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】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net疏了。最近完成了一个库的PoC，在最近一【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。期的《Robust》里面也有介绍到，你有【本文受版权保护】原创内容，盗版必究。听最近一期的《Robust》吗？这个库叫转载请注明出处：www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.netsfcjs，sfc即single fil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。e component的缩写，你写过vu本文作者：唐霜，转载请注明出处。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】e的话，肯定知道vue的.vue后缀文件【转载请注明来源】【本文首发于唐霜的博客】的写法，对的，就是这个家伙。

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在这个库中，我基于依赖收集做响应式更新，【作者：唐霜】【版权所有，侵权必究】整个视图被提前建立一个树状结构，并且有一本文作者：唐霜，转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net个依赖收集的列表，每次被依赖的响应式数据【原创不易，请尊重版权】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。发生变化，就去遍历每个节点，检查每个节点【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。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。【本文受版权保护】新当前这个节点。sfcjs里面没有用vi【原创内容，转载请注明出处】【作者：唐霜】rtual dom，更新只针对当前节点，未经授权，禁止复制转载。未经授权，禁止复制转载。所以效率肯定会比react vue都高。

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在这个机制里面，有一个场景是，一个响应式【本文受版权保护】转载请注明出处：www.tangshuang.net数据可能依赖了另外一个响应式数据，例如：

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let a = 1
let b = a + 5

其中b依赖了a，也就是说，b在每次a发生未经授权，禁止复制转载。【未经授权禁止转载】变化的时候，都应该更新。这也意味着，在视【转载请注明来源】未经授权，禁止复制转载。图中，依赖了b的节点，实际上也会被a的更未经授权，禁止复制转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net新所触发重新渲染。

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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：

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基于这个图，我们可以看到所有这些变量之间【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net的依赖关系，这个可以被称为“全依赖图”。【原创不易，请尊重版权】【转载请注明来源】但是，在我们的代码中，虽然声明了这些变量【原创不易，请尊重版权】【本文首发于唐霜的博客】，但是我们真正在视图中，可能并没有全部用【原创内容，转载请注明出处】【转载请注明来源】到，我们可能只用到了bcdfg这几个，可原创内容，盗版必究。【转载请注明来源】以发现，我们实际的依赖图比这个“全依赖图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。”要小，但是，虽然我们只依赖了bcdfg【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【作者：唐霜】，但是实际上，a这个变量也被依赖了。所以转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net，最终的“最小依赖图”是这样：

【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【转载请注明来源】

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现在，我们回到编程的思路中来，假设我们的【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】一个节点依赖了c和g，此时，我们要如何编未经授权，禁止复制转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。程，才能在代码层面让我们的这个节点在a发【转载请注明来源】【转载请注明来源】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。

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先看看angularjs：

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$scope.$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【原创内容，转载请注明出处】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】来在某个值发生变化时，做一个计算，从而使【未经授权禁止转载】未经授权，禁止复制转载。另外一个值发生变化。angularjs基【转载请注明来源】【版权所有，侵权必究】于脏检查机制去处理这些属性，关于脏检查机【转载请注明来源】【本文首发于唐霜的博客】制，我在之前的一篇文章中有解释过，这里就不再赘述。总之，你会发本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。现，这里的所有watch函数，都要执行好【本文受版权保护】【版权所有，侵权必究】多次。

再来看看vue里面：

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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【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】逻辑，虽然单纯从表达式来看，我们并不知道转载请注明出处：www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。dg依赖了a，但是基于vue的依赖收集，【本文首发于唐霜的博客】本文作者：唐霜，转载请注明出处。当this.a发生变化时，这些计算属性都本文作者：唐霜，转载请注明出处。【作者：唐霜】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著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【转载请注明来源】ue的计算属性的实现原理，你可能会发现，转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net它的依赖计算本质上还是watcher（在【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。vue3中已经重构，不再使用这种方案），【作者：唐霜】转载请注明出处：www.tangshuang.net通过对a的监听，来重新计算bcdg。但是【转载请注明来源】【本文首发于唐霜的博客】，你有没有发现，当a发生变化的时候，c要转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有，侵权必究】重新计算一次，而此时，b也会重新计算一次未经授权，禁止复制转载。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。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。，也就是说，a的变化，会让c计算两次。

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但是，这完全没有必要对吗？

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有没有一种方法，可以让这些基于依赖的重新【未经授权禁止转载】【本文受版权保护】计算只执行一次呢？有的。

我们现在重新去分析angular和vue【原创不易，请尊重版权】【原创内容，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【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】原创内容，盗版必究。。就是我们无法在一开始就知道c依赖ab的【本文受版权保护】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。同时，b也依赖a。也就是说，bc这两个都【本文受版权保护】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。计算值的时候，它们只能自己单独计算，而这【原创内容，转载请注明出处】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。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】【本文受版权保护】计算一次。

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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本文作者：唐霜，转载请注明出处。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】新计算。也就是说，这次，我们不是所有的b【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。cdg平等的大家都来计算一次自己，而是有【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【作者：唐霜】一个基于优先级的等级划分，通盘考虑，统筹转载请注明出处：www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。规划。

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在这种等级划分中，我们确定哪些变量先重新未经授权，禁止复制转载。【作者：唐霜】计算，哪些后重新计算，也就是分批计算。而未经授权，禁止复制转载。【本文受版权保护】这个分批次的算法，就是本文的重点。先按住【作者：唐霜】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net不讲。通过这个分批之后，每个变量我只需要【作者：唐霜】【版权所有，侵权必究】计算一次。我们先用我们的眼睛来统筹规划一未经授权，禁止复制转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。下，上面的最小依赖图中，我们可以这样划分未经授权，禁止复制转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。批次：

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af|b|c|dg

【作者：唐霜】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】

这是怎么做到的呢？你可以这样思考，比如我【原创不易，请尊重版权】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】们拿c举例，如果a发生变化的时候，马上去【版权所有，侵权必究】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】重新计算c，紧接着，b也会由于a变而发生【原创内容，转载请注明出处】【转载请注明来源】变化，c还需要再计算一次才能得到正确结果【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】。既然如此，我们就可以在一开始的时候，不未经授权，禁止复制转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。计算c，而是在b变化的时候再计算c。

【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文首发于唐霜的博客】【未经授权禁止转载】

等一等！！

这里的表述是错误的，在分批的这种思想下，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】根本不是“b变化”引起的“再计算c”这个【原创内容，转载请注明出处】【原创不易，请尊重版权】过程，而是无论b有没有变化，都会再计算c【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】，分批计算的核心就在于，每一个变量都需要【原创内容，转载请注明出处】【未经授权禁止转载】重新计算。比如再计算c的时候，我根本不需原创内容，盗版必究。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。要考虑说是a变了还是b变了，我只要确保在【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。b后面再计算c，那么c的值就一定是正确的【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【未经授权禁止转载】。

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显然，这里还是不够好，因为，假如ab都没【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。有变，为啥要重新计算一次c？所以，我们的转载请注明出处：www.tangshuang.net【作者：唐霜】算法里面还需要包含这部分优化。那么，怎么【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。优化呢？

原创内容，盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处：www.tangshuang.net

不要忘记了，在前面的依赖收集中，我们的c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。收集到了自己依赖ab，d是最惨的只收集到【原创不易，请尊重版权】【原创内容，转载请注明出处】自己依赖c，但这都不要紧。因为我们是分批原创内容，盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net计算的，比如说，我们现在f这个变量变了，【作者：唐霜】本文作者：唐霜，转载请注明出处。a没有变，从前面的依赖图我们知道，实际上【原创内容，转载请注明出处】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。只需要g重新计算就可以了，但是我们程序不本文作者：唐霜，转载请注明出处。【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【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有，侵权必究】？

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

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基于这个算法，我们实际上不需要去提炼最小未经授权，禁止复制转载。原创内容，盗版必究。依赖图，而可以直接用全图，因为即使我上全【原创内容，转载请注明出处】【原创不易，请尊重版权】图，但是最后的计算量也只局限于需要重新计【转载请注明来源】【作者：唐霜】算的哪些变量而已。这样，我们就省去了从全【本文首发于唐霜的博客】未经授权，禁止复制转载。图找出最小依赖图的这个过程，省了一些性能【转载请注明来源】原创内容，盗版必究。。

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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。

首先，我们将最小依赖图进行拆解，变成这样未经授权，禁止复制转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net：

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找出只存在于左边而不存在于右边的变量，作本文作者：唐霜，转载请注明出处。未经授权，禁止复制转载。为一批，放入分批列表的第一组中

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将刚才使用过的依赖线划掉

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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】【未经授权禁止转载】照上面的步骤，重新来过：

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。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。为一批，放入分批列表的第一组中

未经授权，禁止复制转载。

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将刚才使用过的依赖线划掉

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这次我们只划掉了一条线，并且找到了第二批著作权归作者所有，禁止商业用途转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net，和前面的批次连起来得到 af|d。接下来，我们再来一次：

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找出只存在于左边而不存在于右边的变量，作【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】为一批，放入分批列表的第一组中

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将刚才使用过的依赖线划掉

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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 。

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此时，我们的所有线都被划掉了，但是我们的未经授权，禁止复制转载。【原创不易，请尊重版权】分批队列里面不对劲呀，还有一些变量不在这【原创内容，转载请注明出处】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【未经授权禁止转载】【作者：唐霜】lter，把哪些还不在队列里面的全部找出未经授权，禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】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【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】列里面的变量是依赖上一次被划掉的依赖的，【原创不易，请尊重版权】本文作者：唐霜，转载请注明出处。而被划掉之后就代表没有依赖了，所以，这些本文作者：唐霜，转载请注明出处。未经授权，禁止复制转载。剩下的家伙一定是最后一批去算的，而且都是【本文首发于唐霜的博客】【未经授权禁止转载】在这一个批次。

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以上就是建立依赖图分批的算法，从代码实现转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】上看，其实也非常简单，你可以自己实现一下【转载请注明来源】【未经授权禁止转载】试试。

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2021-09-12 4951

唐霜

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