那找到最长递增子序列后呢
时间: 2024-04-25 16:26:42 浏览: 7
找到最长递增子序列后,Vue diff算法会将其标记为已处理,并将其从新旧节点数组中剔除。然后,算法会将未处理的新节点按照原顺序插入到已处理的节点后面,形成一个新的节点数组。
接下来,算法会继续遍历未处理的旧节点,如果发现一个旧节点在已处理的节点中不存在,那么它就是一个需要被删除的节点。对于需要删除的节点,算法会在新节点数组中找到它的下一个兄弟节点,并将它们之间的所有节点标记为需要被删除。
最后,算法会在新节点数组中依次遍历每个节点,如果发现一个新节点在已处理的节点中不存在,那么它就是一个需要被插入的节点。对于需要插入的节点,算法会在旧节点数组中找到它的下一个兄弟节点,并将它们之间的所有节点标记为需要被插入。
通过上述步骤,Vue diff算法就可以得到新旧节点数组之间的差异,然后再根据差异来对DOM进行最小化的更新,提高了DOM更新的效率。
相关问题
最长递增子序列 vue
最长递增子序列(Longest Increasing Subsequence,简称LIS)是指给定一个序列,找到其中最长的严格递增子序列的长度。对于Vue框架而言,最长递增子序列是指在Vue组件中找到最长的递增序列的长度。
为了求解最长递增子序列,可以运用动态规划的思想:
1. 创建一个与原序列长度相同的数组dp,初始化为1。dp[i]表示以第i个元素结尾的最长递增子序列的长度。
2. 从第2个元素开始遍历原序列,对于每个元素nums[i],遍历它之前的所有元素nums[j](j从0到i-1),如果nums[i]大于nums[j],则更新dp[i]为dp[j]+1。
3. 遍历完整个原序列后,dp数组中的最大值即为最长递增子序列的长度。
具体实现可以参考如下代码:
```javascript
function getLISLength(nums) {
const n = nums.length;
const dp = new Array(n).fill(1);
let maxLen = 1;
for (let i = 1; i < n; i++) {
for (let j = 0; j < i; j++) {
if (nums[i] > nums[j]) {
dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
maxLen = Math.max(maxLen, dp[i]);
}
}
}
return maxLen;
}
```
请注意,这只是计算最长递增子序列的长度,如果需要找出具体的递增子序列,还需要进行额外的操作。
Python编写最长递增子序列
Python编写最长递增子序列可以使用动态规划的方法来解决。下面是一个示例代码:
```python
def longest_increasing_subsequence(nums):
n = len(nums)
dp = * n # 初始化dp数组,每个元素默认为1
for i in range(1, n):
for j in range(i):
if nums[i] > nums[j]:
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
max_length = max(dp) # 最长递增子序列的长度
max_index = dp.index(max_length) # 最长递增子序列的最后一个元素的索引
# 通过回溯找到最长递增子序列
lis = [nums[max_index]]
for i in range(max_index - 1, -1, -1):
if nums[i] < nums[max_index] and dp[i] == dp[max_index] - 1:
lis.insert(0, nums[i])
max_index = i
return lis
# 测试
nums = [10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18]
result = longest_increasing_subsequence(nums)
print(result)
```
上述代码中,我们使用一个dp数组来记录以每个元素结尾的最长递增子序列的长度。然后通过两层循环遍历数组,如果当前元素大于前面的元素,则更新dp数组中对应位置的值。最后,找到dp数组中的最大值和对应的索引,通过回溯找到最长递增子序列。