关于 diff 算法的最经典的就是 Matt Esch 的 virtual-dom，以及 snabbdom（被整合进 vue 2.0中）。
最开始出现的是 virtual-dom 这个库，是大家好奇 React 为什么这么快而搞鼓出来的。它的实现是非常学院风格，通过深度优先搜索与 in-order tree 来实现高效的 diff 。
然后是 cito.js 的横空出世，它对今后所有虚拟 DOM 的算法都有重大影响。它采用两端同时进行比较的算法，将 diff 速度拉高到几个层次。
紧随其后的是 kivi.js，在 cito.js 的基出提出两项优化方案，使用 key 实现移动追踪以及及基于 key 的最长自增子序列算法应用（算法复杂度 为O(n^2)）。
但这样的 diff 算法太过复杂了，于是后来者 snabbdom 将 kivi.js 进行简化，去掉编辑长度矩离算法，调整两端比较算法。速度略有损失，但可读性大大提高。再之后，就是著名的vue2.0 把sanbbdom整个库整合掉了。
下面我们就来讲讲这几个虚拟 DOM 库 diff 算法的具体实现：
virtual-dom 作为虚拟 DOM 开天辟地的作品，采用了对 DOM 树进行了深度优先的遍历的方法。
体现到代码上：(可以看成伪代码)
<script>
function diff(oldTree, newTree) {
let index = 0; // 当前节点的标志(树形层数)
let patches = [] // 用来记录每个节点差异的对象
dfsWalk(oldTree, newTree, patches, index); // 进行深度优先遍历
return patches;
}
// 对两棵树进行深度优先遍历
function dfsWalk(oldNode, newNode, patches, index) {
if (newNode === oldNode) {
return
}
const patch = { type: 'update', vNode: newNode }
const oldChildren = oldNode.children;
const newChildren = newNode.children;
const oldLen = oldChildren.length;
const newLen = newChildren.length;
const len = oldLen > newLen ? oldLen : newLen // 取长的
// 找到对应的子节点进行比较
for (let i = 0; i < len; i++) {
const oldChild = oldChildren[i];
const newChild = newChildren[i];
index++;
// 相同节点进行比对
dfsWalk(oldChild, newChild, patches, index)
if (isArray(oldChild.children)) {
index += oldChild.children.length
}
}
if (patch) {
patches[index] = patch
}
}
</script>
上面代码只是对 VDOM 进行了简单的深度优先遍历，在遍历中，还需要对每个 VDOM 进行一些对比，具体分为以下几种情况：
详细代码加详细注释
<script>
function diff(oldTree, newTree) {
let index = 0; // 当前节点的标志(树形层数)
let patches = [] // 用来记录每个节点差异的对象
dfsWalk(oldTree, newTree, patches, index); // 进行深度优先遍历
return patches;
}
import { isVNode, isVText, isArray } from './utils/type.js'
// 对两棵树进行深度优先遍历
function dfsWalk(oldNode, newNode, patches, index) {
if (newNode === oldNode) {
return
}
let patch = patches[index];
if (!oldNode) {
// 旧节点不存在，直接插入
// appendPatch 是用来存节点之间差异的
patch = appendPatch(patch, {
type: PATCH.INSERT,
vNode: newNode,
})
} else if (!newNode) {
// 新节点不存在，删除旧节点
patch = appendPatch(patch, {
type: PATCH.REMOVE,
vNode: null
})
} else if (isVNode(newNode)) { // 新节点是 VNode，就相当于前面写的Element
if (isVNode(oldNode)) { // 旧节点也是 VNode，就要比较这两个节点的 tagName是否一致
// 新旧节点 tagName 一致，并且 key 也一致。
if (newNode.tagName === oldNode.tagName && newNode.key === oldNode.key) {
// 新老节点属性的对比, diffProps方法就是对新旧节点自身属性的对比
// 属性如果有差异，propsPatch的长度 > 0,且差异存在 propsPatch中
const propsPatch = diffProps(newNode.props, oldNode.props)
if (propsPatch && propsPatch.length > 0) {
patch = appendPatch(patch, {
type: PATCH.PROPS, // props这个表示是节点的属性差异
patches: propsPatch // 这里存的是差异的内容
})
}
// 新老节点子节点的对比
// diffChildren 方法是专门来对比子节点的。
patch = diffChildren(oldNode, newNode, patches, patch, index)
}
} else {
// 旧节点不是 VNode， 新节点替换旧节点
patch = appendPatch(patch, {
type: PATCH.REPLACE,
vNode: newNode
})
}
} else if (isVText(newNode)) { // 既然新节点不是 VNode，就判断新节点是否是文本节点
// 旧节点不是文本节点
if (!isText(oldNode)) {
// 将旧节点替换成文本节点
patch = appendPatch(patch, {
type: PATCH.VTEXT,
vNode: newNode,
})
} else if (newNode.text !== oldNode.text) { // 判断两者内容是否相等
// 替换文本
patch = appendPatch(patch, {
type: PATCH.VTEXT,
vNode: newNode,
})
}
}
if (patch) {
// 将补丁放入对应位置
patches[index] = patch
}
}
</script>
<script>
function diffProps(newProps, oldProps) {
const patches = [];
// 将新旧属性都浅拷贝进 props
const props = Object.assign({}, newProps, oldProps)
// 将props对象的键转换成数组
Object.keys(props).forEach(key => {
// 如果新属性里有这个键，就能获取到这个键的属性值
const newVal = newProps[key];
// 旧属性也一样
const oldVal = newProps[key];
// 新属性这个键不存在
if (!newVal) {
// 那就直接用旧的
patches.push({
type: PATCH.REMOVE_PROP,
key,
value: oldVal,
})
}
// 旧的不存在或者新的不等于旧的
if (oldVal === undefined || newVal !== oldVal) {
patches.push({
type: PATCH.SET_PROP,
key,
value: newVal,
})
}
})
}
</script>
这一部分可以说是 diff 算法中，变动最多的部分，因为前面的部分，各个库对比的方向基本一致，而关于子节点的对比，各个仓库都在前者基础上不断得进行改进。
首先需要明白，为什么需要改进子节点的对比方式。如果我们直接按照深度优先遍历的方式，一个个去对比子节点，子节点的顺序发生改变，那么就会导致 diff 算法认为所有子节点都需要进行 replace，重新将所有子节点的虚拟 DOM 转换成真实 DOM，这种操作是十分消耗性能的。
但是，如果我们能够找到新旧虚拟 DOM 对应的位置，然后进行移动，那么就能够尽量减少 DOM 的操作。
virtual-dom 在一开始就进行了这方面的尝试，对子节点添加 key 值，通过 key 值的对比，来判断子节点是否进行了移动。通过 key 值对比子节点是否移动的模式，被各个库沿用，这也就是为什么主流的视图库中，子节点如果缺失 key 值，会有 warning 的原因。
具体是怎么对比的，我们先看代码：
<script>
function diffChildren(oldNode, newNode, patches, patch, index) {
const oldChildren = oldNode.children;
// 新节点按照旧节点的顺序重新排序
const sortedSet = sortChildren(oldChildren, newNode.children)
// 拿到新节点的子节点
const newChildren = sortedSet.children;
const oldLen = oldChildren.length;
const newLen = newChildren.length;
const len = oldLen > newLen ? oldLen : newLen
for (let i = 0; i < len; i++) {
let leftNode = oldChildren[i];
let rightNode = newChildren[i];
index++;
if (!leftNode) {
if (rightNode) {
// 旧节点不存在，新节点存在，进行插入操作
patch = appendPatch(patch, {
type: PATCH.INSERT,
vNode: rightNode,
})
}
} else {
// 相同节点进行比对
dfsWalk(leftNode, rightNode, patches, index)
}
if (isVNode(leftNode) && isArray(leftNode.children)) {
index += leftNode.children.length
}
}
if (sortedSet.moves) {
// 最后进行重新排序
patch = appendPatch(patch, {
type: PATCH.ORDER,
moves: sortedSet.moves,
})
}
return patch
}
</script>
这里首先需要对新的子节点进行重排序，先进行相同节点的 diff ，最后把子节点按照新的子节点顺序重新排列。
这里有个较复杂的部分，就是对子节点的重新排序。