最小依赖图重新计算值算法-唐霜

大家好呀，好久没有写正式的文章了，有点生【原创不易，请尊重版权】【原创不易，请尊重版权】疏了。最近完成了一个库的PoC，在最近一【原创内容，转载请注明出处】【原创不易，请尊重版权】期的《Robust》里面也有介绍到，你有【本文受版权保护】【版权所有，侵权必究】听最近一期的《Robust》吗？这个库叫本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创不易，请尊重版权】sfcjs，sfc即single fil原创内容，盗版必究。【版权所有，侵权必究】e component的缩写，你写过vu著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】e的话，肯定知道vue的.vue后缀文件未经授权，禁止复制转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。的写法，对的，就是这个家伙。

在这个库中，我基于依赖收集做响应式更新，著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【原创内容，转载请注明出处】整个视图被提前建立一个树状结构，并且有一【版权所有，侵权必究】【原创不易，请尊重版权】个依赖收集的列表，每次被依赖的响应式数据本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【本文首发于唐霜的博客】发生变化，就去遍历每个节点，检查每个节点【转载请注明来源】【版权所有，侵权必究】的依赖是否有这个变化的数据，如果有，就更本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创内容，转载请注明出处】新当前这个节点。sfcjs里面没有用vi本文作者：唐霜，转载请注明出处。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。rtual dom，更新只针对当前节点，【未经授权禁止转载】【转载请注明来源】所以效率肯定会比react vue都高。

【作者：唐霜】【未经授权禁止转载】

原创内容，盗版必究。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。

let a = 1
let b = a + 5

著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【本文受版权保护】【关注微信公众号：wwwtangshua本文版权归作者所有，未经授权不得转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。ngnet】

这里就会有一个问题，假如这种依赖关系比较本文版权归作者所有，未经授权不得转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。复杂，那么，这个更新的机制应该怎么处理呢原创内容，盗版必究。【作者：唐霜】？例如，我们有如下这些变量：

let a = 1
let b = a + 5
let c = a + b + 3
let d = c + 9
let e = a * 4
let f = 10
let g = f + a + c + 2
let h = a + d + 6
let i = g + d

它们之间的依赖关系如下：

著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【作者：唐霜】【转载请注明来源】【转载请注明来源】

基于这个图，我们可以看到所有这些变量之间【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】的依赖关系，这个可以被称为“全依赖图”。本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.net但是，在我们的代码中，虽然声明了这些变量未经授权，禁止复制转载。未经授权，禁止复制转载。，但是我们真正在视图中，可能并没有全部用【本文受版权保护】【本文受版权保护】到，我们可能只用到了bcdfg这几个，可【本文受版权保护】未经授权，禁止复制转载。以发现，我们实际的依赖图比这个“全依赖图【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。”要小，但是，虽然我们只依赖了bcdfg【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【本文首发于唐霜的博客】，但是实际上，a这个变量也被依赖了。所以原创内容，盗版必究。原创内容，盗版必究。，最终的“最小依赖图”是这样：

【访问 www.tangshuang.n【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】原创内容，盗版必究。et 获取更多精彩内容】【关注微信公众号：wwwtangshua【作者：唐霜】【作者：唐霜】ngnet】

从这个图上，我们其实可以猜测出，真正能够本文版权归作者所有，未经授权不得转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。发生变化的，只有af这两个变量，其他变量【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【原创不易，请尊重版权】都是中间过程变量。

【原创内容，转载请注明出处】【原创内容，转载请注明出处】【作者：唐霜】

现在，我们回到编程的思路中来，假设我们的【作者：唐霜】转载请注明出处：www.tangshuang.net一个节点依赖了c和g，此时，我们要如何编著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【转载请注明来源】程，才能在代码层面让我们的这个节点在a发未经授权，禁止复制转载。原创内容，盗版必究。生更新时更新节点内容呢？

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我们来看看一些框架是怎么做的吧。

【关注微信公众号：wwwtangshua【转载请注明来源】未经授权，禁止复制转载。ngnet】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。转载请注明出处：www.tangshua未经授权，禁止复制转载。未经授权，禁止复制转载。ng.net

先看看angularjs：

$scope.$watch('a', () => {
  $scope.c = $scope.b + $scope.a + 3
})

$scope.$watch('b', () => {
  $scope.c = $scope.b + $scope.a + 3
})

$scope.$watch('a', () => {
  $scope.b = $scope.a + 5
})

// ... 省略其他依赖关系梳理

可以看到在angualrjs中我们没有办【原创不易，请尊重版权】未经授权，禁止复制转载。法直接表达依赖关系，只能通过$watch【版权所有，侵权必究】【原创内容，转载请注明出处】来在某个值发生变化时，做一个计算，从而使本文作者：唐霜，转载请注明出处。【本文受版权保护】另外一个值发生变化。angularjs基本文作者：唐霜，转载请注明出处。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。于脏检查机制去处理这些属性，关于脏检查机【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】转载请注明出处：www.tangshuang.net制，我在之前的一篇文章中有解释过，这里就不再赘述。总之，你会发【未经授权禁止转载】【本文首发于唐霜的博客】现，这里的所有watch函数，都要执行好【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】多次。

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再来看看vue里面：

【原创不易，请尊重版权】【转载请注明来源】未经授权，禁止复制转载。【作者：唐霜】

export default {
  data() {
    return {
      a: 1,
      f: 10,
    }
  },
  computed: {
    b() {
      return this.a + 5
    },
    c() {
      return this.a + this.b + 3
    },
    d() {
      return this.c + 9
    },
    g() {
      return this.a + this.c + this.f + 2
    },
  },
}

哇塞，这样就可以完全表达出一个变量的依赖【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】转载请注明出处：www.tangshuang.net逻辑，虽然单纯从表达式来看，我们并不知道【未经授权禁止转载】【转载请注明来源】dg依赖了a，但是基于vue的依赖收集，【原创内容，转载请注明出处】本文作者：唐霜，转载请注明出处。当this.a发生变化时，这些计算属性都【转载请注明来源】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。会重新进行计算。

看上去完美对么？但是，如果你深入了解过v转载请注明出处：www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。ue的计算属性的实现原理，你可能会发现，【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有，侵权必究】它的依赖计算本质上还是watcher（在原创内容，盗版必究。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】vue3中已经重构，不再使用这种方案），【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】通过对a的监听，来重新计算bcdg。但是【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。，你有没有发现，当a发生变化的时候，c要【转载请注明来源】【本文首发于唐霜的博客】重新计算一次，而此时，b也会重新计算一次【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】原创内容，盗版必究。，b的重新计算，又会导致c再重新计算一次本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【版权所有，侵权必究】，也就是说，a的变化，会让c计算两次。

【关注微信公众号：wwwtangshua【本文首发于唐霜的博客】本文作者：唐霜，转载请注明出处。ngnet】【本文首发于唐霜的博客】未经授权，禁止复制转载。

但是，这完全没有必要对吗？

【本文受版权保护】【转载请注明来源】

有没有一种方法，可以让这些基于依赖的重新著作权归作者所有，禁止商业用途转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net计算只执行一次呢？有的。

【关注微信公众号：wwwtangshua原创内容，盗版必究。转载请注明出处：www.tangshuang.netngnet】【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。

我们现在重新去分析angular和vue【本文受版权保护】本文作者：唐霜，转载请注明出处。里面的问题所在，或许也是整个设计上的无奈著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net。就是我们无法在一开始就知道c依赖ab的未经授权，禁止复制转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】同时，b也依赖a。也就是说，bc这两个都【本文首发于唐霜的博客】本文作者：唐霜，转载请注明出处。依赖a的计算属性是割裂的，所以，每次重新本文作者：唐霜，转载请注明出处。【转载请注明来源】计算值的时候，它们只能自己单独计算，而这未经授权，禁止复制转载。原创内容，盗版必究。种割裂就导致c在a变时计算一次，b变时再【版权所有，侵权必究】未经授权，禁止复制转载。计算一次。

怎么办呢？

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我们建立一种计算的优先级等级机制来完成重【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】未经授权，禁止复制转载。新计算。也就是说，这次，我们不是所有的b转载请注明出处：www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。cdg平等的大家都来计算一次自己，而是有【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】一个基于优先级的等级划分，通盘考虑，统筹【作者：唐霜】【本文首发于唐霜的博客】规划。

在这种等级划分中，我们确定哪些变量先重新【转载请注明来源】【未经授权禁止转载】计算，哪些后重新计算，也就是分批计算。而转载请注明出处：www.tangshuang.net【作者：唐霜】这个分批次的算法，就是本文的重点。先按住转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创不易，请尊重版权】不讲。通过这个分批之后，每个变量我只需要【本文首发于唐霜的博客】【原创内容，转载请注明出处】计算一次。我们先用我们的眼睛来统筹规划一著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【原创不易，请尊重版权】下，上面的最小依赖图中，我们可以这样划分【转载请注明来源】转载请注明出处：www.tangshuang.net批次：

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af|b|c|dg

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这是怎么做到的呢？你可以这样思考，比如我转载请注明出处：www.tangshuang.net【作者：唐霜】们拿c举例，如果a发生变化的时候，马上去【原创内容，转载请注明出处】【版权所有，侵权必究】重新计算c，紧接着，b也会由于a变而发生【原创不易，请尊重版权】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。变化，c还需要再计算一次才能得到正确结果著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【原创内容，转载请注明出处】。既然如此，我们就可以在一开始的时候，不【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】原创内容，盗版必究。计算c，而是在b变化的时候再计算c。

【关注微信公众号：wwwtangshua【转载请注明来源】【本文受版权保护】ngnet】【原创不易，请尊重版权】本文作者：唐霜，转载请注明出处。原创内容，盗版必究。

等一等！！

原创内容，盗版必究。【关注微信公众号：wwwtangshua本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【本文首发于唐霜的博客】ngnet】

这里的表述是错误的，在分批的这种思想下，【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】转载请注明出处：www.tangshuang.net根本不是“b变化”引起的“再计算c”这个【本文受版权保护】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。过程，而是无论b有没有变化，都会再计算c【作者：唐霜】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net，分批计算的核心就在于，每一个变量都需要著作权归作者所有，禁止商业用途转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。重新计算。比如再计算c的时候，我根本不需本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【版权所有，侵权必究】要考虑说是a变了还是b变了，我只要确保在著作权归作者所有，禁止商业用途转载。未经授权，禁止复制转载。b后面再计算c，那么c的值就一定是正确的【转载请注明来源】原创内容，盗版必究。。

不要忘记了，在前面的依赖收集中，我们的c著作权归作者所有，禁止商业用途转载。原创内容，盗版必究。收集到了自己依赖ab，d是最惨的只收集到未经授权，禁止复制转载。【转载请注明来源】自己依赖c，但这都不要紧。因为我们是分批转载请注明出处：www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。计算的，比如说，我们现在f这个变量变了，转载请注明出处：www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。a没有变，从前面的依赖图我们知道，实际上本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】只需要g重新计算就可以了，但是我们程序不【版权所有，侵权必究】【版权所有，侵权必究】知道啊，我们得用算法去告诉程序。怎么办呢本文作者：唐霜，转载请注明出处。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】？

【关注微信公众号：wwwtangshua未经授权，禁止复制转载。转载请注明出处：www.tangshuang.netngnet】【作者：唐霜】

在开始分批计算时，我创建一个临时列表，用【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。来保存哪些变量发生变化了，比如上面这个例【未经授权禁止转载】【作者：唐霜】子，在第一批（也就是发生变化的变量这一批未经授权，禁止复制转载。【原创内容，转载请注明出处】），我记录了f，没有记录a。进入下一批计原创内容，盗版必究。未经授权，禁止复制转载。算时，b依赖了a但是在这个临时列表里面没原创内容，盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net有a，所以我b不重新计算，再下一批，c依【本文受版权保护】【作者：唐霜】赖ab，但是这两个家伙都不在列表里，所以【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。c也不重新计算，接下来d也是一样，c不在本文版权归作者所有，未经授权不得转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。列表里，d也不重新计算，g依赖了acf，【版权所有，侵权必究】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】其中f在列表里，所以g要重新计算。怎么样未经授权，禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】，虽然我们仍然是分批来的，但是，最终整个未经授权，禁止复制转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。过程我们只重新计算了g。

基于这个算法，我们实际上不需要去提炼最小【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。依赖图，而可以直接用全图，因为即使我上全本文版权归作者所有，未经授权不得转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。图，但是最后的计算量也只局限于需要重新计【未经授权禁止转载】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】算的哪些变量而已。这样，我们就省去了从全未经授权，禁止复制转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。图找出最小依赖图的这个过程，省了一些性能【未经授权禁止转载】本文作者：唐霜，转载请注明出处。。

好了，接下来是揭秘怎么实现分批的算法。

我们还是用图来说话吧。

原创内容，盗版必究。【未经授权禁止转载】

首先，我们将最小依赖图进行拆解，变成这样【作者：唐霜】【作者：唐霜】：

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把依赖图中的每一条依赖线平铺出来。一共7【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。条线对吧。其中左边是被依赖的变量，右边是转载请注明出处：www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。依赖了别的变量的变量。现在，我们就是要算未经授权，禁止复制转载。【本文受版权保护】出批次对吧。好，如下：

【未经授权禁止转载】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。原创内容，盗版必究。

找出只存在于左边而不存在于右边的变量，作未经授权，禁止复制转载。【未经授权禁止转载】为一批，放入分批列表的第一组中

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【关注微信公众号：wwwtangshua本文版权归作者所有，未经授权不得转载。转载请注明出处：www.tangshuang.netngnet】

将刚才使用过的依赖线划掉

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未经授权，禁止复制转载。

按照上面这个步骤，我们找到了只存在于左边转载请注明出处：www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net的a和f，有了第一批af然后把这些使用过的依赖线划掉：

原创内容，盗版必究。【本文受版权保护】

接下来，就只剩下了3条线。然后我们继续按【本文首发于唐霜的博客】【作者：唐霜】照上面的步骤，重新来过：

未经授权，禁止复制转载。【关注微信公众号：wwwtangshua本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【原创不易，请尊重版权】ngnet】

找出只存在于左边而不存在于右边的变量，作【转载请注明来源】【转载请注明来源】为一批，放入分批列表的第一组中

原创内容，盗版必究。

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【未经授权禁止转载】

将刚才使用过的依赖线划掉

【本文受版权保护】

转载请注明出处：www.tangshua原创内容，盗版必究。原创内容，盗版必究。ng.net

【本文首发于唐霜的博客】本文作者：唐霜，转载请注明出处。

这次我们只划掉了一条线，并且找到了第二批【转载请注明来源】【转载请注明来源】，和前面的批次连起来得到 af|d。接下来，我们再来一次：

找出只存在于左边而不存在于右边的变量，作原创内容，盗版必究。【本文受版权保护】为一批，放入分批列表的第一组中

转载请注明出处：www.tangshua【原创不易，请尊重版权】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。ng.net

【本文首发于唐霜的博客】

将刚才使用过的依赖线划掉

【转载请注明来源】

【作者：唐霜】

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这次我们划掉了两条，并找到了第三批，得到 af|d|c 。

此时，我们的所有线都被划掉了，但是我们的【版权所有，侵权必究】【转载请注明来源】分批队列里面不对劲呀，还有一些变量不在这转载请注明出处：www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net里面。没有关系，我们把所有变量做一次fi【本文首发于唐霜的博客】本文作者：唐霜，转载请注明出处。lter，把哪些还不在队列里面的全部找出【转载请注明来源】【作者：唐霜】来，作为最后一批加入到队列最后面，得到 af|b|c|dg。为什么可以这样呢？因为那些最后还不在队本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。列里面的变量是依赖上一次被划掉的依赖的，未经授权，禁止复制转载。【版权所有，侵权必究】而被划掉之后就代表没有依赖了，所以，这些本文版权归作者所有，未经授权不得转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。剩下的家伙一定是最后一批去算的，而且都是本文作者：唐霜，转载请注明出处。【转载请注明来源】在这一个批次。

以上就是建立依赖图分批的算法，从代码实现【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【转载请注明来源】上看，其实也非常简单，你可以自己实现一下【未经授权禁止转载】原创内容，盗版必究。试试。

原创内容，盗版必究。【作者：唐霜】

【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文作者：唐霜，转载请注明出处。未经授权，禁止复制转载。【未经授权禁止转载】原创内容，盗版必究。【未经授权禁止转载】本文作者：唐霜，转载请注明出处。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处：www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】【本文受版权保护】本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创不易，请尊重版权】【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】【原创不易，请尊重版权】未经授权，禁止复制转载。原创内容，盗版必究。【本文首发于唐霜的博客】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【原创不易，请尊重版权】【转载请注明来源】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】转载请注明出处：www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处：www.tangshuang.net【转载请注明来源】

2021-09-12 4582

唐霜

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