从 Diff 的入口函数reconcileChildFibers出发,接着再看看不同类型的 Diff 是如何实现的。 让稍稍看下 Diff 的入口函数,不要被代码长度吓到喽 ,其实逻辑很简单——在函数内部,会根据newChild类型调用不同的处理函数。 // 根据newChild类型选择不同diff函数处理functionreconcileChildFibers(returnFiber: Fiber,currentFi...
npm install react-text-diff Usage import {Component} from'react'; import CodeDiff from'react-text-diff'; class Demo extends Component{ constructor(props){ super(props); this.state ={ oldStr: oldStr, newStr: newStr, context: 100000, // max 100000 ...
// diff text nodeif(typeofvnode==='string'){// 如果当前的DOM就是文本节点,则直接更新内容if(dom&&dom.nodeType===3){// nodeType: https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/Node/nodeTypeif(dom.textContent!==vnode){dom.textContent=vnode;}// 如果DOM不是文本节点,则新建一个文本节点DO...
children.length > 0) { diffChild(oldDom, newVdom) // 遍历对比子节点 } return oldDom } 下面根据不同比较类型实现相应逻辑。 对比文本节点 首先进行较为简单的文本节点的比较,代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 // 对比文本节点 function diffTextDom(oldDom, newVdom) { ...
diff算法用来计算出Virtual DOM中改变的部分,然后针对该部分进行DOM操作,而不用重新渲染整个页面,渲染整个DOM结构的过程中开销是很大的,需要浏览器对DOM结构进行重绘与回流,而diff算法能够使得操作过程中只更新修改的那部分DOM结构而不更新整个DOM,这样能够最小化操作DOM结构,能够最大程度上减少浏览器重绘与回流的规模。
diff算法 传统的diff算法是通过循环递归的方式对节点一次进行对比,需要O(n ^3)的时间复杂度。为什么?我们从最简单的说,把一棵树转换为另外一棵树,其实就是把一颗n个节点的树挨个儿去另一棵n个节点的树中查找,整个过程是n*n,那么如果发现有不同的地方,我们就需要需改,对一棵树的增删改的算法复杂度是n,那么...
3.传统 diff 算法 将一颗 Tree 通过最小操作步数映射为另一颗 Tree,这种算法称之为 Tree Edit Distance(树编辑距离)。如图: 上图中,最小操作步数(编辑距离)为 3: 删除ul 节点 添加span 节点 添加text 节点 而Tree Edit Distance 算法从 1979 年到 2011年,经过了30多年的发展演变,其时间复杂度最终被优化到...
A simple and beautiful text diff viewer component made with Diff and React. - praneshr/react-diff-viewer
diff.forEach(function(part){// green for additions, red for deletions// grey for common partscolor = part.added?'green': part.removed?'red':'grey'; span =document.createElement('span'); span.style.color= color; span.appendChild(document.createTextNode(part.value)); ...
Diff的瓶颈以及React如何应对 由于Diff 操作本身也会带来性能损耗,React文档中提到,即使在最前沿的算法中,将前后两棵树完全比对的算法的复杂程度为 O(n 3 ),其中 n 是树中元素的数量。 如果在 React 中使用了该算法,那么展示 1000个元素所需要执行的计算量将在十亿的量级范围。这个开销实在是太过高昂。