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Vue 3渲染器（Renderer）的Patching算法优化：深入理解最长递增子序列（LIS）的应用

Vue 3 渲染器Patching算法优化：深入理解最长递增子序列（LIS）的应用

大家好，今天我们来深入探讨Vue 3渲染器中Patching算法的优化，特别是最长递增子序列（LIS）在其中的应用。 Vue 3在性能方面做了大量优化，而Patching算法的改进是其中一个关键因素。 理解这一块，能帮助我们更好地理解Vue 3的渲染机制，并能为我们在其他前端框架或库的设计中提供借鉴。

1. Patching算法简介

Patching算法，也称为Diff算法，是虚拟DOM的核心组成部分。其基本思想是：当组件的状态发生变化时，Vue会创建一个新的虚拟DOM树，然后将新的虚拟DOM树与旧的虚拟DOM树进行比较，找出差异（patches），最后只更新实际DOM中发生变化的部分。 这样可以避免不必要的DOM操作，提高渲染效率。

与Vue 2相比，Vue 3的Patching算法更加精细和高效，主要体现在以下几个方面：

  • 更小的粒度: Vue 3将VNode的类型进行了更细致的划分，例如静态节点、文本节点、元素节点、组件节点等，使得Patching过程可以针对不同类型的节点采取不同的优化策略。
  • 静态提升: Vue 3能够识别并提升静态节点，这些节点在多次渲染中不会发生变化，因此可以跳过Patching过程，直接复用。
  • Block Tree: Vue 3引入了Block Tree的概念，将模板划分为多个静态区域（Blocks），在Patching时只需要比较动态区域，减少了需要遍历的节点数量。
  • 最长递增子序列（LIS）: 这是我们今天要重点讨论的内容。 在处理具有动态子节点的列表时，Vue 3使用LIS算法来优化更新过程。

2. 动态列表更新的问题

在动态列表中，子节点的数量和顺序可能会发生变化。 传统的Diff算法通常会采用以下策略：

  1. 删除旧的节点: 将旧列表中所有节点删除。
  2. 添加新的节点: 将新列表中所有节点添加到DOM中。

这种方式简单粗暴，但在性能上存在明显的缺陷。 即使只是列表中少量节点的顺序发生了变化，也会导致大量DOM元素的删除和重建，造成不必要的性能开销。

举个例子，假设我们有一个列表：

<ul>
  <li key="A">A</li>
  <li key="B">B</li>
  <li key="C">C</li>
  <li key="D">D</li>
  <li key="E">E</li>
</ul>

现在列表的顺序变为：

<ul>
  <li key="A">A</li>
  <li key="E">E</li>
  <li key="B">B</li>
  <li key="C">C</li>
  <li key="D">D</li>
</ul>

如果采用传统的Diff算法，需要删除 B、C、D、E，然后再添加 E、B、C、D。 实际上，只有 E 的位置发生了变化，其他节点都可以复用。 Vue 3的目标是尽可能地复用现有的DOM节点，避免不必要的删除和重建。

3. LIS算法的引入

Vue 3引入了最长递增子序列（LIS）算法来优化动态列表的更新。 LIS算法可以找到一个序列中最长的递增子序列，这里的递增指的是元素的索引递增。

LIS算法的作用： 在Vue 3的Patching过程中，LIS算法用于找出新旧列表中key相同的节点的最长递增子序列。 这些节点的位置不需要移动，只需要更新它们的内容即可。 而不在LIS中的节点，才需要进行移动、创建或删除操作。

LIS算法如何应用：

  1. 构建索引数组: 首先，创建一个索引数组 newIndexToOldIndexMap，用于记录新列表中每个key对应的旧列表中的索引。 如果某个key在旧列表中不存在，则对应的索引为 -1。

  2. 计算最长递增子序列: 使用LIS算法计算 newIndexToOldIndexMap 中不为-1的索引构成的最长递增子序列。

  3. 移动节点: 遍历新列表，对于每个节点：

    • 如果该节点的key在旧列表中不存在，则创建新的DOM节点并插入到正确的位置。
    • 如果该节点的索引不在LIS中，则将该节点移动到正确的位置。
    • 如果该节点的索引在LIS中，则保持该节点的位置不变，只需要更新其内容即可。

4. LIS算法详解

最长递增子序列（LIS）问题是一个经典的动态规划问题。 常见的LIS算法有两种：

  1. 动态规划（DP）算法： 时间复杂度为 O(n^2)。
  2. 贪心 + 二分查找算法： 时间复杂度为 O(n log n)。

由于Vue 3对性能要求较高，因此选择了贪心 + 二分查找算法来实现LIS。

贪心 + 二分查找算法的步骤：

  1. tails 数组: 创建一个 tails 数组，用于保存当前已知的最长递增子序列的尾部元素。 tails[i] 表示长度为 i+1 的递增子序列的最小尾部元素。

  2. 遍历序列: 遍历原始序列，对于每个元素 x：

    • 二分查找: 在 tails 数组中查找第一个大于或等于 x 的元素。

    • 更新 tails 数组:

      • 如果找到了大于或等于 x 的元素 tails[i]，则将 tails[i] 更新为 x。 这意味着我们找到了一个更小的尾部元素，可以构成一个更长的递增子序列。
      • 如果没有找到大于或等于 x 的元素，则将 x 添加到 tails 数组的末尾。 这意味着我们找到了一个更长的递增子序列。

  3. LIS 长度: tails 数组的长度就是最长递增子序列的长度。

  4. predecessors 数组： 为了能够重建最长递增子序列，我们需要维护一个 predecessors 数组，记录每个元素的前驱节点。 当我们更新 tails 数组时，也需要更新 predecessors 数组。

代码示例 (JavaScript):

function getSequence(arr) {
  const p = arr.slice(); // 用于记录每个位置的前驱节点
  const result = [0]; // 存储最长递增子序列的索引
  let i, j, u, v, c;
  const len = arr.length;

  for (i = 0; i < len; i++) {
    const arrI = arr[i];
    if (arrI !== 0) { // 忽略 0 值
      j = result[result.length - 1]; // 当前最长递增子序列的最后一个元素的索引
      if (arr[j] < arrI) { // 如果当前元素大于最长递增子序列的最后一个元素
        p[i] = j; // 记录当前元素的前驱节点为 j
        result.push(i); // 将当前元素的索引添加到最长递增子序列中
        continue;
      }

      // 二分查找，找到第一个大于等于 arrI 的元素
      u = 0;
      v = result.length - 1;
      while (u < v) {
        c = (u + v) >> 1; // 等价于 Math.floor((u + v) / 2)
        if (arr[result[c]] < arrI) {
          u = c + 1;
        } else {
          v = c;
        }
      }

      // 如果找到了，更新 tails 数组
      if (arrI < arr[result[u]]) {
        if (u > 0) {
          p[i] = result[u - 1]; // 记录当前元素的前驱节点
        }
        result[u] = i; // 更新 tails 数组
      }
    }
  }

  // 回溯，重建最长递增子序列
  u = result.length;
  v = result[u - 1];
  while (u-- > 0) {
    result[u] = v;
    v = p[v];
  }

  return result;
}

代码解释:

  • arr: 输入的数组。
  • p: predecessors 数组，用于记录每个元素的前驱节点。
  • result: 用于存储最长递增子序列的索引。
  • i: 当前遍历到的元素的索引。
  • j: 当前最长递增子序列的最后一个元素的索引。
  • u, v, c: 用于二分查找。

示例:

const arr = [2, 1, 5, 3, 6, 4, 8, 9, 7];
const sequence = getSequence(arr);
console.log(sequence); // 输出: [1, 3, 5, 6, 7] (对应的元素为 [1, 3, 4, 8, 9])

5. Vue 3中的LIS应用示例

为了更好地理解LIS算法在Vue 3中的应用，我们来看一个简化的示例。 假设我们有以下新旧列表：

旧列表:

const oldChildren = [
  { key: 'A', text: 'A' },
  { key: 'B', text: 'B' },
  { key: 'C', text: 'C' },
  { key: 'D', text: 'D' },
  { key: 'E', text: 'E' },
];

新列表:

const newChildren = [
  { key: 'A', text: 'A' },
  { key: 'E', text: 'E' },
  { key: 'B', text: 'B' },
  { key: 'C', text: 'C' },
  { key: 'F', text: 'F' },
  { key: 'D', text: 'D' },
];

Patching过程:

  1. 构建 newIndexToOldIndexMap:

    const newIndexToOldIndexMap = new Array(newChildren.length).fill(0); // 初始化数组，后续用于记录索引
for (let i = 0; i < newChildren.length; i++) {
  const newVNode = newChildren[i];
  const key = newVNode.key;
  let found = false; // 标记是否找到对应的旧节点
  for (let j = 0; j < oldChildren.length; j++) {
    const oldVNode = oldChildren[j];
    if (key === oldVNode.key) {
      newIndexToOldIndexMap[i] = j; // 记录新节点在旧节点中的索引
      found = true;
      break;
    }
  }
  if (!found) {
    newIndexToOldIndexMap[i] = -1; // 如果没找到，则设置为 -1
  }
}

// newIndexToOldIndexMap: [0, 4, 1, 2, -1, 3]

  2. 计算LIS: 从 newIndexToOldIndexMap 中提取非 -1 的索引，即 [0, 4, 1, 2, 3]，然后使用 getSequence 函数计算其LIS。

    const increasingNewIndexSequence = getSequence(newIndexToOldIndexMap);
// increasingNewIndexSequence: [0, 1, 2, 3]

    这意味着新列表中索引为 0, 1, 2, 3 的节点（即A, E, B, C）构成最长递增子序列。

  3. 移动节点: 遍历新列表，根据LIS的结果进行节点移动。

    let j = increasingNewIndexSequence.length - 1; // LIS的指针
let s = increasingNewIndexSequence[j];

for (let i = newChildren.length - 1; i >= 0; i--) {
  const newIndex = i;
  const oldIndex = newIndexToOldIndexMap[i];

  if (oldIndex === -1) {
    // 新节点，创建并插入
    console.log(`创建节点 ${newChildren[i].key} 并插入`);
  } else {
    if (j < 0 || i !== increasingNewIndexSequence[j]) {
      // 需要移动的节点
      console.log(`移动节点 ${newChildren[i].key} 到正确位置`);
    } else {
      // 不需要移动的节点，只需要更新内容
      console.log(`更新节点 ${newChildren[i].key} 内容`);
      j--;
    }
  }
}

    Patching 结果:

    • A：更新内容。
    • E：更新内容。
    • B：更新内容。
    • C：更新内容。
    • F：创建节点并插入。
    • D：移动节点到正确位置。

    通过LIS算法，我们只需要移动 D 节点，并创建 F 节点，而 A、E、B、C 节点只需要更新内容，大大减少了DOM操作。

6. LIS算法的优势

使用LIS算法优化Patching过程具有以下优势：

  • 减少DOM操作: 尽可能地复用现有的DOM节点，避免不必要的删除和重建操作。
  • 提高渲染性能: 通过减少DOM操作，可以显著提高渲染性能，尤其是在处理大型动态列表时。
  • 提升用户体验: 更快的渲染速度可以带来更流畅的用户体验。

7. LIS算法的局限性

虽然LIS算法在优化动态列表更新方面表现出色，但也存在一些局限性：

  • 算法复杂度: LIS算法的时间复杂度为 O(n log n)，虽然比传统的 O(n^2) 算法有所提升，但在某些极端情况下，仍然可能成为性能瓶颈。
  • 空间复杂度: LIS算法需要额外的空间来存储 tails 和 predecessors 数组。
  • 适用场景: LIS算法主要适用于列表元素顺序发生变化的情况。 如果列表元素的内容发生大量变化，或者列表结构发生较大变化，LIS算法的优化效果可能不明显。

8. 其他优化策略

除了LIS算法之外，Vue 3还采用了其他优化策略来提高Patching性能：

  • key的必要性: key 属性是Vue用于识别VNode的唯一标识。 在列表渲染中，key 属性至关重要，它可以帮助Vue正确地识别和复用DOM节点。 如果没有提供 key 属性，Vue会尝试就地更新节点，这可能会导致性能问题。
  • Fragment: Vue 3引入了Fragment，允许组件返回多个根节点。 这可以减少不必要的DOM包裹，提高渲染效率。
  • Teleport: Teleport 允许组件渲染到DOM树的不同位置。 这可以方便地实现模态框、对话框等UI组件。

9. 总结与启示

Vue 3 通过引入 LIS 算法，显著优化了动态列表的更新过程，减少了不必要的 DOM 操作，提升了渲染性能。 理解 LIS 算法的原理及其在 Vue 3 中的应用，有助于我们更好地理解 Vue 3 的渲染机制，为我们设计更高效的前端应用提供借鉴。 实际开发中，合理使用 key 属性、利用 Fragment 和 Teleport 等特性，可以进一步提升应用的性能和用户体验。

10. 持续学习与探索

Vue 3的Patching算法是一个复杂而精妙的系统，本文只是对其优化策略（特别是LIS的应用）进行了深入的探讨。 深入理解这些优化策略，可以帮助我们更好地理解Vue 3的渲染机制，并为我们在其他前端框架或库的设计中提供借鉴。 希望大家可以继续深入学习，探索更多前端性能优化的技巧。

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