Vue · 29/70
1. Composition API 逻辑复用 2. 微信小程序与 Vue 的区别 3. React Fiber 架构与 Vue 的设计差异 4. 渐进式框架的理解 5. React 和 Vue 的技术差异 6. React 和 Vue 的区别 7. setup 中获取组件实例 8. SPA 首屏加载优化 9. 单页应用如何提高加载速度 10. 模板预编译原理 11. 什么是虚拟DOM 12. Vite 的实现原理 13. VNode 的属性 14. Vue 组件中的原生事件监听器需要手动销毁吗 15. Vue 数组元素修改与视图更新 16. Vue 项目中封装 axios 17. 打破 Vue scoped 样式隔离 18. Vue 组件和插件的区别 19. Vue 组件通信方式 20. 虚拟 DOM 的实现原理 21. Computed 与 Watch 对比 22. Vue 项目跨域解决方案 23. Vue CSS scoped 的实现原理 24. Vue 组件渲染过程 25. Vue 自定义指令的使用场景 26. Vue data 为什么必须是函数 27. Vue 项目部署与 404 问题解决 28. Vue 组件错误统一监听 29. Vue Diff 算法:Vue2 vs Vue3 30. 手写 Vue 事件机制 31. Vue 中定义全局方法 32. Vue 框架理解 33. Vue.nextTick 原理与应用 34. Vue Mixin 的理解与应用 35. Vue2 对象新增属性不响应 36. Vue.observable 实现响应式状态管理 37. Vue 父组件监听子组件生命周期 38. Keep-Alive 实现原理 39. Vue 生命周期钩子 40. Vue 项目优化实践 41. Vue 性能优化 42. Vue 权限管理实现方案 43. Vue 大型项目的结构和组件划分 44. ref、toRef、toRefs 的区别与使用场景 45. Vue 渲染过程 46. Vue-Router 路由模式原理 47. Vue SSR 服务器端渲染实现 48. v-for 中 key 的作用 49. Vue slot 插槽的使用 50. Vue 模板编译原理 51. v-model 参数用法 52. v-if 与 v-show 区别 53. Vue 版本性能分析 54. Vue 1.x 响应式系统 55. Vue 2.x 响应式系统与组件更新 56. Vue2 数组变化检测的限制与解决方案 57. Vue2 响应式原理 58. Composition API vs Options API 59. Vue3 设置全局变量 60. watch 与 watchEffect 的区别 61. Vue3 响应式原理与优势 62. Vue 3 Proxy 响应式与性能优化 63. Vue3 实现 Modal 组件 64. Vuex 辅助函数的使用 65. Vue 3 的 Tree Shaking 特性 66. Vuex 数据刷新丢失问题 67. Vue3 新特性 68. Vuex 与 Pinia 状态管理 69. Vuex 的五种属性及其作用 70. Vuex 是什么?

Vue Diff 算法:Vue2 vs Vue3

Vue2 双端比较与 Vue3 最长递增子序列算法对比

问题

Vue 在更新虚拟 DOM 时如何高效地比较新旧节点?Vue2 和 Vue3 的 Diff 算法有什么区别?

解答

Vue2 双端比较算法

Vue2 使用双端比较,同时从新旧节点列表的两端向中间比较:

// Vue2 双端比较简化实现
function patchChildren(oldChildren, newChildren, parent) {
  let oldStartIdx = 0
  let oldEndIdx = oldChildren.length - 1
  let newStartIdx = 0
  let newEndIdx = newChildren.length - 1

  let oldStartVNode = oldChildren[oldStartIdx]
  let oldEndVNode = oldChildren[oldEndIdx]
  let newStartVNode = newChildren[newStartIdx]
  let newEndVNode = newChildren[newEndIdx]

  while (oldStartIdx <= oldEndIdx && newStartIdx <= newEndIdx) {
    if (!oldStartVNode) {
      // 节点已被移动,跳过
      oldStartVNode = oldChildren[++oldStartIdx]
    } else if (!oldEndVNode) {
      oldEndVNode = oldChildren[--oldEndIdx]
    } else if (isSameVNode(oldStartVNode, newStartVNode)) {
      // 情况1: 旧头 vs 新头
      patch(oldStartVNode, newStartVNode)
      oldStartVNode = oldChildren[++oldStartIdx]
      newStartVNode = newChildren[++newStartIdx]
    } else if (isSameVNode(oldEndVNode, newEndVNode)) {
      // 情况2: 旧尾 vs 新尾
      patch(oldEndVNode, newEndVNode)
      oldEndVNode = oldChildren[--oldEndIdx]
      newEndVNode = newChildren[--newEndIdx]
    } else if (isSameVNode(oldStartVNode, newEndVNode)) {
      // 情况3: 旧头 vs 新尾,需要移动节点
      patch(oldStartVNode, newEndVNode)
      parent.insertBefore(oldStartVNode.el, oldEndVNode.el.nextSibling)
      oldStartVNode = oldChildren[++oldStartIdx]
      newEndVNode = newChildren[--newEndIdx]
    } else if (isSameVNode(oldEndVNode, newStartVNode)) {
      // 情况4: 旧尾 vs 新头,需要移动节点
      patch(oldEndVNode, newStartVNode)
      parent.insertBefore(oldEndVNode.el, oldStartVNode.el)
      oldEndVNode = oldChildren[--oldEndIdx]
      newStartVNode = newChildren[++newStartIdx]
    } else {
      // 情况5: 四端都不匹配,在旧节点中查找
      const idxInOld = oldChildren.findIndex(
        (node, idx) =>
          idx >= oldStartIdx &&
          idx <= oldEndIdx &&
          isSameVNode(node, newStartVNode)
      )

      if (idxInOld > 0) {
        // 找到了,移动节点
        const vnodeToMove = oldChildren[idxInOld]
        patch(vnodeToMove, newStartVNode)
        parent.insertBefore(vnodeToMove.el, oldStartVNode.el)
        oldChildren[idxInOld] = undefined // 标记为已处理
      } else {
        // 没找到,创建新节点
        const el = createElm(newStartVNode)
        parent.insertBefore(el, oldStartVNode.el)
      }
      newStartVNode = newChildren[++newStartIdx]
    }
  }

  // 处理剩余节点
  if (oldStartIdx > oldEndIdx) {
    // 旧节点遍历完,新节点有剩余,批量添加
    const refElm = newChildren[newEndIdx + 1]?.el || null
    for (let i = newStartIdx; i <= newEndIdx; i++) {
      parent.insertBefore(createElm(newChildren[i]), refElm)
    }
  } else if (newStartIdx > newEndIdx) {
    // 新节点遍历完,旧节点有剩余,批量删除
    for (let i = oldStartIdx; i <= oldEndIdx; i++) {
      if (oldChildren[i]) {
        parent.removeChild(oldChildren[i].el)
      }
    }
  }
}

function isSameVNode(a, b) {
  return a.key === b.key && a.type === b.type
}

Vue3 最长递增子序列优化

Vue3 在双端比较的基础上,对中间乱序部分使用最长递增子序列(LIS)来最小化 DOM 移动:

// Vue3 Diff 简化实现
function patchKeyedChildren(oldChildren, newChildren, parent) {
  let i = 0
  let e1 = oldChildren.length - 1
  let e2 = newChildren.length - 1

  // 1. 从头部开始同步
  while (i <= e1 && i <= e2) {
    if (isSameVNode(oldChildren[i], newChildren[i])) {
      patch(oldChildren[i], newChildren[i])
      i++
    } else {
      break
    }
  }

  // 2. 从尾部开始同步
  while (i <= e1 && i <= e2) {
    if (isSameVNode(oldChildren[e1], newChildren[e2])) {
      patch(oldChildren[e1], newChildren[e2])
      e1--
      e2--
    } else {
      break
    }
  }

  // 3. 旧节点遍历完,挂载新节点
  if (i > e1 && i <= e2) {
    const anchor = newChildren[e2 + 1]?.el || null
    while (i <= e2) {
      parent.insertBefore(createElm(newChildren[i]), anchor)
      i++
    }
  }
  // 4. 新节点遍历完,卸载旧节点
  else if (i > e2 && i <= e1) {
    while (i <= e1) {
      parent.removeChild(oldChildren[i].el)
      i++
    }
  }
  // 5. 中间乱序部分,使用 LIS 优化
  else {
    const s1 = i
    const s2 = i

    // 建立新节点 key -> index 映射
    const keyToNewIndexMap = new Map()
    for (let j = s2; j <= e2; j++) {
      keyToNewIndexMap.set(newChildren[j].key, j)
    }

    // 记录新节点在旧节点中的位置
    const toBePatched = e2 - s2 + 1
    const newIndexToOldIndexMap = new Array(toBePatched).fill(0)
    let moved = false
    let maxNewIndexSoFar = 0

    // 遍历旧节点,更新/删除
    for (let j = s1; j <= e1; j++) {
      const oldVNode = oldChildren[j]
      const newIndex = keyToNewIndexMap.get(oldVNode.key)

      if (newIndex === undefined) {
        // 旧节点不在新列表中,删除
        parent.removeChild(oldVNode.el)
      } else {
        // 记录位置映射(+1 是为了区分 0 和未匹配)
        newIndexToOldIndexMap[newIndex - s2] = j + 1

        // 判断是否需要移动
        if (newIndex >= maxNewIndexSoFar) {
          maxNewIndexSoFar = newIndex
        } else {
          moved = true
        }

        patch(oldVNode, newChildren[newIndex])
      }
    }

    // 计算最长递增子序列,确定哪些节点不需要移动
    const increasingNewIndexSequence = moved
      ? getSequence(newIndexToOldIndexMap)
      : []

    // 从后向前遍历,移动和挂载节点
    let lastIndex = increasingNewIndexSequence.length - 1
    for (let j = toBePatched - 1; j >= 0; j--) {
      const nextIndex = s2 + j
      const anchor = newChildren[nextIndex + 1]?.el || null

      if (newIndexToOldIndexMap[j] === 0) {
        // 新节点,挂载
        parent.insertBefore(createElm(newChildren[nextIndex]), anchor)
      } else if (moved) {
        // 不在 LIS 中的节点需要移动
        if (lastIndex < 0 || j !== increasingNewIndexSequence[lastIndex]) {
          parent.insertBefore(newChildren[nextIndex].el, anchor)
        } else {
          lastIndex--
        }
      }
    }
  }
}

// 计算最长递增子序列的索引
function getSequence(arr) {
  const p = arr.slice() // 前驱索引
  const result = [0]

  for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
    const current = arr[i]
    if (current === 0) continue // 跳过新增节点

    const lastIndex = result[result.length - 1]
    if (arr[lastIndex] < current) {
      // 当前值大于结果最后一个,直接追加
      p[i] = lastIndex
      result.push(i)
    } else {
      // 二分查找,找到第一个大于等于 current 的位置
      let left = 0
      let right = result.length - 1
      while (left < right) {
        const mid = (left + right) >> 1
        if (arr[result[mid]] < current) {
          left = mid + 1
        } else {
          right = mid
        }
      }
      // 替换
      if (current < arr[result[left]]) {
        if (left > 0) {
          p[i] = result[left - 1]
        }
        result[left] = i
      }
    }
  }

  // 回溯,得到正确的 LIS 索引序列
  let len = result.length
  let idx = result[len - 1]
  while (len-- > 0) {
    result[len] = idx
    idx = p[idx]
  }

  return result
}

算法对比示例

// 假设有以下变化:
// 旧: [A, B, C, D, E, F, G]
// 新: [A, B, F, C, D, E, H, G]

// Vue2 双端比较过程:
// 1. A-A 匹配 ✓
// 2. B-B 匹配 ✓
// 3. G-G 匹配 ✓
// 4. 进入乱序处理,逐个查找移动

// Vue3 处理过程:
// 1. 头部同步: A, B
// 2. 尾部同步: G
// 3. 中间乱序: [C, D, E, F] -> [F, C, D, E, H]
// 4. 计算 LIS: C, D, E 位置递增,不需要移动
// 5. 只移动 F,新增 H

关键点

  • Vue2 双端比较:同时从两端向中间比较,有 5 种匹配情况,最坏时间复杂度 O(n²)
  • Vue3 预处理优化:先处理头尾相同的节点,减少需要 Diff 的范围
  • 最长递增子序列:找出不需要移动的最长序列,其他节点才需要移动,时间复杂度 O(nlogn)
  • key 的作用:通过 key 建立映射,快速定位节点,避免不必要的 DOM 操作
  • Vue3 优势:在大量节点乱序时,DOM 操作次数更少,性能更好