Vue diff算法 如果 旧的开始节点 和 新的结束节点一致 会怎么操作

时间: 2024-04-21 07:29:00 浏览: 11
如果旧的开始节点和新的结束节点一致,则会进行 patchVnode 操作。patchVnode 会比较新旧节点的差异,并对它们进行更新。具体操作包括: 1. 更新节点的属性和子节点 2. 将旧的子节点移到新的子节点之前 3. 删除旧节点 如果旧的开始节点和新的结束节点一致,则表示这个节点都没有改变,只需要更新它的属性和子节点即可,无需对其进行移动或删除操作。
相关问题

vue2的diff算法和vue3的diff算法详解

Vue2和Vue3都是流行的前端框架,它们在虚拟DOM的diff算法上有一些区别。下面我会详细介绍一下Vue2和Vue3的diff算法。 Vue2的diff算法: Vue2使用的是经典的双指针算法来进行虚拟DOM的diff过程。大致的步骤如下: 1. 创建新旧虚拟DOM树(VNode),并进行比较。 2. 对新旧虚拟DOM树进行同层级的节点对比,找出差异。 3. 如果两个节点类型不同,则直接替换整个节点及其子节点。 4. 如果两个节点类型相同,则进行更详细的比较。 5. 对于有key的节点,通过key来匹配新旧节点,减少移动节点的操作。 6. 对于没有key的节点,使用遍历的方式进行比较,效率较低。 7. 如果在旧节点集合中找不到匹配的节点,则认为是新增节点,创建并插入到正确的位置。 8. 如果在新节点集合中找不到匹配的节点,则认为是删除节点,从DOM中移除。 Vue2的diff算法存在一些缺点: 1. 每次更新都需要对整个VNode树进行遍历,效率较低。 2. 对于没有key的节点,会使用遍历的方式进行比较,导致性能下降。 3. 当VNode树较大时,diff算法的性能会受到影响。 Vue3的diff算法: Vue3采用了一种更高效的diff算法,称为静态标记和提升(Static Markup and Hoisting)。它的主要思想是通过编译阶段的静态分析,将动态节点和静态节点进行标记,从而减少diff的过程。 Vue3的diff算法具体步骤如下: 1. 在编译阶段,通过静态分析将模板中的动态节点和静态节点进行标记。 2. 对于静态节点,会将其提升为常量,并在patch过程中跳过对这些节点的比较。 3. 对于动态节点,会使用类似Vue2的diff算法进行比较和更新。 4. 对于列表渲染(v-for)的情况,会通过唯一的key来进行精确匹配和复用节点。 5. 通过静态标记和提升,减少了不必要的比较和更新操作,提高了diff算法的效率。 Vue3的diff算法相比Vue2有以下优点: 1. 在编译阶段进行静态标记和提升,减少了运行时的工作量。 2. 可以更精确地识别出动态节点和静态节点,减少不必要的比较和更新操作。 3. 对于列表渲染,通过唯一的key进行精确匹配和复用节点,提高了性能。 总结: Vue2和Vue3的diff算法都是基于虚拟DOM的思想,但Vue3引入了静态标记和提升的概念,通过编译阶段的静态分析来优化diff过程,提高了性能。在实际开发中,如果需要更高的性能,推荐使用Vue3。

vue diff 算法 阮一峰

Vue 的 diff 算法实现主要是基于 Virtual DOM,它的核心思想是通过比较新旧 Virtual DOM 树的差异,最终只更新必要的部分,从而减少 DOM 操作的次数,提升性能。 具体实现上,Vue 的 diff 算法采用的是深度优先遍历算法,对比新旧节点,分为以下几种情况: 1. 新节点不存在,旧节点存在:将旧节点删除 2. 新节点存在,旧节点不存在:将新节点插入 3. 新旧节点都存在:比较新旧节点是否相同,如果不同,更新节点;如果相同,继续比较子节点 在比较子节点时,Vue 采用了一些优化策略,如只对同层节点进行比较,通过设置 key 属性来复用已有节点等,从而进一步提高 diff 算法的效率。 以上就是 Vue diff 算法的简单介绍,更详细的内容可以参考阮一峰的博客《深入浅出Vue.js》。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

新建文本文档.txt

新建文本文档
recommend-type

开源Git gui工具Fork

开源Git gui工具Fork,CSDN能找到教程,但是资料不多,推荐用Tortoise
recommend-type

yolov5在华为昇腾atlas上加速推理

该资源为yolov5在华为昇腾atlas上使用Ascend310芯片加速推理,属于c++后端开发,适合C++开发者在华为昇腾盒子上移植深度学习算法的博主们。 资源是demo形式,包含完整的一套代码,还有转好的离线模型文件和跑出的测试结果图片。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

HSV转为RGB的计算公式

HSV (Hue, Saturation, Value) 和 RGB (Red, Green, Blue) 是两种表示颜色的方式。下面是将 HSV 转换为 RGB 的计算公式: 1. 将 HSV 中的 S 和 V 值除以 100,得到范围在 0~1 之间的值。 2. 计算色相 H 在 RGB 中的值。如果 H 的范围在 0~60 或者 300~360 之间,则 R = V,G = (H/60)×V,B = 0。如果 H 的范围在 60~120 之间,则 R = ((120-H)/60)×V,G = V,B = 0。如果 H 的范围在 120~180 之间,则 R = 0,G = V,B =
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察

![MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1a36558cefc0339f7836cca7680c0aef.png) # 1. MATLAB柱状图概述** 柱状图是一种广泛用于数据可视化的图表类型,它使用垂直条形来表示数据中不同类别或组别的值。在MATLAB中,柱状图通过`bar`函数创建,该函数接受数据向量或矩阵作为输入,并生成相应的高度条形。 柱状图的优点在于其简单性和易于理解性。它们可以快速有效地传达数据分布和组别之间的比较。此外,MATLAB提供了广泛的定制选项,允许用户调整条形颜色、