KnockoutJS数组比较算法实例详解
这篇文章主要介绍了KnockoutJS数组比较算法实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
前端开发中，数组是一种非常有用的数据结构。这篇博客会解释并分析KnockoutJS实现中使用的数据比较算法。
算法的目的
KnockoutJS使用MVVM的思想，view model中的数组元素会对应data model中的数组数据，当用户进行输入或者请求后台时，数组数据会发生变更， 从而带动UI的更新。例如购物车类的页面，用户可以通过点击一些按钮来添加/删除购物车中储存的物品。一个显示购物车中商品详情的列表会根据数组中物品元素的变化实时更新。
另一个例子可以是一个展示餐馆等候队列的展示页面，随着客人加入/退出队列，服务器端会不断推送数据到前端页面，实时更新当前最新的队列情况。因此我们需要一个算法，根据更新前的数组数据和更新后的数组数据，计算出一个DOM操作序列，从而使得绑定的DOM元素能根据data model里的数据变化自动更新DOM里的元素。
经典Edit Distance问题
开始正式分析之前，我们先回顾一个经典的算法问题。给定两个字符串，允许“添加”，“删除”或是“替换”字符，如何计算出将一个字符串转换成另一个字符串的操作次数。我们不难发现我们之前讨论的问题和这个经典的问题非常相似，但是又有以下一些不同点：
- DOM元素并不能很好地支持“替换”的操作。通过浏览器的JavaScript api并不能很高效地将一个DOM元素变换成另一个DOM元素，所以必须通过“添加”和“删除”的组合操作来实现“替换”的等效操作。
- DOM元素可以支持“移动”操作。尽管原版Edit Distance的并没有提到，但是在浏览器中利用已经存在的DOM元素是一个很合理的做法。
- 原版问题只要求计算出最小的操作次数，我们的问题里需要计算出一个DOM操作序列。
众所周知，经典Edit Distance的算法使用动态规划实现，需要使用O(m*n)的时间和O(m*n)的空间复杂度（假设两个字符串的长度分别为m和n)。
KnockoutJS使用的edit distance算法
KnockoutJS的数组比较算法的第一步是一个变种的edit distance算法，基于具体问题的特殊性进行了一些调整。算法仍然使用动态规划，需要计算出一个2维的edit distance矩阵（叫做M），每个元素对应两个数组的子序列的最小edit distance + 1。比如说，假设两个数组分别叫arr1和arr2，矩阵的第i行第j列的值就是arr1[:i]和arr2[:j]的最小edit distance + 1。
不难发现，从任意的一个（i，j）配对出发，我们可以有如下的递归关系：
- arr1[i-1] === arr2[j-1], 我们可以省去一次操作，M[i][j] = M[i-1][j-1]
- arr1[i-1] !== arryou2[j-1], 这时我们有两种选项，取最小值
- 删除arr1[i-1]，继续比较， 此时M[i][j] = M[i-1][j] + 1
- 在arr1[i-1]后添加一个等于arr2[j-1]的元素，继续比较，此时M[i][j] = M[i][j-1] + 1
根据这个递推关系可以知道如何初始化好第一行和第一列。算法本身使用循环自下而上实现，可以省去递归带来的额外堆栈开销。
计算edit distance具体代码如下：
// ... preprocess such that arr1 is always the shorter array
var myMin = Math.min,
myMax = Math.max,
editDistanceMatrix = [],
smlIndex, smlIndexMax = smlArray.length,
bigIndex, bigIndexMax = bigArray.length,
compareRange = (bigIndexMax - smlIndexMax) || 1,
maxDistance = smlIndexMax + bigIndexMax + 1,
thisRow, lastRow,
bigIndexMaxForRow, bigIndexMinForRow;
for (smlIndex = 0; smlIndex <= smlIndexMax; smlIndex++) {
lastRow = thisRow;
editDistanceMatrix.push(thisRow = []);
bigIndexMaxForRow = myMin(bigIndexMax, smlIndex + compareRange);
bigIndexMinForRow = myMax(0, smlIndex - 1);
for (bigIndex = bigIndexMinForRow; bigIndex <= bigIndexMaxForRow; bigIndex++) {
if (!bigIndex)
thisRow[bigIndex] = smlIndex + 1;
else if (!smlIndex) // Top row - transform empty array into new array via additions
thisRow[bigIndex] = bigIndex + 1;
else if (smlArray[smlIndex - 1] === bigArray[bigIndex - 1])
thisRow[bigIndex] = lastRow[bigIndex - 1]; // copy value (no edit)
else {
var northDistance = lastRow[bigIndex] || maxDistance; // not in big (deletion)
var westDistance = thisRow[bigIndex - 1] || maxDistance; // not in small (addition)
thisRow[bigIndex] = myMin(northDistance, westDistance) + 1;
}
}
}
// editDistanceMatrix now stores the result算法利用了一个具体问题的特性，那就是头尾交叉的子序列配对不可能出现最优情况。比如说，对于数组abc和efg来说，配对abc和e不可能出现在最优解里。因此算法的第二层循环只需要遍历长数组长度和短数组长度的差值而不是长数组的长度。算法的时间复杂度被缩减到了O(m*(n-m))。因为JavaScript的数组基于object实现，未使用的index不会占用内存，因此空间复杂度也被缩减到了O(m*(n-m))。
仔细想想会发现在这个应用场景里，这是一个非常高效的算法。尽管理论最坏复杂度仍然是平方级，但是对于前端应用的场景来说，大部分时间面对的是高频小幅的数据变化。也就是说，在大部分情况下，n和m非常接近，因此这个算法在大部分情况下可以达到线性的时间和空间复杂度，相比平方级的复杂度是一个巨大的提升。
在得到edit distance matrix之后获取操作序列就非常简单了，只要从尾部按照之前赋值的规则倒退至第一行或者第一列即可。
计算操作序列具体代码如下：
// ... continue from the edit distance computation
var editScript = [], meMinusOne, notInSml = [], notInBig = [];
for (smlIndex = smlIndexMax, bigIndex = bigIndexMax; smlIndex || bigIndex;) {
meMinusOne = editDistanceMatrix[smlIndex][bigIndex] - 1;
if (bigIndex && meMinusOne === editDistanceMatrix[smlIndex][bigIndex-1]) {
notInSml.push(editScript[editScript.length] = { // added
'status': statusNotInSml,
'value': bigArray[--bigIndex],
'index': bigIndex });
} else if (smlIndex && meMinusOne === editDistanceMatrix[smlIndex - 1][bigIndex]) {
notInBig.push(editScript[editScript.length] = { // deleted
'status': statusNotInBig,
'value': smlArray[--smlIndex],
'index': smlIndex });
} else {
--bigIndex;
--smlIndex;
if (!options['sparse']) {
editScript.push({
'status': "retained",
'value': bigArray[bigIndex] });
}
}
}
// editScript has the (reversed) sequence of actions元素移动优化
如之前提到的，利用已有的重复元素可以减少不必要的DOM操作，具体实现方法非常简单，就是遍历所有的“添加”，“删除”操作，检查是否有相同的元素同时被添加和删除了。这个过程最坏情况下需要O(m*n)的时间复杂度，破环了之前的优化，因此算法提供一个可选的参数，在连续10*m个配对都没有发现可移动元素的情况下直接退出算法，从而保证整个算法的时间复杂度接近线性。
检查可移动元素的具体代码如下：
// left is all the operations of "Add"
// right is all the operations of "Delete
if (left.length && right.length) {
var failedCompares, l, r, leftItem, rightItem;
for (failedCompares = l = 0; (!limitFailedCompares || failedCompares < limitFailedCompares) && (leftItem = left[l]); ++l) {
for (r = 0; rightItem = right[r]; ++r) {
if (leftItem['value'] === rightItem['value']) {
leftItem['moved'] = rightItem['index'];
rightItem['moved'] = leftItem['index'];
right.splice(r, 1); // This item is marked as moved; so remove it from right list
failedCompares = r = 0; // Reset failed compares count because we're checking for consecutive failures
break;
}
}
failedCompares += r;
}
}
// Operations that can be optimized to "Move" will be marked with the "moved" property完整的相关代码可以在这里找到