DiffUtil和它的差量算法

DiffUtil介绍

DiffUtil是Android中的一个实用工具类，用于计算并应用RecyclerView中数据集的更改。它可以高效地计算出两个数据集之间的差异，并且只更新发生变化的部分，从而避免不必要的刷新操作，提高了RecyclerView的性能和流畅度。

DiffUtil的主要作用是在数据集发生变化时，计算出新旧数据集之间的差异，并提供给RecyclerView.Adapter进行局部刷新。它通过计算出数据集的差异，可以精确地知道哪些项目需要插入、删除、移动或更新，从而避免了全局刷新，减少了不必要的UI更新操作。

在使用DiffUtil时，需要创建一个继承自DiffUtil.Callback的类，然后在其中实现两个方法：getOldListSize()和getNewListSize()用于返回旧数据集和新数据集的大小，以及areItemsTheSame()和areContentsTheSame()用于判断两个对象是否代表同一个item和内容是否相同。DiffUtil会根据这些方法的返回结果来计算出数据集的差异，并提供给RecyclerView.Adapter进行局部刷新。

总的来说，DiffUtil差量算法能够帮助开发者高效地处理RecyclerView数据集的更新，提升了列表的性能和用户体验。

DiffUtil使用

• areItemsTheSame(oldItemPosition: Int, newItemPosition: Int)：用于判断两个项是否代表同一个对象。
• areContentsTheSame(oldItemPosition: Int, newItemPosition: Int)：用于判断两个项的内容是否相同。
• getOldListSize()：返回旧数据集的大小。
• getNewListSize()：返回新数据集的大小。

创建一个继承自DiffUtil.ItemCallback的类，用于比较两个数据对象是否相同：

public class MyDiffCallback extends DiffUtil.ItemCallback {
    @Override
    public boolean areItemsTheSame(@NonNull MyDataModel oldItem, @NonNull MyDataModel newItem) {
        return oldItem.getId() == newItem.getId();
    }

    @Override
    public boolean areContentsTheSame(@NonNull MyDataModel oldItem, @NonNull MyDataModel newItem) {
        return oldItem.equals(newItem);
    }
}

在你的Adapter中使用DiffUtil进行数据更新：

public class MyAdapter extends RecyclerView.Adapter {
    private List dataList = new ArrayList();

    // ... 其他方法

    public void updateDataList(List newDataList) {
        DiffUtil.DiffResult diffResult = DiffUtil.calculateDiff(new MyDiffCallback(dataList, newDataList));
        dataList.clear();
        dataList.addAll(newDataList);
        diffResult.dispatchUpdatesTo(this);
    }

    // ... 其他方法
}

MyDiffCallback类用于比较两个数据对象是否相同，然后在Adapter的updateDataList方法中使用DiffUtil.calculateDiff方法计算出数据变化，并通过dispatchUpdatesTo方法应用到RecyclerView上。

当你调用updateDataList方法更新数据时，DiffUtil会帮你计算出数据的变化，并只更新发生变化的部分，而不是整个列表都进行刷新，从而提升了性能。

DiffUtil差量算法

DiffUtil中的Myers算法是一种用于比较两个序列差异的算法。它通常用于RecyclerView的数据更新中，以便有效地计算出两个列表之间的差异，并且只更新发生变化的部分。

Myers算法的核心思想是将两个序列的比较转化为一个图形化的问题，然后通过动态规划的方式来找到最小的编辑路径，从而确定两个序列之间的差异。

在DiffUtil中，Myers算法被用于计算出两个列表之间的差异，并生成用于更新RecyclerView的操作指令，比如插入、删除、移动等操作，以便实现高效的列表更新。

public class MyDiffUtilCallback extends DiffUtil.Callback {

    private List oldList;
    private List newList;

    public MyDiffUtilCallback(List oldList, List newList) {
        this.oldList = oldList;
        this.newList = newList;
    }

    @Override
    public int getOldListSize() {
        return oldList.size();
    }

    @Override
    public int getNewListSize() {
        return newList.size();
    }

    @Override
    public boolean areItemsTheSame(int oldItemPosition, int newItemPosition) {
        return oldList.get(oldItemPosition).getId() == newList.get(newItemPosition).getId();
    }

    @Override
    public boolean areContentsTheSame(int oldItemPosition, int newItemPosition) {
        MyItem oldItem = oldList.get(oldItemPosition);
        MyItem newItem = newList.get(newItemPosition);
        return oldItem.equals(newItem);
    }

    @Nullable
    @Override
    public Object getChangePayload(int oldItemPosition, int newItemPosition) {
        // 如果areContentsTheSame返回false，则可以在这里返回具体的变化内容，以便进行局部刷新
        return super.getChangePayload(oldItemPosition, newItemPosition);
    }
}

DiffUtil差量算法实现:

public class DiffUtil {
    //部分代码省略
    @NonNull
    public static DiffResult calculateDiff(@NonNull Callback cb, boolean detectMoves) {
        final int oldSize = cb.getOldListSize();
        final int newSize = cb.getNewListSize();

        final List snakes = new ArrayList();

        // instead of a recursive implementation, we keep our own stack to avoid potential stack
        // overflow exceptions
        final List stack = new ArrayList();

        stack.add(new Range(0, oldSize, 0, newSize));

        final int max = oldSize + newSize + Math.abs(oldSize - newSize);
        // allocate forward and backward k-lines. K lines are diagonal lines in the matrix. (see the
        // paper for details)
        // These arrays lines keep the max reachable position for each k-line.
        final int[] forward = new int[max * 2];
        final int[] backward = new int[max * 2];

        // We pool the ranges to avoid allocations for each recursive call.
        final List rangePool = new ArrayList();
        while (!stack.isEmpty()) {
            final Range range = stack.remove(stack.size() - 1);
            final Snake snake = diffPartial(cb, range.oldListStart, range.oldListEnd,
                    range.newListStart, range.newListEnd, forward, backward, max);
            if (snake != null) {
                if (snake.size > 0) {
                    snakes.add(snake);
                }
                // offset the snake to convert its coordinates from the Range's area to global
                //使路径点的偏移以将其坐标从范围区域转换为全局
                snake.x += range.oldListStart;
                snake.y += range.newListStart;
                //拆分左上角和右下角进行递归
                // add new ranges for left and right
                final Range left = rangePool.isEmpty() ? new Range() : rangePool.remove(
                        rangePool.size() - 1);
                //起点为上一次的起点
                left.oldListStart = range.oldListStart;
                left.newListStart = range.newListStart;
                //如果是逆向得到的中间路径，那么左上角的终点为该中间路径的起点
                if (snake.reverse) {
                    left.oldListEnd = snake.x;
                    left.newListEnd = snake.y;
                } else {
                    if (snake.removal) {//中间路径是向右操作，那么终点的x需要退一
                        left.oldListEnd = snake.x - 1;
                        left.newListEnd = snake.y;
                    } else {//中间路径是向下操作，那么终点的y需要退一
                        left.oldListEnd = snake.x;
                        left.newListEnd = snake.y - 1;
                    }
                }
                stack.add(left);
                // re-use range for right
                //noinspection UnnecessaryLocalVariable
                final Range right = range;//右下角终点和之前的终点相同
                if (snake.reverse) {
                    if (snake.removal) {//中间路径是向右操作，那么起点的x需要进一
                        right.oldListStart = snake.x + snake.size + 1;
                        right.newListStart = snake.y + snake.size;
                    } else {//中间路径是向下操作，那么起点的y需要进一
                        right.oldListStart = snake.x + snake.size;
                        right.newListStart = snake.y + snake.size + 1;
                    }
                } else {//如果是逆向得到的中间路径，那么右下角的起点为该中间路径的终点
                    right.oldListStart = snake.x + snake.size;
                    right.newListStart = snake.y + snake.size;
                }
                stack.add(right);
            } else {
                rangePool.add(range);
            }

        }
        // sort snakes
        Collections.sort(snakes, SNAKE_COMPARATOR);

        return new DiffResult(cb, snakes, forward, backward, detectMoves);

    }
    //diffPartial方法主要是来寻找一条snake，它的核心也就是Myers算法。
    private static Snake diffPartial(Callback cb, int startOld, int endOld,
            int startNew, int endNew, int[] forward, int[] backward, int kOffset) {
        final int oldSize = endOld - startOld;
        final int newSize = endNew - startNew;
        if (endOld - startOld < 1 || endNew - startNew  0
                        && cb.areItemsTheSame(startOld + x - 1, startNew + y - 1)) {
                    x--;
                    y--;
                }
                backward[kOffset + backwardK] = x;
                //如果delta为偶数，那么相连通的节点一定是反向移动的节点，也就是执行backward操作所触发的节点
                //if delta is even and ( k >= -d - delta and k = -d && k + delta = backward[kOffset + backwardK]) {
                        Snake outSnake = new Snake();
                        outSnake.x = backward[kOffset + backwardK];
                        outSnake.y = outSnake.x - backwardK;
                        outSnake.size =
                                forward[kOffset + backwardK] - backward[kOffset + backwardK];
                        outSnake.removal = removal;
                        outSnake.reverse = true;
                        return outSnake;
                    }
                }
            }
        }
        throw new IllegalStateException("DiffUtil hit an unexpected case while trying to calculate"
                + " the optimal path. Please make sure your data is not changing during the"
                + " diff calculation.");
    }
    //部分代码省略
}

Myers差分算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优决策的算法。在软件测试中，Myers差分算法使用了差分算法来寻找两个文本之间的最小差异集合。该算法通过比较两个文本的不同版本，找出它们之间的差异，并生成一个表示差异的最小集合。

Myers差分算法会尽可能地选择最长的公共子序列，以便最小化差异集合的大小。这种方法在实际应用中通常能够产生较好的结果，尽管并不一定能够找到最优解。