[15章]深入学习小程序框架底层原理，培养双线程思维

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前端高手特训从0到1带你手写一个微信小程序底层框架，今天就带着大家从0到深入学习小程序框架底层原理，无论你是一位新手，还是一位有经验的开发者，能够自研一套小程序底层框架，都是你突破技术瓶颈有效途径。

今天就由我带领大家从架构设计，原理剖析，再到源码的实现，一步步地实战构建一个完整的微信小程序底层框架，让你深度掌握小程序双线程原理，助力你具备把握最佳机会的能力和提升获取心仪Offer的成功率，成为一个真正有实力的技术人才。

小程序使用的是Exparser组件模型，Exparser组件模型与Web Components中的shadow DOM高度相似，微信为什么使用自定义组件框架，而不使用Web Components呢？主要还是出于安全考虑，并且方便管控。既然Exparser组件框架与shadow DOM高度相似，那么我们首先来了解一下shadow DOM。

本题比较特殊，我们要删除目前所在的节点，而没有它的前趋节点。题目已经告诉我们删除的不是尾节点，我们可以拷贝它的后继节点内容到它本身的位置。这样链表里有两个内容相同的节点——即它的后继节点出现了两次，我们把它的后继节点删除即可。 /**

Definition for singly-linked list.
public class ListNode {
int val;
ListNode next;
ListNode(int x) { val = x; }
}
/ class Solution { public void deleteNode(ListNode node) {
```
  node.val = node.next.val;
  node.next = node.next.next;
```
} } } 思路分析：滑动窗口——和我们之前讲的链表找环问题类似。快指针每次走两步，慢指针每次走一步，如此快指针移动到链表末尾的时候，慢指针刚好移动到中间。注意细节，链表长度的奇偶性，以及如何判断末尾等。

代码 /**

Definition for singly-linked list.
public class ListNode {
int val;
ListNode next;
ListNode() {}
ListNode(int val) { this.val = val; }
ListNode(int val, ListNode next) { this.val = val; this.next = next; }
}
/ class Solution { public ListNode middleNode(ListNode head) {
```
  for (ListNode temp = head; temp != null && temp.next != null; temp = temp.next.next, head = head.next)
  ;
  return head;
```
} } 思路分析：可以在push时进行反向操作。 class MyStack { private Queue[] q;

private int getInd() {
```
  return q[0].isEmpty() ? 1 : 0;
```
}

/** Initialize your data structure here. */ public MyStack() {
```
  q = new Queue[2];
  for (int i = 0; i < 2; ++i) {
      q[i] = new LinkedList<>();
  }
```
}

/** Push element x onto stack. */ public void push(int x) {
```
  q[getInd()].add(x);
```
}

/** Removes the element on top of the stack and returns that element. */ public int pop() {
```
  final int ind = getInd();
  for (; q[ind].size() > 1; q[ind ^ 1].add(q[ind].poll()))
  ;
  return q[ind].poll();
```
}

/** Get the top element. */ public int top() {
```
  int r = pop();
  push(r);
  return r;
```
}

/** Returns whether the stack is empty. */ public boolean empty() {
```
  return q[0].isEmpty() && q[1].isEmpty();
```
} }

/**

Your MyStack object will be instantiated and called as such:
MyStack obj = new MyStack();
obj.push(x);
int param_2 = obj.pop();
int param_3 = obj.top();
boolean param_4 = obj.empty();
/

思路分析：把0和n加到端点里，得到数组c，排序后任意一段木棍可以用c中两个元素表示。定义dp[i][j]表示从端点c[i]到c[j]的木棍都切好后的最小代价。 dp[i][j] = 0 对于j <= i + 1 dp[i][j] = min(dp[i][k] + dp[k][j]) + c[j] - c[i] i < k < j 枚举切点k，分别切两段。 class Solution { public int minCost(int n, int[] cuts) { int[] c = new int[cuts.length + 2]; c[1] = n; System.arraycopy(cuts, 0, c, 2, cuts.length); Arrays.sort(c); final int m = c.length; int[][] dp = new int[m][m]; for (int d = 2; d < m; ++d) { for (int i = 0; i + d < m; ++i) { final int j = i + d; dp[i][j] = Integer.MAX_VALUE; for (int k = i + 1; k < j; ++k) { dp[i][j] = Math.min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k][j]); } dp[i][j] += c[j] - c[i]; } } return dp[0][m - 1]; } } 思路分析：设dp[i][j]表示从s的长度为i的前缀中删掉不超过k个字符最终得到的最短压缩串长度。 dp[0][j] = 0，空串。 dp[i][j] = min(dp[i - 1][j - 1], dp[p][j - x] + (y个s.charAt(i - 1)的压缩长度)) 其中p < i, 设c = s.charAt(i - 1), x是s.charAt(p…i)中非c出现的次数，要删掉它们, 而y是其中c出现的次数，要全部保留。实际上我们枚举了目前压缩串最后一部分中删掉c和保留y个c的全部可能性。 class Solution { private int getLen(int x) { if (x == 1) { return 1; } if (x < 10) { return 2; } if (x < 100) { return 3; } return 4; } public int getLengthOfOptimalCompression(String s, int k) { final int n = s.length(); int[][] dp = new int[n + 1][k + 1]; for (int i = 1; i <= n; ++i) { final char c = s.charAt(i - 1); for (int j = 0; j <= k; ++j) { dp[i][j] = j > 0 ? dp[i - 1][j - 1] : Integer.MAX_VALUE; for (int p = i - 1, num = 0, t = j; p >= 0; --p) { if (s.charAt(p) == c) { ++num; } else if (--t < 0) { break; } dp[i][j] = Math.min(dp[i][j], getLen(num) + dp[p][t]); } } } return dp[n][k]; } } 思路分析：方法1 经典算法 dp[i]表示以nums[i]结尾的最长单调子序列长度。 dp[i] = max(dp[j]) + 1 (0 <= j < i, nums[j] < nums[i]) 解是max(dp[i]) (0 <= i < nums.length)

代码： class Solution { public int lengthOfLIS(int[] nums) { final int n = nums.length; int[] dp = new int[n]; int r = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < i; ++j) { if (nums[j] < nums[i]) { dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j]); } } r = Math.max(r, ++dp[i]); } return r; } } 结语介绍到这里，小程序的底层框架原理基本已经介绍完了，想跟大家分享的是，小程序确实和h5非常类似，其实它相当于一个借助了native强大功能的加强版h5，小程序并不神秘，除了微信小程序之外，现在各大超级APP都已经推出了自己的小程序，原理应该都大差不差。

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