Immer patches for Array are correct, yet inefficient. Suggesting a new algorithm for optimized patches

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評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
25/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
停滞
技術スタック
javascript, typescript
領域
performance

調査の方向性

tests/patch.js の配列パッチテストから始め、特に参照されている行の "arrays - multiple prepend" ケースを確認します。現在の期待されるパッチと提案された結果を比較し、そのうえで提案された bounded matching algorithm を prepend、splice、その他の配列変更に対して評価します。小さな配列編集で不要なパッチを削減しながら、最適化された動作が正しさを維持していれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

proposal

I am thinking as offering it as a pull request - let me know what you think

🚀 Feature Proposal

Today when computing a patch on arrays, immer compares objects by index, which results in all array change in case of unshift or splice usage. An example is the following test taken from immer testing -

https://github.com/immerjs/immer/blob/main/__tests__/patch.js#L543-L559

describe("arrays - multiple prepend", () => {
	runPatchTest(
		{x: [1, 2, 3]},
		d => {
			d.x.unshift(4)
			d.x.unshift(5)
			// 4,5,1,2,3
		},
		[
			{op: "replace", path: ["x", 0], value: 5},
			{op: "replace", path: ["x", 1], value: 4},
			{op: "replace", path: ["x", 2], value: 1},
			{op: "add", path: ["x", 3], value: 2},
			{op: "add", path: ["x", 4], value: 3}
		]
	)
})

the expected result should be instead

		[
			{op: "add", path: ["x", 0], value: 5},
			{op: "add", path: ["x", 1], value: 4}
		]

Motivation

I am working on a new framework that also serializes patches, and the above is a performance issue.

Consider the above case - for an array of object, lets say an array of 100 objects with 10 attributes each, the current algorithm will generate 1000 patches, while my suggestion is to produce only 1 per added / removed object

Can this be solved in user-land code?

no

Example

See the example above.

Usage: immer -> serialize -> deserialize -> patched object

suggested algorithm

(pseudo code)

the problem with json diff is that given two arrays, without any additional knowledge, to figure out if an item was
pushed to the front, we have to do a === comparison between the array items, which is O(n^2) complexity.

for (let a = 0; a < A.length; a++) {
    for (let b = 0; b < A.length; b++) {
        if (A[a] === B[b])
            // compute the diff    
    }    
}

However, we can create an algorithm focused on small changes that has complexity O(n) with a cutoff.
The algorithm makes the assumption that small changes can be found fast and require small number of mutations to describe.
The cutoff is set at let limit = log(min(A.length, B.length)) and the algorithm has complexity O(limit^2) ~ O(n)

The algorithm -

let limit = log(min(A.length, B.length));
let a=0, b=0;
mainLoop: while (a < A.length && b < B.length) {
    if (A(a) === B(b)) {
        a += 1;
        b += 1
    }
    continue;
    for (let seekSize = 1; seekSize < limit; seekSize++) {
        for (let index = 1; index <= seekSize; index++) {
            if (A[a+index] === B[b+seekSize-index])
                // we have a match, the elements from A between (a..a+index) and replace them with the items from B between (b..b+seekSize-index)
            continue mainLoop;    
        }
    }
    // revert to direct comparison of attributes json diff model (the standard model used by all other algorithms)
}
主要言語
JavaScript
スター
29k
フォーク
905
平均マージ
3日 16時間
マージ済み PR（30日）
22

環境構築

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