Diff 算法全方位剖析：源码解读与图形直观解析

在前端开发中，Diff 算法是一个至关重要的概念，它被广泛应用于 Virtual DOM 等框架，以优化组件更新流程，提高应用程序的性能。本文将深入探讨三种最常用的 Diff 算法：简单 Diff、最长公共子序列（LCS）和红绿树（红黑树），并通过源码解读和图形直观解析的方式，帮助读者全面理解这些算法的工作原理。

简单 Diff

简单 Diff 算法是 Diff 算法中最简单的一种。它的基本思想是逐个比较新旧两棵树的子节点，如果发现子节点不同，则直接替换旧节点为新节点。简单 Diff 算法的优点在于实现简单，易于理解，但它的缺点是效率不高，尤其是当两棵树结构差异较大时，算法的复杂度可能达到 O(n^3)。

function simpleDiff(oldTree, newTree) {
  // 如果新旧树节点不同，则替换旧节点
  if (oldTree.type !== newTree.type) {
    return newTree;
  }

  // 如果新旧树节点相同，则逐个比较子节点
  for (let i = 0; i < oldTree.children.length; i++) {
    const oldChild = oldTree.children[i];
    const newChild = newTree.children[i];

    // 如果子节点不同，则替换旧子节点为新子节点
    if (oldChild.type !== newChild.type) {
      oldTree.children[i] = newChild;
    } else {
      // 如果子节点相同，则递归比较子节点
      simpleDiff(oldChild, newChild);
    }
  }

  // 返回更新后的旧树
  return oldTree;
}

最长公共子序列（LCS）

LCS 算法是一种更加高效的 Diff 算法。它的基本思想是找出两棵树中具有最长公共子序列的子树，然后仅更新那些不在最长公共子序列中的子树。LCS 算法的优点在于效率较高，复杂度为 O(n^2)，但它的缺点是实现较为复杂，理解起来有一定的难度。

function lcsDiff(oldTree, newTree) {
  // 计算两棵树的 LCS 子树
  const lcsSubtree = lcs(oldTree, newTree);

  // 更新 LCS 子树之外的子树
  for (let i = 0; i < oldTree.children.length; i++) {
    const oldChild = oldTree.children[i];
    const newChild = newTree.children[i];

    // 如果子节点不在 LCS 子树中，则更新子节点
    if (!lcsSubtree.has(oldChild) && !lcsSubtree.has(newChild)) {
      oldTree.children[i] = newChild;
    }
  }

  // 返回更新后的旧树
  return oldTree;
}

// 计算两棵树的 LCS 子树
function lcs(oldTree, newTree) {
  // 创建一个二维数组来存储 LCS 子树
  const lcsSubtree = new Array(oldTree.children.length + 1).fill(0).map(() => new Array(newTree.children.length + 1).fill(0));

  // 逐个比较两棵树的子节点
  for (let i = 0; i <= oldTree.children.length; i++) {
    for (let j = 0; j <= newTree.children.length; j++) {
      // 如果子节点相同，则 LCS 子树长度加 1
      if (oldTree.children[i] === newTree.children[j]) {
        lcsSubtree[i][j] = lcsSubtree[i - 1][j - 1] + 1;
      } else {
        // 如果子节点不同，则 LCS 子树长度取两棵树子节点的 LCS 子树长度的最大值
        lcsSubtree[i][j] = Math.max(lcsSubtree[i - 1][j], lcsSubtree[i][j - 1]);
      }
    }
  }

  // 返回 LCS 子树
  return lcsSubtree[oldTree.children.length][newTree.children.length];
}

红绿树（红黑树）

红绿树是一种二叉搜索树，它具有平衡性好，查询效率高的特点。在 Diff 算法中，红绿树可以用来存储旧树的所有子节点，当需要更新树时，可以利用红绿树的平衡性快速找到需要更新的子节点。红绿树 Diff 算法的优点在于效率高，复杂度为 O(n log n)，但它的缺点是实现较为复杂，理解起来有一定的难度。

class RedBlackTree {
  constructor() {
    this.root = null;
  }

  insert(node) {
    // 插入节点
    this.root = this._insert(this.root, node);
  }

  find(key) {
    // 查找节点
    return this._find(this.root, key);
  }

  delete(key) {
    // 删除节点
    this.root = this._delete(this.root, key);
  }

  _insert(node, newNode) {
    // 插入节点
    if (node === null) {
      return newNode;
    }

    if (newNode.key < node.key) {
      node.left = this._insert(node.left, newNode);
    } else {
      node.right = this._insert(node.right, newNode);
    }

    // 保持红黑树的平衡性
    node = this._balance(node);

    return node;
  }

  _find(node, key) {
    // 查找节点
    if (node === null) {
      return null;
    }

    if (key < node.key) {
      return this._find(node.left, key);
    } else if (key > node.key) {
      return this._find(node.right, key);
    } else {
      return node;
    }
  }

  _delete(node, key) {
    // 删除节点
    if (node === null) {
      return null;
    }

    if (key < node.key) {
      node.left = this._delete(node.left, key);
    } else if (key > node.key) {
      node.right = this._delete(node.right, key);
    } else {
      // 删除当前节点
      if (node.left === null) {
        return node.right;
      } else if (node.right === null) {
        return node.left;
      }

      // 找到后继节点
      let successor = node.right;
      while (successor.left !== null) {
        successor = successor.left;
      }

      // 用后继节点替换当前节点
      node.key = successor.key;
      node.value = successor.value;

      // 删除后继节点
      node.right = this._delete(node.right, successor.key);
    }

    // 保持红黑树的平衡性
    node = this._balance(node);

    return node;
  }

  _balance(node) {
    // 保持红黑树的平衡性
    if (node.left !== null && node.left.isRed && node.right !== null && node.right.isRed) {
      node.left.isRed = false;
      node.right.isRed = false;
      node.isRed = true;
    }

    if (node.left !== null && node.left.isRed && node.left.left !== null && node.left.left.isRed) {
      node = this._rightRotate(node);
      node.left.isRed = false;
      node.isRed = true;
    }

    if (node.right !== null && node.right.isRed && node.right.right !== null && node.right.right.is