点全部以新的vnode处理（ 这种情况说明已经patch完相同的vnode ） */
  if (i > e1) {
   if (i <= e2) {
    const nextPos = e2 + 1
    const anchor = nextPos < l2 "text-align: center">

④ 如果新节点全部被patch，老节点有剩余，那么卸载所有老节点
i > e2
(a b) c
(a b)
i = 2, e1 = 2, e2 = 1
a (b c)
(b c)
i = 0, e1 = 0, e2 = -1


else if (i > e2) {
  while (i <= e1) {
   unmount(c1[i], parentComponent, parentSuspense, true)
   i++
  }
}


对于老的节点大于新的节点的情况 ，对于超出的节点全部卸载 （ 这种情况说明已经patch完相同的vnode ）
具体逻辑如图所示

⑤ 不确定的元素 （ 这种情况说明没有patch完相同的vnode ），我们可以接着①②的逻辑继续往下看 diff核心
在①②情况下没有遍历完的节点如下图所示。

剩下的节点。



 const s1 = i //第一步遍历到的index
   const s2 = i 
   const keyToNewIndexMap: Map<string | number, number> = new Map()
   /* 把没有比较过的新的vnode节点,通过map保存 */
   for (i = s2; i <= e2; i++) {
    if (nextChild.key != null) {
     keyToNewIndexMap.set(nextChild.key, i)
    }
   }
   let j
   let patched = 0 
   const toBePatched = e2 - s2 + 1 /* 没有经过 path 新的节点的数量 */
   let moved = false /* 证明是否 */
   let maxNewIndexSoFar = 0 
   const newIndexToOldIndexMap = new Array(toBePatched)
    for (i = 0; i < toBePatched; i++) newIndexToOldIndexMap[i] = 0
   /* 建立一个数组，每个子元素都是0 [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, ] */ 


遍历所有新节点把索引和对应的key,存入map keyToNewIndexMap中
keyToNewIndexMap存放 key -> index 的map
D : 2
E : 3
C : 4
I : 5
接下来声明一个新的指针 j ,记录剩下新的节点的索引。
patched,记录在第⑤步patched新节点过的数量
toBePatched记录⑤步之前，没有经过patched 新的节点的数量。
moved代表是否发生过移动，咱们的demo是已经发生过移动的。
newIndexToOldIndexMap用来存放新节点索引和老节点索引的数组。
newIndexToOldIndexMap 数组的index是新vnode的索引 ， value是老vnode的索引。
接下来


 for (i = s1; i <= e1; i++) { /* 开始遍历老节点 */
    const prevChild = c1[i]
    if (patched >= toBePatched) { /* 已经patch数量大于等于， */
     /* ① 如果 toBePatched新的节点数量为0 ，那么统一卸载老的节点 */
     unmount(prevChild, parentComponent, parentSuspense, true)
     continue
    }
    let newIndex
     /* ② 如果,老节点的key存在 ，通过key找到对应的index */
    if (prevChild.key != null) {
     newIndex = keyToNewIndexMap.get(prevChild.key)
    } else { /* ③ 如果,老节点的key不存在 */
     for (j = s2; j <= e2; j++) { /* 遍历剩下的所有新节点 */
      if (
       newIndexToOldIndexMap[j - s2] === 0 && /* newIndexToOldIndexMap[j - s2] === 0 新节点没有被patch */
       isSameVNodeType(prevChild, c2[j] as VNode)
      ) { /* 如果找到与当前老节点对应的新节点那么 ，将新节点的索引，赋值给newIndex */
       newIndex = j
       break
      }
     }
    }
    if (newIndex === undefined) { /* ①没有找到与老节点对应的新节点，删除当前节点，卸载所有的节点 */
     unmount(prevChild, parentComponent, parentSuspense, true)
    } else {
     /* ②把老节点的索引，记录在存放新节点的数组中， */
     newIndexToOldIndexMap[newIndex - s2] = i + 1
     if (newIndex >= maxNewIndexSoFar) {
      maxNewIndexSoFar = newIndex
     } else {
      /* 证明有节点已经移动了  */
      moved = true
     }
     /* 找到新的节点进行patch节点 */
     patch(
      prevChild,
      c2[newIndex] as VNode,
      container,
      null,
      parentComponent,
      parentSuspense,
      isSVG,
      optimized
     )
     patched++
    }
 }


这段代码算是diff算法的核心。
第一步： 通过老节点的key找到对应新节点的index:开始遍历老的节点，判断有没有key， 如果存在key通过新节点的keyToNewIndexMap找到与新节点index,如果不存在key那么会遍历剩下来的新节点试图找到对应index。 第二步：如果存在index证明有对应的老节点，那么直接复用老节点进行patch，没有找到与老节点对应的新节点，删除当前老节点。 第三步：newIndexToOldIndexMap找到对应新老节点关系。
到这里，我们patch了一遍，把所有的老vnode都patch了一遍。
如图所示

但是接下来的问题。
1 虽然已经patch过所有的老节点。可以对于已经发生移动的节点，要怎么真正移动dom元素。
2 对于新增的节点，（图中节点I）并没有处理，应该怎么处理。


  /*移动老节点创建新节点*/
   /* 根据最长稳定序列移动相对应的节点 */
   const increasingNewIndexSequence = moved
    "color: #ff0000">总结

经过上述我们大致知道了diff算法的流程
1 从头对比找到有相同的节点 patch ，发现不同，立即跳出。
2如果第一步没有patch完，立即，从后往前开始patch ,如果发现不同立即跳出循环。 3如果新的节点大于老的节点数 ，对于剩下的节点全部以新的vnode处理（ 这种情况说明已经patch完相同的vnode ）。 4 对于老的节点大于新的节点的情况 ， 对于超出的节点全部卸载 （ 这种情况说明已经patch完相同的vnode ）。 5不确定的元素（ 这种情况说明没有patch完相同的vnode ） 与 3 ，4对立关系。
1 把没有比较过的新的vnode节点,通过map保存
记录已经patch的新节点的数量 patched
没有经过 path 新的节点的数量 toBePatched
建立一个数组newIndexToOldIndexMap，每个子元素都是[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, ] 里面的数字记录老节点的索引 ，数组索引就是新节点的索引
开始遍历老节点
① 如果 toBePatched新的节点数量为0 ，那么统一卸载老的节点
② 如果,老节点的key存在 ，通过key找到对应的index
③ 如果,老节点的key不存在
1 遍历剩下的所有新节点
2 如果找到与当前老节点对应的新节点那么 ，将新节点的索引，赋值给newIndex
④ 没有找到与老节点对应的新节点，卸载当前老节点。
⑤ 如果找到与老节点对应的新节点，把老节点的索引，记录在存放新节点的数组中，
1 如果节点发生移动 记录已经移动了
2 patch新老节点 找到新的节点进行patch节点
遍历结束 如果发生移动
① 根据 newIndexToOldIndexMap 新老节点索引列表找到最长稳定序列
② 对于 newIndexToOldIndexMap -item =0 证明不存在老节点 ，从新形成新的vnode
③ 对于发生移动的节点进行移动处理。
三 key的作用，如何正确key。 
1key的作用
在我们上述diff算法中，通过isSameVNodeType方法判断，来判断key是否相等判断新老节点。
那么由此我们可以总结出？
在v-for循环中，key的作用是：通过判断newVnode和OldVnode的key是否相等，从而复用与新节点对应的老节点，节约性能的开销。
2如何正确使用key 
①错误用法 1：用index做key。
用index做key的效果实际和没有用diff算法是一样的，为什么这么说呢，下面我就用一幅图来说明：

如果所示当我们用index作为key的时候，无论我们怎么样移动删除节点，到了diff算法中都会从头到尾依次patch(图中： 所有节点均未有效的复用 )
②错误用法2 ：用index拼接其他值作为key。
当已用index拼接其他值作为索引的时候，因为每一个节点都找不到对应的key，导致所有的节点都不能复用,所有的新vnode都需要重新创建。都需要重新create
如图所示。

③正确用法 ：用唯一值id做key(我们可以用前后端交互的数据源的id为key)。
如图所示。每一个节点都做到了复用。起到了diff算法的真正作用。

四 总结
我们在上面，已经把刚开始的问题统统解决了，最后用一张思维脑图来从新整理一下整个流程。


        

            
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