给你一个 n x n 的整数方阵 matrix 。你可以执行以下操作 任意次 ：
登录matrix 中 相邻 两个元素，并将它们都 乘以 -1 。如果两个元素有 公共边 ，那么它们就是 相邻 的。
你的目的是 最大化 方阵元素的和。请你在执行以上操作之后，返回方阵的 最大 和。
示例 1：
输入：matrix = [[1,-1],[-1,1]] 输出：4 解释：我们可以执行以下操作使和等于 4 ： - 将第一行的 2 个元素乘以 -1 。 - 将第一列的 2 个元素乘以 -1 。
示例 2：
输入：matrix = [[1,2,3],[-1,-2,-3],[1,2,3]] 输出：16 解释：我们可以执行以下操作使和等于 16 ： - 将第二行的最后 2 个元素乘以 -1 。
提示：
n == matrix.length == matrix[i].length2 <= n <= 250-105 <= matrix[i][j] <= 105“我醉倚楼台翁头请酒正豪迈……人生少有快哉何须论成败”
2025，我终于从“闲听梅雨窗外”的前端舒适区，踉跄着醉入了全栈的春涧。
2025，前端的核心叙事可概括为 “全栈化”与“性能优先”的双重驱动：
前端全栈化 与 性能优先。
元框架（Next.js、Nuxt、SvelteKit）已成为新项目的呼吸起点。
开发者不再只写组件，而是直接设计全栈架构。
“服务器优先”彻底胜出。
React Server Components、Nuxt 3、streaming SSR……
服务端承载渲染与逻辑，客户端负担骤减，安全性与核心指标（LCP、TTI）暴涨。
性能成了唯一信仰。
结果很残酷，却很美：
Rust/GO 工具链全面崛起，Turbopack（Next.js 15 默认）带来 700x 更快 HMR，Vite/Rspack让 Webpack 成为上古传说。
“岛屿架构”（Astro、Qwik）席卷内容型站点，零/极少 JS 默认，瞬时加载成为标配。
AI 从辅助变成基石。
Cursor、Claude 等 AI 工具 深度嵌入编码、重构、调试，问题解决方式已变天。
TypeScript 无需讨论，已成底层铁律。
而市场最刺耳的一句实话是：
“我们想要一个人全搞定。”
纯前端的体面还在，却越来越像
“欠二两笔墨债，闲听梅雨窗外”——
风雅有余，锋芒渐失。
年底，我又换了一份工作（市场行情依旧不好啊），换了一份要求“能前后端通吃”的工作。
从那一刻起，真正的春涧之旅开始了。
转型从来不是诗和远方，而是刚起步的迷雾与深夜的咖啡。
2025 年底，我终于鼓起勇气：
从熟悉的 React 组件世界，迈向全栈和重构远程运维硬件设备控制应用的未知山海。
框架搭好了——NestJs + Vue3 + TypeORM + WebSocket + MQTT 的基本骨架，
MQTT 连上了，第一个 设备信息查询 接口也跑通了。
但后面呢？
远程设备的 AI 异常诊断怎么做？
设备自定义操作怎么做串型链路和互斥的安全控制？
部署上云要踩多少坑？
报错、失败……每一次调试都像在雨夜里摸黑前行，心底那句“人间清愁”又回来了。
有时候盯着报错的控制台，突然就想问自己：
“我真的能走下去吗？”
但奇怪的是，每解决一个小问题——
哪怕只是把 接口调用 改对一次，接口返回了预期数据，
心里的“风花雪月”就偷偷多了一分。
不是什么大成就，只是那种“原来我能往前挪一步”的微醺感。
现在我才明白，全栈不是一下子就“入栈”，而是像醉酒一样，一口一口地喝下去。
先把框架跑通，再补认证，再加个真实的小功能……
未知很多，但每多知道一点，山海就近一点。
2026 年 1 月，我还站在春涧入口。
框架刚搭好，路还模糊，疑惑比答案多得多。
但我已经醉了——醉在“敢迈出这一步”的豪迈里。
2026 年的前端朋友，如果你也听见了那场梅雨，
如果你也开始怀疑“纯前端还能走多远”，
如果你也刚搭好框架，却被一堆未知吓住——
别怕。
从今天开始，哪怕只多写一个接口、多 debug 一次报错、多看一篇文档，
哪怕只多会 5%，
你就已经比昨天更靠近
下榻山海，风花雪月入我怀。
人生少有快哉，何须论成败。
来吧，一起在这场春涧里，慢慢醉，慢慢走。
（2026.1.4 半夜 · 于出差的某个酒店）
学习如何随着应用规模的扩大，利用 ref/reactive、props/emits、provide/inject 和 Pinia 来扩展 Vue 的状态管理。
在使用 Vue 构建任何交互式应用时，“状态”是你最先接触到的核心概念之一。无论是表单中的文本、购物车里的商品，还是已登录用户的个人资料，正确地管理这些状态对于保持应用的稳定性、响应性以及易扩展性都至关重要。
Vue 3 引入了组合式 API 以及全新的响应式系统，为开发者提供了前所未有的强大且灵活的状态管理方式。在本指南中，我们将探讨 Vue 3 如何处理状态——从使用 ref 和 reactive 管理局部状态开始，到通过 props 和 provide/inject 共享数据，最后进阶到 Vue 的官方状态管理库 Pinia。读完本文，你将获得一份清晰的路线图，能够根据应用的具体需求选择最合适的工具。
状态是每一个交互式 Vue 应用的核心。正是它让你的 UI 变得动态——只要更新状态，Vue 就会自动将这些变化反映在 DOM 中。
广义上讲，状态分为两种类型：
默认情况下，每个 Vue 组件都维护着自己的响应式状态，我们通常称之为局部状态。在探索如何在组件间共享状态以及最终使用 Pinia 进行全局管理之前，让我们先从这里入手。
为了管理局部响应式状态，Vue 3 的组合式 API 提供了两个主要工具：ref 和 reactive。如果你刚接触 Vue，可能会对选择哪一个感到困惑——因此，让我们基于对局部状态的理解，来详细拆解这两个工具。
当处理原始值（数字、字符串、布尔值）时，请使用 ref。
<script setup>
import { ref } from 'vue'
//state
const count = ref(0)
//actions
function increment() {
count.value++
}
</script>
<template>
<button @click="increment">Count is: {{ count }}</button>
</template>
在这里，count 被封装在一个 ref 中，并通过 .value 来访问其值。
当处理对象或数组时，请使用 reactive。
<script setup>
import { reactive } from 'vue'
const user = reactive({
name: ' ',
age: 25
})
</script>
<template>
<input v-model="user.name" placeholder="Enter your name" />
<p>{{ user.name }} is {{ user.age }} years old.</p>
</template>
在底层，Vue 将对象封装在一个 Proxy 中，因此它可以自动追踪变化并更新 DOM。
局部状态是 Vue 单向数据流最简单的例子：状态驱动 UI。但一旦多个组件需要共享同一份状态，仅靠局部管理就会变得困难，这时我们就需要超越局部状态了。
局部状态对于单个组件来说运作良好，但如果多个组件需要相同的数据该怎么办？Vue 提供了几种共享状态的方式：props/emits 和 provide/inject。
Props 允许父组件向下传递状态，而 emits 允许子组件向上发送事件。
让我们看看下面这个简单的演示：
你可以通过 props 将数据从父组件传递给子组件。
<!-- Parent.vue -->
<template>
<Child :count="count" @increment="count++" />
</template>
<script setup>
import { ref } from 'vue'
import Child from './Child.vue'
const count = ref(0)
</script>
当子组件需要更新父组件的状态时，它可以触发（emit）一个事件。
<!-- Child.vue -->
<template>
<button @click="$emit('increment')">Clicked</button>
</template>
<script setup>
defineProps(['count'])
defineEmits(['increment'])
</script>
这种方法对于小型应用来说效果很好，但如果你有深层嵌套的组件，到处传递 props 和 emits 很快就会变得混乱，从而导致所谓的“Prop Drilling”（属性逐级透传）问题。为了避免这种情况，Vue 提供了另一种选择：provide/inject。
Vue 中的 provide/inject API 使得父组件能够轻松地与子组件共享数据，无论嵌套多深，都无需通过每一个中间层级向下传递 props。
让我们看看下面这个简单的代码演示：
<!-- ParentComponent.vue -->
<script setup>
import { ref, provide } from 'vue'
import ChildComponent from './ChildComponent.vue'
const count = ref(0)
provide('count', count)
const increment = () => {
count.value++
}
</script>
<template>
<div>
<h2>Parent Count: {{ count }}</h2>
<button @click="increment">Increment</button>
<!-- 不通过props传递 -->
<ChildComponent />
</div>
</template>
provide() 函数用于父组件中，使其数据对后代组件可用。它接收两个参数：一个注入键和一个值。这个键可以是字符串或 Symbol，后代组件将使用该键通过 inject() 来访问对应的值。单个组件不限于调用一次；你可以使用不同的键多次调用 provide() 来共享不同的值。
provide() 的第二个参数是你想要共享的数据，它可以是任何类型——原始值、对象、函数，甚至是像 ref 或 reactive 这样的响应式状态。当你提供一个响应式值时，Vue 不会传递副本；它会建立一个实时连接，允许使用 inject() 的后代组件自动与提供者保持同步。
<!-- ChildComponent.vue -->
<script setup>
import GrandChildComponent from './GrandChildComponent.vue'
</script>
<template>
<div>
<h3>I am the Child</h3>
<!-- 注意: 不通过props传递 -->
<GrandChildComponent />
</div>
</template>
要注入祖先组件提供的数据，请在 GrandChildComponent.vue 中使用 inject() 函数：
<!-- GrandChildComponent.vue -->
<script setup>
import { inject } from 'vue'
const count = inject('count')
</script>
<template>
<div>
<p>Grandchild sees count: {{ count }}</p>
</div>
</template>
在上面的代码演示中，ParentComponent 提供了响应式的 count，因此 ChildComponent 不需要做任何操作——它只需向下传递插槽/子组件。然后 GrandChildComponent 可以直接注入 count，并对父组件的更新保持响应。
这是如何使用 provide/inject 模式的一个基本演示；不过，如果你想了解更多，这篇文章进行了非常详细的介绍：Vue 基础：探索 Vue 的 Provide/Inject 模式。
provide/inject 模式非常适合在中型应用中避免 Prop Drilling。然而，随着应用规模的增长，以这种方式管理依赖关系可能会变得复杂。对于大型且复杂的应用，我们需要一个更具结构化和可扩展性的专门状态管理解决方案，这正是像 Pinia 这样的库大显身手的地方。
随着你的应用不断增长，在多个组件之间手动管理状态会很快变得令人头疼。我们之前介绍的模式对于小型项目来说运作良好，但一旦你开始构建大规模的生产级应用，就有许多事情需要考虑：
你需要一个中央仓库，一个单一的数据源，供多个组件读取和写入，而这正是 Pinia 登场的地方。
Pinia 是 Vue 3 的官方状态管理库，也是 Vuex 的继任者。它专为处理上述所有场景而设计。它更简单、更直观，并且旨在与组合式 API 无缝配合。
在深入代码演示之前，让我们先明确基础知识。从核心上讲，状态管理关乎你的数据存放在哪里、如何读取以及如何更新。Pinia 用四个概念将这些规范化：
可以这样理解：
接下来，让我们演示如何将 Pinia 集成到我们的计数器演示应用中。
为 Vue 3 单页应用设置 Pinia 非常简单。如果你是使用 Vue CLI 或 create-vue 从头开始创建一个新项目，设置向导甚至会询问你是否要使用 Pinia 作为你的状态管理首选。
要在新项目中手动设置 Pinia——或将其添加到现有应用中——请遵循以下步骤：
首先，使用 npm 或 yarn 安装 Pinia 包：
npm install pinia
# or
yarn install pinia
要将 Pinia 注册到你的应用中，请打开挂载应用的入口文件（通常是 main.js 或 main.ts），并在你的 Vue 应用实例上调用 app.use(pinia)：
main.js
// main.js
import { createApp } from 'vue'
import { createPinia } from 'pinia'
import App from './App.vue'
const pinia = createPinia()
const app = createApp(App)
app.use(pinia)
app.mount('#app')
现在我们可以开始为计数器演示应用创建 Store 了。
这是一个简单的计数器 Store，演示了所有四个概念。要创建一个 Store，首先新建一个文件来存放代码。一个好的做法是将这些文件放在专用的 stores 文件夹中，以保持项目井井有条。
CounterStore.js
export const useCounterStore = defineStore('counter', {
----
})
我们要使用 Pinia 的 defineStore 方法来创建 Store。它接受两个主要参数：第一个是 Store 的 id，它在你的应用中必须是唯一的。你可以随意命名，但对于这个例子，counter 是最合适的，因为这正是我们的 Store 所管理的。
第二个参数是一个定义 Store 选项的对象。让我们分解一下可以在其中包含的内容：
在 Store 中定义的第一个选项是 state。如果你使用过 Vue 的选项式 API (Options API)，这会让你倍感亲切。它只是一个返回对象的函数，该对象包含你的 Store 应管理的所有响应式数据。对于我们的计数器应用演示，我们将向 state 添加 count 属性：
export const useCounterStore = defineStore('counter', {
// State — 响应式共享数据
state: () => ({
count: 0,
})
})
然后我们可以轻松地在 CounterButton.vue 组件中导入这个 Store 并使用 count 状态。
CounterButton.vue
<script setup>
import { useCounterStore } from '../stores/CounterStore.js’
const counter = useCounterStore()
</script>
<template>
<div>
<button >
Clicked {{ counter.count }} times
</button>
</div>
</template>
在上面的代码示例中，我们导入了 useCounterStore 然后调用了该方法。这将返回我们在前面创建的计数器 Store 的副本。这个 Store 中的状态是全局的，意味着对它所做的任何更新都会自动反映在所有使用该 Store 的组件中。
就像 Vue 的计算属性一样，Pinia Store 允许我们定义 getters。Getter 本质上是一个从 Store 状态派生出来的计算值。当你想要基于现有状态转换、过滤或计算某些内容，而又不想在组件之间重复逻辑时，它们非常有用。例如，我们可以使用 getter 方法计算当前状态的乘积：
更新你的 CounterStore.js，添加以下代码：
export const useCounterStore = defineStore('counter', {
// State — 响应式共享数据
state: () => ({
count: 0,
})
// Getters — 派生状态
getters: {
doubleCount: (state) => state.count * 2
},
})
就是这样。现在我们拥有了一个 doubleCount 属性，可以在任何组件中使用。
创建一个 CounterDisplay.vue 组件，使用 doubleCount 属性向用户显示消息。
<script setup>
import { useCounterStore } from '../stores/CounterStore.js'
const counter = useCounterStore()
</script>
<template>
<div>
<p>Current Count: {{ counter.count }}</p>
<p>Double Count: {{ counter.doubleCount }}</p>
</div>
</template>
Getters 设计为同步的。如果你需要执行异步工作（如获取数据），请改用 Action。
我们可以在 Store 中定义的最后一个选项是 actions。把 actions 想象成 Store 版本的组件方法——它们封装了更改状态或执行任务的逻辑。与仅用于派生和返回数据的 getters 不同，actions 旨在更新状态和处理副作用。
Actions 的一个主要优势是它们可以是异步的，这与 getters 不同。这使得它们非常适合诸如从 API 获取数据、处理表单提交或执行任何在将结果提交回 Store 之前需要时间的操作。例如，这是一个创建逻辑来增加状态 count 或从 API 获取初始 count 数据的好位置。
打开我们的 CounterStore.js 并更新以下代码：
export const useCounterStore = defineStore('counter', {
// State — 响应式共享数据
state: () => ({
count: 0,
})
// Getters — 派生状态
getters: {
doubleCount: (state) => state.count * 2
},
// Actions — 更新状态的逻辑
actions: {
increment() {
this.count++
},
async fetchInitialCount() {
const res = await fetch('/api/count')
const data = await res.json()
this.count = data.value
}
}
})
现在在 CounterButton.vue 组件内部，你可以调用 action 而不是直接修改状态：
<script setup>
import { useCounterStore } from '../stores/CounterStore.js’
const counter = useCounterStore()
</script>
<template>
<button @click="counter.increment">Increment</button>
<button @click="counter.fetchInitialCount">Load Initial Count</button>
<p>Count is: {{ counter.count }}</p>
</template>
从上面的代码修改可以看出，increment() 是一个直接修改 Store 状态的简单 action，而 fetchInitialCount() 则演示了 action 也可以处理异步任务，如定时器或 API。由于 Pinia Store 是响应式的，一旦 action 更新了状态，所有使用该 Store 的组件将立即反映新值。
Vue 中的状态管理不必让人感到不知所措。从小处着手，使用 ref 和 reactive 处理本地状态。当组件需要通信时，props 和 emits 是自然的选择。随着应用增长，provide/inject 有助于减少 Prop 逐层传递并保持条理清晰。
但当你的应用需要一个在许多组件之间共享且一致的状态时，Pinia 便脱颖而出。它提供了一个集中、可扩展的 Store，作为你应用的单一数据源。
知道何时使用每种方法是真正的关键。你不需要从第一天起就使用 Pinia，但随着项目变得越来越复杂，你会感激它的结构和可靠性。掌握了这些选项，你就可以自信地管理状态——无论你是构建一个小挂件还是一个大规模的生产级应用。
如果你想超越基础知识，官方的 Pinia 文档是最好的下一步。它深入介绍了插件、高级模式、DevTools 集成等内容——所有内容都解释得清晰实用。
提示 $1$
为了使得操作后方阵总和最大，我们需要使得负数元素的总和尽可能大。
对于方阵中的两个负数元素，一定存在一系列的操作使得这两个负数元素均变为正数，且其余元素不变。
对于方阵中的一个正数元素和一个负数元素，一定存在一系列的操作使得这两个元素交换正负，且其余元素不变。
提示 $1$ 解释
第一部分是显然的。
对于第二部分，我们可以任意选择一条连接两个负数元素的有向路径，按顺序对路径上（除终点以外）的每个元素和它对应的下一个元素都执行一次操作。最终路径上除了两个端点以外的其他元素都被执行了两次操作，因此数值不变；两个端点元素都被执行了一次操作二变为正数。
由于方阵是网格，因此上述路径一定存在。
对于第三部分，将第二部分中的一个负数更改为正数即可证明。
提示 $2$
如果方阵中存在一个元素为 $0$，另一个元素为负数。那么一定存在一系列的操作使得负数元素变为正数，且其余元素不变。
提示 $2$ 解释
类似 提示 $1$，将一个负数元素更改为 $0$ 即可证明。
提示 $3$
如果方阵中存在 $0$，那么一定可以通过一系列的操作使得方阵中所有元素均为非负数;
如果方阵中不存在 $0$，那么：
如果方阵中有奇数个负数元素，那么一定可以通过一系列的操作使得方阵中只有一个负数元素，且该负数元素可以在任何位置。同时，无论如何操作，方阵中必定存在负数元素。
如果方阵中有偶数个负数元素，那么一定可以通过一系列的操作使得方阵中不存在负数元素。
提示 $3$ 解释
对于第一部分，反复对 $0$ 和负数元素进行 提示 $2$ 的操作即可。
对于第二部分，我们首先可以证明如果方阵不存在 $0$，那么负数元素数量的奇偶性不会改变。然后，我们可以根据 提示 $1$ 构造出一系列操作从而达到对应的要求。
思路与算法
根据 提示 $3$，我们可以按照方阵的元素分为以下几种情况：
方阵中有 $0$，那么最大方阵和即为所有元素的绝对值之和；
方阵中没有 $0$，且负数元素数量为偶数，那么最大方阵和即为所有元素的绝对值之和；
方阵中没有 $0$，且负数元素数量为奇数，那么最大方阵和即为所有元素的绝对值之和减去所有元素最小绝对值的两倍。
其中，第一种情况也可以按照负数元素数量的奇偶性划入后两种情况中（此时最小绝对值一定为 $0$）。
我们遍历方阵，维护负数元素的数量、元素的最小绝对值以及所有元素的绝对值之和。随后，我们按照负数元素数量的奇偶性计算对应的最大元素和并返回。
最后，矩阵所有元素绝对值之和可能超过 $32$ 位整数的上限，因此对于 $\texttt{C++}$ 等语言，需要使用 $64$ 位整数来维护。
代码
###C++
class Solution {
public:
long long maxMatrixSum(vector<vector<int>>& matrix) {
int n = matrix.size();
int cnt = 0; // 负数元素的数量
long long total = 0; // 所有元素的绝对值之和
int mn = INT_MAX; // 方阵元素的最小绝对值
for (int i = 0; i < n; ++i){
for (int j = 0; j < n; ++j){
mn = min(mn, abs(matrix[i][j]));
if (matrix[i][j] < 0){
++cnt;
}
total += abs(matrix[i][j]);
}
}
// 按照负数元素的数量的奇偶性讨论
if (cnt % 2 == 0){
return total;
}
else{
return total - 2 * mn;
}
}
};
###Python
class Solution:
def maxMatrixSum(self, matrix: List[List[int]]) -> int:
n = len(matrix)
cnt = 0 # 负数元素的数量
total = 0 # 所有元素的绝对值之和
mn = float("INF") # 方阵元素的最小绝对值
for i in range(n):
for j in range(n):
mn = min(mn, abs(matrix[i][j]))
if matrix[i][j] < 0:
cnt += 1
total += abs(matrix[i][j])
# 按照负数元素的数量的奇偶性讨论
if cnt % 2 == 0:
return total
else:
return total - 2 * mn
###Java
class Solution {
public long maxMatrixSum(int[][] matrix) {
int n = matrix.length;
int cnt = 0; // 负数元素的数量
long total = 0; // 所有元素的绝对值之和
int mn = Integer.MAX_VALUE; // 方阵元素的最小绝对值
for (int i = 0; i < n; ++i){
for (int j = 0; j < n; ++j){
mn = Math.min(mn, Math.abs(matrix[i][j]));
if (matrix[i][j] < 0){
++cnt;
}
total += Math.abs(matrix[i][j]);
}
}
// 按照负数元素的数量的奇偶性讨论
if (cnt % 2 == 0){
return total;
} else {
return total - 2 * mn;
}
}
}
###C#
public class Solution {
public long MaxMatrixSum(int[][] matrix) {
int n = matrix.Length;
int cnt = 0; // 负数元素的数量
long total = 0; // 所有元素的绝对值之和
int mn = int.MaxValue; // 方阵元素的最小绝对值
for (int i = 0; i < n; ++i){
for (int j = 0; j < n; ++j){
mn = Math.Min(mn, Math.Abs(matrix[i][j]));
if (matrix[i][j] < 0){
++cnt;
}
total += Math.Abs(matrix[i][j]);
}
}
// 按照负数元素的数量的奇偶性讨论
if (cnt % 2 == 0){
return total;
} else{
return total - 2 * mn;
}
}
}
###Go
func maxMatrixSum(matrix [][]int) int64 {
n := len(matrix)
cnt := 0 // 负数元素的数量
total := int64(0) // 所有元素的绝对值之和
mn := 1 << 30 // 方阵元素的最小绝对值
for i := 0; i < n; i++ {
for j := 0; j < n; j++ {
mn = min(mn, abs(matrix[i][j]))
if matrix[i][j] < 0 {
cnt++
}
total += int64(abs(matrix[i][j]))
}
}
// 按照负数元素的数量的奇偶性讨论
if cnt % 2 == 0 {
return total
} else {
return total - int64(2 * mn)
}
}
func abs(x int) int {
if x < 0 {
return -x
}
return x
}
###C
long long maxMatrixSum(int** matrix, int matrixSize, int* matrixColSize) {
int n = matrixSize;
int cnt = 0; // 负数元素的数量
long long total = 0; // 所有元素的绝对值之和
int mn = INT_MAX; // 方阵元素的最小绝对值
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < n; ++j) {
int abs_val = abs(matrix[i][j]);
if (abs_val < mn) {
mn = abs_val;
}
if (matrix[i][j] < 0) {
++cnt;
}
total += abs_val;
}
}
// 按照负数元素的数量的奇偶性讨论
if (cnt % 2 == 0) {
return total;
} else {
return total - 2 * mn;
}
}
###JavaScript
var maxMatrixSum = function(matrix) {
const n = matrix.length;
let cnt = 0; // 负数元素的数量
let total = 0; // 所有元素的绝对值之和
let mn = Number.MAX_SAFE_INTEGER; // 方阵元素的最小绝对值
for (let i = 0; i < n; i++) {
for (let j = 0; j < n; j++) {
const absVal = Math.abs(matrix[i][j]);
mn = Math.min(mn, absVal);
if (matrix[i][j] < 0) {
cnt++;
}
total += absVal;
}
}
// 按照负数元素的数量的奇偶性讨论
if (cnt % 2 === 0) {
return total;
} else {
return total - 2 * mn;
}
};
###TypeScript
function maxMatrixSum(matrix: number[][]): number {
const n = matrix.length;
let cnt = 0; // 负数元素的数量
let total = 0; // 所有元素的绝对值之和
let mn = Number.MAX_SAFE_INTEGER; // 方阵元素的最小绝对值
for (let i = 0; i < n; i++) {
for (let j = 0; j < n; j++) {
const absVal = Math.abs(matrix[i][j]);
mn = Math.min(mn, absVal);
if (matrix[i][j] < 0) {
cnt++;
}
total += absVal;
}
}
// 按照负数元素的数量的奇偶性讨论
if (cnt % 2 === 0) {
return total;
} else {
return total - 2 * mn;
}
}
###Rust
impl Solution {
pub fn max_matrix_sum(matrix: Vec<Vec<i32>>) -> i64 {
let n = matrix.len();
let mut cnt = 0; // 负数元素的数量
let mut total: i64 = 0; // 所有元素的绝对值之和
let mut mn = i32::MAX; // 方阵元素的最小绝对值
for i in 0..n {
for j in 0..n {
let abs_val = matrix[i][j].abs();
mn = mn.min(abs_val);
if matrix[i][j] < 0 {
cnt += 1;
}
total += abs_val as i64;
}
}
// 按照负数元素的数量的奇偶性讨论
if cnt % 2 == 0 {
total
} else {
total - 2 * mn as i64
}
}
}
复杂度分析
时间复杂度：$O(mn)$，其中 $m$ 为 $\textit{matrix}$ 的行数，$n$ 为 $\textit{matrix}$ 的列数。
空间复杂度：$O(1)$。
第二题
刚开始我用了深度搜索，结果越写越觉得不对劲，最后发现：
其实如果负数数量是双数，我们总是能把他们都翻成正数
如果负数数量是单数，我们怎么翻都会至少留下一个负数
以上，记录下矩阵里绝对值最小的数即可
（我是笨比）
`
###c++
class Solution {
public:
long long maxMatrixSum(vector<vector<int>>& matrix) {
int minn = abs(matrix[0][0]);
long long ans = 0;
bool flag = false; //记录是负数的个数是单数还是双数
for(auto &vec: matrix)
for(int num: vec){
if(num < 0){ //是负数的话
flag = !flag;
num = -num; //取绝对值
}
ans += num; //记录绝对值的和
minn = min(num, minn); //记录最小值
}
if(flag) //是单数
return ans - 2 * minn;
return ans;//是双数
}
};
虽然题目规定我们只能操作相邻的元素，但我们可以通过多次操作，把任意两个元素都乘以 $-1$。
每次操作，恰好改变两个数的正负号。
多次操作，恰好改变偶数个数的正负号。
分类讨论：
class Solution:
def maxMatrixSum(self, matrix: List[List[int]]) -> int:
total = neg_cnt = 0
mn = inf
for row in matrix:
for x in row:
if x < 0:
neg_cnt += 1
x = -x # 先把负数都变成正数
mn = min(mn, x)
total += x
if neg_cnt % 2: # 必须有一个负数
total -= mn * 2 # 给绝对值最小的数添加负号
return total
class Solution {
public long maxMatrixSum(int[][] matrix) {
long total = 0;
int negCnt = 0;
int mn = Integer.MAX_VALUE;
for (int[] row : matrix) {
for (int x : row) {
if (x < 0) {
negCnt++;
x = -x; // 先把负数都变成正数
}
mn = Math.min(mn, x);
total += x;
}
}
if (negCnt % 2 > 0) { // 必须有一个负数
total -= mn * 2; // 给绝对值最小的数添加负号
}
return total;
}
}
class Solution {
public:
long long maxMatrixSum(vector<vector<int>>& matrix) {
long long total = 0;
int neg_cnt = 0;
int mn = INT_MAX;
for (auto& row : matrix) {
for (int x : row) {
if (x < 0) {
neg_cnt++;
x = -x; // 先把负数都变成正数
}
mn = min(mn, x);
total += x;
}
}
if (neg_cnt % 2) { // 必须有一个负数
total -= mn * 2; // 给绝对值最小的数添加负号
}
return total;
}
};
#define MIN(a, b) ((b) < (a) ? (b) : (a))
long long maxMatrixSum(int** matrix, int matrixSize, int* matrixColSize) {
long long total = 0;
int neg_cnt = 0;
int mn = INT_MAX;
for (int i = 0; i < matrixSize; i++) {
for (int j = 0; j < matrixColSize[i]; j++) {
int x = matrix[i][j];
if (x < 0) {
neg_cnt++;
x = -x; // 先把负数都变成正数
}
mn = MIN(mn, x);
total += x;
}
}
if (neg_cnt % 2) { // 必须有一个负数
total -= mn * 2; // 给绝对值最小的数添加负号
}
return total;
}
func maxMatrixSum(matrix [][]int) int64 {
total, negCnt, mn := 0, 0, math.MaxInt
for _, row := range matrix {
for _, x := range row {
if x < 0 {
negCnt++
x = -x // 先把负数都变成正数
}
mn = min(mn, x)
total += x
}
}
if negCnt%2 > 0 { // 必须有一个负数
total -= mn * 2 // 给绝对值最小的数添加负号
}
return int64(total)
}
var maxMatrixSum = function(matrix) {
let total = 0;
let negCnt = 0;
let mn = Infinity;
for (const row of matrix) {
for (let x of row) {
if (x < 0) {
negCnt++;
x = -x; // 先把负数都变成正数
}
mn = Math.min(mn, x);
total += x;
}
}
if (negCnt % 2) { // 必须有一个负数
total -= mn * 2; // 给绝对值最小的数添加负号
}
return total;
};
impl Solution {
pub fn max_matrix_sum(matrix: Vec<Vec<i32>>) -> i64 {
let mut total = 0;
let mut neg_cnt = 0;
let mut mn = i32::MAX;
for row in matrix {
for mut x in row {
if x < 0 {
neg_cnt += 1;
x = -x; // 先把负数都变成正数
}
mn = mn.min(x);
total += x as i64;
}
}
if neg_cnt % 2 > 0 { // 必须有一个负数
total -= (mn * 2) as i64; // 给绝对值最小的数添加负号
}
total
}
}
见下面贪心与思维题单的「§5.2 脑筋急转弯」。
欢迎关注 B站@灵茶山艾府
包含 AI 辅助创作。
graph TB;
国际化语言设计--->前端编程预定义中文文本
国际化语言设计--->后端编程预定义中文文本
国际化语言设计--->stat["通用名词、行业术语"]
国际化语言设计--->dy["系统动态新增内容: 选项表、调用表、菜单等"]
前端编程预定义中文文本--->自动化部署触发更新
后端编程预定义中文文本--->自定义触发更新
stat--->专人维护更新
dy--->新增修改时更新
自动化部署触发更新--->ol["接口上传结构化中文文本"]
ol--->筛选去重已翻译内容
自定义触发更新--->筛选去重已翻译内容
专人维护更新--->筛选去重已翻译内容
新增修改时更新--->筛选去重已翻译内容
筛选去重已翻译内容--->存表并触发异步翻译任务
存表并触发异步翻译任务--->依据语言选项表剔除中文进行其他语言的翻译
依据语言选项表剔除中文进行其他语言的翻译--->translate["调用翻译接口或 AI"]
translate--->error["允许失败，不处理异常"]
graph TB;
前端国际化语言设计--->初始化加载
初始化加载--->get["获取浏览器语言"]
get--->中文
get--->其他
其他--->request["调用接口传入语言代码（接口完成前处于 loading 状态）"]
request--->接口处理
接口处理--->选项表匹配
选项表匹配--->匹配成功
选项表匹配--->匹配失败
匹配成功--->successBack["返回对应 language code 并筛选对应语言数据不为空的数据"]
匹配失败--->errorBack["抛出异常，前端走默认中文或延用当前语言"]
successBack--->接口完成
errorBack--->取默认中文
取默认中文--->接口完成
中文--->浏览器缓存数据并加载
接口完成--->浏览器缓存数据并加载---default["渲染策略：无对应语言文本取默认中文文本"]
浏览器缓存数据并加载--->switch["允许切换、重走一遍流程"]
default--->config["新增语言配置页面，中文限制修改"]
config---问题
问题---question1["1、语言数据会越来越大，接口能否做到毫秒级响应"]
问题---question2["2、 如何检查数据是否更新以刷新本地缓存"]
问题---question3["3、 语言数据会越来越大、是否会超过浏览器/APP 存储限制"]
问题---question4["4、 APP/WEB 后台语言数据是否隔离（不隔离可能出现冲突）"]
question1---awer1["后端 redis 存全量数据，后台走按需加载逻辑避免单次请求数据过大，按模块加载；app 走全量加载逻辑(接口应支持全量返回、指定模块返回、指定多个模块返回)"]
question2---awer2["系统更新默认刷新一次，后续走 websocket 比对语言版本"]
question3---awer3["WEB 默认存 IndexDB，不支持时降级走 localStorage，并实现低频模块数据清理（再次访问时走接口获取）"]
question4---awer4["APP/WEB 数据逻辑分割，后端流量分化、区分流量入口返回对应数据"]
为了保证 SEO、与 WEB 网络兼容，应服务端应支持降级兼容
Accept-Language
你当前的国际化设计已覆盖核心流程，但可从自动化提效、配置化管理和性能优化三个维度升级，减少80%的人工干预。以下是基于行业最佳实践的优化方案：
1. 代码层自动提取与翻译
使用 I18n Fast 或 Kiwi 等工具链，通过 VS Code 插件在开发阶段自动扫描中文文本，生成语义化 key 并同步至翻译系统。例如选中代码中的 "用户登录"，插件可自动生成 user.login.title 键并调用百度翻译 API 生成英文文案，全程无需开发者手动修改语言文件。
配置复杂，生成语义化 Key 需要对接 AI，PASS
2. 构建流程无缝嵌入
在 Webpack/Vite 配置中集成自动化插件，如 vite-auto-i18n-plugin，实现：
需要对接翻译接口，翻译文案不能满足本土化需求，无法动态配置、增加删减语言，PASS
3. 翻译协作标准化
采用 "开发-翻译-校验" 闭环流程：
1. 语言策略集中管理
建立统一的语言配置服务，支持：
2. 多维度资源控制
在配置中心设置细粒度规则：
| 配置项 | 示例值 | 作用 |
|---|---|---|
maxCacheSize |
5MB |
限制浏览器缓存上限 |
updateThreshold |
30% |
差异率超阈值触发全量更新 |
fallbackPolicy |
zh-CN→en-US→base64 |
多级降级策略 |
3. 前端渲染策略配置
通过 JSON 配置文件定义渲染规则：
{
"render": {
"missingText": "显示默认中文",
"loadingState": "骨架屏占位",
"direction": { "ar-SA": "rtl", "default": "ltr" } // 适配阿拉伯语右对齐
}
}
1. 资源加载策略升级
home.en.json、profile.en.json），首屏仅加载核心模块2. 缓存机制双保险
3. 异常处理增强
基础改造（1-2周）
自动化建设（2-3周）
性能优化（2周）
| 原问题 | 优化方案 |
|---|---|
| 语言包体积膨胀 | 路由级分片+按需加载，配合 Tree-Shaking 移除未使用词条 |
| 缓存更新不及时 | 版本号比对 + WebSocket 推送更新通知 |
| 存储超限风险 | LRU 淘汰策略+IndexedDB 容量监控，超限自动清理低频语言包 |
| 前后端数据冲突 | 统一语言服务API，前端通过Accept-Language传递上下文 |
这种架构已在微策略、字节跳动等企业验证，可使新增语言的配置时间从 3 天缩短至 2 小时，翻译更新周期从周级降至分钟级。核心是将国际化从 "开发任务" 转变为 "配置项"，让开发者专注业务逻辑而非翻译维护。
graph TB;
主题设计--->mode["浅色、深色模式"]
mode--->baseMode["基础模式，维护一套主题色和与之对应的深色主题色"]
主题设计--->theme["主题模式"]
theme--->themeTips["暂不实现，但实现基础模式时应支持快速扩展到主题模式"]
baseMode---themeFunction["维护一套通用变量：基础色、扩展色、圆角、padding、字体、尺寸、层级等"]
themeTips--->themeFunction
themeFunction--->init["前端初始化加载，取系统浅色、深色模式"]
init--->用户切换
用户切换--->cache["本地持久缓存，不因账号变更而清空"]
cache--->extend["扩展：支持远控配置，根据不同国家风格显示、无障碍"]
graph TB;
配置化设计--->用户本地个性化配置
用户本地个性化配置--->localStorage["本地持久缓存配置，用户退出不清空"]
localStorage---localStorageEG["主题、语言、表格列配置等"]
localStorageEG--->localStorageHint["结构设计合理，便于后续接入用户账号配置"]--->version
配置化设计--->用户账号配置
用户账号配置--->accoutConfig["与用户账号关联的配置，比如：部分营销活动的推送开关、通知勿扰时段、用户头像等"]--->version
配置化设计--->set["组、角色、公司、平台、服务商配置"]
set--->针对一组用户的配置
针对一组用户的配置--->根据不同组的需求进行的配置--->version["版本控制"]
配置化设计--->通用配置
通用配置--->polipry["配置优先级: 个人 > 组 > 系统默认配置"]--->version
那么后端如何根据这种配置设计进行后端代码的自适应呢？比如设置了某个组使用美西时区进行时间字段的格式化，或配置某些角色拥有查看用户完整电话的权限（与权限等其他设计关联）？或某个用户配置了当前时间的 晚上 9 点到早上 8 点不希望推送通知；如何在代码层面做好这些功能，而不必书写命令式的编程
要实现后端代码的 “配置自适应”，核心思想是将 “硬编码逻辑” 转变为 “数据驱动逻辑”。
你提到的时区转换、字段脱敏、通知拦截，分别对应了后端处理链路中的三个关键环节：序列化层、AOP/中间件层、业务逻辑层。
以下是实现这些自适应功能的后端代码方案：
时区自适应：上下文感知转换（序列化层）
不要在业务代码里手动转换时区。利用 Web 框架的拦截器，将配置的时区注入到当前请求的 ThreadLocal（上下文）中。
实现方案：
America/Los_Angeles）。UserContext。// 1. 定义上下文
public class UserContext {
private static final ThreadLocal<ZoneId> ZONE_ID = new ThreadLocal<>();
public static void setZone(ZoneId zone) { ZONE_ID.set(zone); }
public static ZoneId getZone() { return ZONE_ID.get() != null ? ZONE_ID.get() : ZoneOffset.UTC; }
}
// 2. 自定义日期序列化器
public class ConfigurableDateSerializer extends JsonSerializer<LocalDateTime> {
@Override
public void serialize(LocalDateTime value, JsonGenerator gen, SerializerProvider serializers) {
// 自动根据配置转换时区
ZonedDateTime zonedDateTime = value.atZone(ZoneOffset.UTC).withZoneSameInstant(UserContext.getZone());
gen.writeString(zonedDateTime.format(DateTimeFormatter.ISO_OFFSET_DATE_TIME));
}
}
字段权限自适应：声明式脱敏（注解驱动）
对于“查看完整电话”的需求，这属于 配置化脱敏。将配置设计映射到权限框架（如 Shiro/Spring Security）中。
实现方案： 使用自定义注解配合 AOP（切面）或 返回值拦截。
public class UserVO {
private String name;
@SensitiveMask(type = MaskType.PHONE, permissionConfig = "view_full_phone")
private String phoneNumber;
}
// AOP 处理逻辑
@Around("execution(* *(..)) && @annotation(SensitiveMask)")
public Object maskData(ProceedingJoinPoint joinPoint) {
Object result = joinPoint.proceed();
// 1. 获取当前用户聚合配置中的 'view_full_phone' 开关
boolean canSee = ConfigEngine.getBoolean("view_full_phone");
// 2. 如果配置为 false，则执行正则脱敏 (138****0000)
if (!canSee) {
return maskHelper.apply(result);
}
return result;
}
通知拦截自适应：策略模式 + 过滤器链（逻辑层）
对于 “晚上 9 点到早上 8 点不推送” 这种基于逻辑判断的配置，建议采用 “策略插件” 模式。
实现方案： 定义一个通知过滤器接口，业务代码只管发送通知，由过滤器决定是否 “丢弃” 或 “延迟”。
public interface NotificationFilter {
boolean shouldSend(User user, Notification content);
}
// 时间窗口策略实现
public class TimeWindowFilter implements NotificationFilter {
@Override
public boolean shouldSend(User user, Notification content) {
// 从聚合配置获取用户设置：{ "quiet_start": "21:00", "quiet_end": "08:00" }
Config config = ConfigEngine.getUserConfig(user.getId());
LocalTime now = LocalTime.now(config.getZoneId());
if (isInQuietPeriod(now, config)) {
return false; // 拦截发送
}
return true;
}
}
// 业务调用层 (非常简洁)
public void sendNotice(String userId) {
Notification notice = new Notification("活动提醒");
// 自动遍历所有配置策略，只有全部通过才发送
if (notificationService.evaluate(userId, notice)) {
pusher.send(notice);
}
}
核心：自适应代码架构的三个原则
saveOrder(order)，而不是 if (config == 'A') { saveA } else { saveB }。要实现后端 “自适应”，你需要在 数据的出口（序列化）、**访问的关卡（AOP）**和 逻辑的入口（过滤器） 设置配置挂钩点。这样，业务逻辑保持纯净，所有的差异化表现都由 “配置感知组件” 自动完成。
graph TB;
权限设计--->RBAC
RBAC--->用户
RBAC--->用户组
RBAC--->角色
RBAC--->权限
用户--->拥有一个或多个相关角色
用户组--->group["一组用户的集合，赋予组内用户相同的角色"]
角色--->拥有一组与当前角色关联的权限
权限--->permission["菜单、按钮、数据、字段权限"]
拥有一组与当前角色关联的权限--->exclude["角色互斥：避免同一用户获得相斥的角色"]
拥有一组与当前角色关联的权限--->level["角色分级，上级拥有下级所有权限"]
level--->manager["分发管理压力"]
manager--->create["上级角色创建下级角色、分发下级角色权限"]
manager--->user["上级用户创建下级用户、分发下级用户角色"]
create--->subclass["下级是上级的子集，下级角色、权限不能超过上级角色、权限"]
user---->subclass
permission--->permissionExtend["扩展"]
permissionExtend--->minPermission["最小权限原则: 只分配工作必须的最小权限"]
permissionExtend--->review["审计系统"]
要在代码中稳健地适配权限体系，避免因漏洞导致权限异常，关键在于将安全思维渗透到从前端到后端，再到数据层的每一个环节，并遵循严格的安全编码规范。下面我将从 权限校验的完整链条 和 安全编码的核心原则 两个方面，为您提供一个详实的方案。
一个健壮的权限体系需要在三个层面进行校验，形成纵深防御。
| 层级 | 核心任务 | 关键实现点与常见方案 |
|---|---|---|
| 前端界面层 | 提升用户体验，根据权限动态展示或隐藏界面元素（菜单、按钮、页面），实现 “可见即可操作”。 | • 统一权限钩子/函数：封装权限判断逻辑，如定义一个 usePermission(code) 的钩子，在组件中调用 const canEdit = usePermission('user:edit')，再通过 v-if 或条件渲染控制元素。• 路由守卫：在进入页面前校验用户是否有该页面权限，无权限则重定向到 403 页面。注意：前端校验仅为友好性设计，不可依赖为安全屏障。 |
| 后端 API 层 | 核心安全防线，对每一个 API 请求都必须进行严格的权限校验。 | • 注解/装饰器（推荐）：在 API 入口方法上添加如 @PreAuthorize("hasPermission('order', 'delete')") 的注解，利用 AOP 在方法执行前自动拦截校验。• 中间件/拦截器：定义全局权限拦截器，对请求路径进行匹配和鉴权。 • 服务内校验：在业务方法内部显式调用权限服务进行校验。此层校验必须执行，防止恶意绕过前端直接调用 API。 |
| 数据访问层 | 实现数据权限，控制用户能访问哪些数据记录（行级）或字段（列级）。 | • SQL 自动注入：在 ORM 框架或 SQL 生成阶段，自动拼接数据过滤条件（如 WHERE department_id = ?）。这是最高效的方式，避免先查出所有数据再在内存中过滤。• 字段权限控制：在返回数据前，根据规则对实体的特定字段进行脱敏或过滤。 |
在编写权限相关代码时，请时刻牢记以下几项基本原则。
最小权限原则 (Principle of Least Privilege)
这是权限设计的黄金法则。应确保应用程序的运行账户、数据库连接账户以及分配给用户的权限，都是其完成操作所必需的 最小权限集合。例如，一个用于查询的报告服务，绝不应被授予DELETE 或 ALTER 等高危权限。
输入验证与输出编码
永不信任用户输入：所有来自客户端的参数，如用户 ID、资源 ID，都必须经过严格验证。检查其类型、格式、长度和范围，防止 SQL 注入或越权攻击。优先使用白名单验证，只允许已知安全的输入。
安全地处理输出：将数据输出到前端时，要根据上下文（HTML, SQL, JavaScript）进行编码，防止 XSS 攻击。例如，将 < 编码为 <。
默认拒绝与错误处理
权限检查逻辑应采用 默认拒绝 策略。即，当权限规则无法明确允许时，应直接拒绝请求。
错误处理要谨慎：向用户返回通用的错误信息（如 “操作失败”），而 不要泄露详细的系统错误堆栈、SQL语句或文件路径，以免为攻击者提供线索。
管理依赖与安全更新
及时更新项目中用于权限管理或安全相关的第三方库（如 Spring Security、Shiro，或专门的授权服务如 Permify），以避免使用含有已知漏洞的旧版本。
越权漏洞：这是最危险的漏洞之一，包括 水平越权（能操作不属于自己的数据，如用户 A 能修改用户 B 的数据）和 垂直越权（低权限用户能执行高权限操作）。防范的关键在于，API 中不仅要校验用户是否有操作权限，还必须校验当前操作的数据 ID 是否属于该用户授权的数据范围。
前端权限幻觉：绝不能仅依赖前端隐藏按钮来控制权限。恶意用户完全可以跳过页面直接调用API，因此 后端必须对每个请求进行二次校验。
性能瓶颈：权限校验是高频操作，要避免每次请求都执行复杂的数据库关联查询。解决方案是将用户的权限列表缓存在 Redis 等高性能缓存中，权限变更时刷新缓存即可。
为了帮助您在开发过程中自查，可以对照以下清单：
| 阶段 | 检查项 |
|---|---|
| 设计阶段 | □ 是否遵循了最小权限原则？ □ 是否明确了数据权限的规则（如基于部门、基于用户）？ |
| 编码阶段 | □ 每个 API 是否都进行了权限校验？ □ 操作数据时，是否校验了用户与数据项的归属关系？ □ 是否对所有用户输入进行了验证？ □ 错误信息是否避免了敏感信息泄露？ |
| 测试阶段 | □ 是否进行了越权测试（尝试用不同账号操作他人数据）？ □ 是否测试了无权限、部分权限、全部权限等各种场景？ |
最后，权限安全是一个持续的过程。建议引入 安全代码扫描工具（SAST）进行静态检查，并建立完善的 操作审计日志，记录所有关键的权限变更和敏感操作，以便事后追溯和分析。
希望这份详细的指南能帮助您在代码中构建一个坚固的权限防护体系。
graph TB;
文件服务设计--->文件服务--->COS
COS--->COSApi["COS API"]
COS--->目录分类
目录分类--->临时文件--->过期删除
目录分类--->非高频访问文件--->定时归档
文件服务--->assertCOS["抽象对 COS 的访问"]
assertCOS--->logic["在 COS 目录结构上抽象逻辑上的结构"]
logic--->basic["基础结构: 文件 ID、文件业务类型（依据此字段选择 COS 目录）、文件名称、创建时间、更新时间、过期时间、COS 引用（URL）"]
basic--->过期标记删除
assertCOS--->fileServiceAPI["提供 API"]
logic--->extendStructure["扩展结构：按用户、平台等维度分层（逻辑目录）"]
fileServiceAPI--->后端接入
后端接入--->文件上传
文件上传--->tempUploadURL["动态生成临时上传 URL（COS 侧），指定时间内有效"]
tempUploadURL--->frontURL["前端直接访问此 URL 上传文件（过期刷新）"]
frontURL--->invokeFileService["调用 API 存入文件服务器"]--->fileID["存储文件 ID"]
后端接入--->download["文件下载、访问"]
download--->viewFileID["检索文件 ID"]
viewFileID--->存在--->cosTempURL["COS API 生成临时文件 URL"]
viewFileID--->不存在或标记删除--->removed["提示不存在或已被删除"]
viewFileID--->已被归档--->用户手动解冻
已被归档--->自动解冻
文件服务--->扩展
扩展--->鉴权
扩展--->防盗链
扩展--->秒传--->fastUpload["计算文件 MD5 对比文件"]
扩展--->删除策略--->定时运行--->noMap["COS 文件无对应文件服务实体或被标记删除则删除"]
删除策略--->延迟激活--->waitActive["文件服务存储成功时状态设置为待启用，后端业务成功时刷新文件状态为已启用，否则超时删除"]
graph TB;
缓存设计--->持久缓存
持久缓存--->localStorage["用户本地配置（主题、语言等）"]
localStorage--->用户动作触发更新
缓存设计--->临时缓存
临时缓存--->userToken["用户 token、账号绑定配置等"]
userToken--->生命周期内存在
生命周期内存在--->推送更新
缓存设计--->策略缓存
策略缓存--->fallback["IndexDB 优先，回退 localStorage"]
fallback--->normalize["抽象底层，统一接口"]
策略缓存--->maxSize["定义最大值: localStorage、IndexDB 不同"]
maxSize--->watchTime["细分存储模块，存储访问时间、访问次数、数据大小"]
watchTime--->策略删除
策略删除--->threshold["定义阈值：80%"]
策略删除--->clear["清理策略: 计算缓存最近访问率，将访问率低的删除 (LRU 最近最少访问)"]
watchTime--->策略访问
策略访问--->look["内存缓存 > 本地缓存 > cdn 缓存 > 兜底接口"]
look--->cache["刷新本地缓存，缓存空间不足时存内存中，并执行策略删除"]
策略缓存--->扩展
扩展--->创建时间与过期时间定义
扩展--->compress["数据压缩：lz-string"]
扩展--->version["Schema 升级：缓存结构设计，定义缓存版本，清理旧版本"]
扩展--->二级缓存刷新["访问时，发起一个 head 请求判断数据是否更新"]
graph TB;
登录鉴权设计--->用户登录
用户登录--->cache["缓存 token、refreshToken"]
登录鉴权设计--->退出登录
退出登录--->logout["调用接口，token、refreshToken 失效"]
cache--->普通接口响应
cache--->tokenTime["Token 有效期较短（分钟或小时计）、RefreshToken 有效期较长（天计）"]
tokenTime--->安全存储
安全存储--->tokenStore["Token 存内存"]
安全存储--->refreshTokenStore["Refresh Token 存 Cookie 并设置 httpOnly 限制修改"]
普通接口响应--->401
401--->refresh["调用 refresh 接口"]
refresh--->success["刷新 Token 与 RefreshToken，回填缓存"]
success--->restart["使用新的 token 继续上次失败请求"]
refresh--->error["非正常响应状态码，强制重新登录、清理用户缓存"]
error--->reback["后台：重新登录后回跳退出前页面"]
restart--->扩展
reback---->扩展
扩展--->singleLogin["预留接口实现单点登录、黑名单等"]
扩展--->sign["绑定浏览器指纹、设备指纹，不同时 Token、Refresh Token 默认失效"]
graph TB;
消息通知设计--->站内通知
消息通知设计--->systemNotify["APP 系统通知"]
站内通知--->后台--->notifyType["通知类型（接口设计时考虑可扩展性便于接入通知接口）"]
站内通知-->APP--->notifyType
systemNotify--->通知权限处理
systemNotify--->通知类型细分
通知类型细分--->允许针对部分场景通知关闭
通知类型细分--->notifyType
notifyType--->系统程序通知--->pargam["语音包更新等用户无感知通知"]
notifyType--->营销通知--->extendMarketing["扩展：后台可配置通知、分流推送"]
notifyType--->普通通知--->非即时反馈通知
notifyType---紧急通知--->urgentNotify["即时反馈通知：系统更新、系统公告、新工单、工单回复、异步任务状态变更"]
urgentNotify--->notifyMode["弹窗、右下角浮窗"]
pargam--->implete["通知实现：通知、已读未读计数、链接跳转、通知 ID 避免重复推送、通知清理"]
extendMarketing--->implete
非即时反馈通知--->implete
urgentNotify--->implete
implete--->接入国际化与时区
接入国际化与时区--->question["问题：服务器主动推送、用户离线情况下如何得知用户本地语言环境、APP 系统通知推送时段"]
你的消息通知设计框架已覆盖基础功能分类和实现逻辑，但在用户体验、技术适配和商业化平衡上存在明显优化空间。对比喜马拉雅的亿级推送架构与微信订阅消息的合规实践，当前方案缺乏分级推送机制、离线送达保障和精细化用户控制能力，这可能导致高优先级消息被淹没或用户因骚扰关闭通知权限。
现有设计将通知简单分为 "紧急/普通/营销"，但未解决资源竞争问题。喜马拉雅通过 Kafka多Topic优先级队列 实现消息插队机制，高优先级消息（如工单回复）可通过权重分配获得更多处理资源，避免被低优先级营销消息阻塞。建议：
建立四级优先级体系：系统级（如账号安全）、业务关键（如新工单）、交互反馈（如评论回复）、营销内容（如活动推广），对应不同推送通道和展示方式
动态流量控制：参考"用户日接收阈值+消息级别"双重过滤，当用户单日接收超过 10 条通知后，仅保留前两级消息
场景化展示策略：紧急通知采用全屏弹窗（需用户确认），普通通知使用悬浮窗（3 秒自动消失），营销内容仅在通知中心展示
当前方案未解决 "用户离线时如何推送" 的关键问题。Android 系统对自启限制趋严，自建保活通道已失效，需接入厂商级推送服务：
国内场景：集成小米 MIUI 推送、华为 HMS、OPPO Push 等厂商通道，用户离线时通过系统级进程唤醒应用
海外场景：对接谷歌 FCM 服务，需注意设备需安装 GMS 框架且连接海外网络的限制
设备状态同步：APP 启动时上报 uid/deviceId 与推送 token 的绑定关系，通过 Kafka 实时更新设备状态，确保卸载重装后 token 自动刷新
针对 "离线用户语言环境获取" 的问题，可采用三级解决方案：
预存储语言偏好：用户在线时记录其语言设置（如 zh-CN/en-US）和时区信息，存储于用户画像数据库
端侧翻译缓存：关键通知模板（如系统公告）预编译多语言版本，推送时附带语言标签，客户端根据本地设置展示对应版本
离线翻译服务：部署 LibreTranslate 本地化服务，当用户语言设置变更时，通过 API 动态翻译历史通知内容，支持 15 种以上语言互译
参考微信订阅消息的教训（从模板消息强制切换导致开发者强烈反弹），需平衡业务触达与用户体验：
精细化开关设计：提供"全类型-分类-单业务"三级控制，用户可关闭营销类但保留工单通知，或设置 "工作日 9:00-18:00 免打扰"
智能静默机制：分析用户活跃时段（如夜间 11 点至凌晨 7 点），自动延迟非紧急通知至活跃时段推送
订阅式营销：借鉴微信 "一次性订阅" 模式，营销通知需用户主动点击订阅卡片后才能发送，且每 30 天需重新授权
推送队列优化：用 Kafka 替代 RabbitMQ，通过 topic 优先级（如 priority-high/priority-low）和权重拉取（高优先级每次拉取 2 倍消息量）实现动态调度
频控存储方案：采用 ehash 结构（支持 field 级过期的 Redis 扩展），存储 deviceId, msgType, 发送计数 三元组，解决 6 亿设备 ×60+ 业务场景的存储压力
链路追踪：全流程记录消息状态（创建/过滤/发送/送达/点击），通过 Grafana 展示推送到达率、平均延迟等核心指标
| 维度 | 当前设计 | 行业最佳实践 |
|---|---|---|
| 送达率保障 | 依赖 APP 在线状态 | 厂商通道+自建长连接双保险（喜马拉雅达 98.7%） |
| 用户干扰控制 | 仅支持部分场景关闭 | 动态频控+静默时间+分级展示（微信订阅消息投诉率下降 62%） |
| 国际化支持 | 未解决离线语言适配 | 预编译模板+端侧翻译缓存（ntfy 支持 20 种语言） |
需特别注意，Android 各厂商推送 API 差异显著（如华为要求应用签名与开发者账号绑定），建议采用如极光推送等聚合 SDK 降低对接成本。最终目标是建立 "用户无感知高可用，开发者可配置，运营可追溯" 的闭环系统，在保障业务触达的同时将通知点击率提升 30% 以上。
graph TB;
异步任务队列设计--->定义通用任务接口
定义通用任务接口--->接入通知接口
接入通知接口--->pushNotify["推送通知"]
pushNotify--->链接任务管理中心
定义通用任务接口--->任务状态
任务状态--->待执行
任务状态--->完成
完成--->成功
完成--->部分成功
任务状态--->失败
任务状态--->进行中--->进度显示
成功--->显示结果
失败--->显示结果--->失败原因
部分成功--->显示结果--->失败部分的失败原因
显示结果--->文本结果
显示结果--->tempUrl["临时文件链接（针对导出场景）"]
显示结果--->nagivate["跳转查询（针对导入订单场景）"]
定义通用任务接口--->任务优先级
任务优先级--->资源分配权重
任务优先级--->排队策略
定义通用任务接口--->delete["删除、取消任务"]
delete--->release["移除任务队列、释放资源"]
异步任务队列设计--->扩展---配置不同任务类型的自动删除时长
扩展--->失败重试次数
graph TB;
自动更新设计--->version["编译打包、版本信息写入"]
version--->推送更新
推送更新--->WEB--->弹窗提示刷新
推送更新--->APP
APP--->热更新
热更新--->静默下载
静默下载--->提示更新
提示更新--->同意--->热替换--->重启应用
提示更新--->拒绝--->下次启动更新
APP--->全量更新
全量更新--->强制--->阻塞弹窗--->引导跳转应用商店
全量更新--->非强制--->弹窗提示--->同意更新--->跳转应用商店
弹窗提示--->拒绝更新--->关闭弹窗
自动更新设计--->扩展
扩展--->灰度发布
graph TB;
自动化部署设计--->代码推送
代码推送--->webhook
webhook--->scanError["静态安全扫描和依赖项漏洞扫描"]
webhook--->review["代码审查"]
scanError--->测试用例自动化测试
webhook--->测试用例自动化测试
review--->测试用例自动化测试
测试用例自动化测试--->持续交付部署
持续交付部署--->dev["开发、测试环境"]
dev--->定时触发
dev--->自动触发
定时触发--->customPushHook["自定义 hook"]
自动触发--->customPushHook
customPushHook--->同步国际化语言数据
持续交付部署--->prod["生产环境：手动部署"]
prod--->customDeployHook["触发 hook"]
customDeployHook--->同步测试环境必要配置
customDeployHook--->updateContent["提取 commit 更新内容"]
持续交付部署--->扩展
扩展--->部署日志
扩展--->失败通知
dev--->版本管理
prod--->版本管理
版本管理--->imageGenerate["镜像生成: 版本 tag"]
版本管理--->部署失败自动回滚
版本管理--->系统监控异常自动回滚
graph TB;
组件设计--->可扩展性
可扩展性--->样式结构可扩展
可扩展性--->外部可控制逻辑
组件设计--->高内聚--->完成一件事所用到的代码内聚在组件中
组件设计--->可靠性--->基准测试
可靠性--->性能测试
组件设计--->兼容更新--->old["旧有外部接口、调用方式不变"]
组件设计--->可读性与文档说明--->代码注解与文档
您的组件设计涵盖了软件工程的核心原则，但在现代前端或全栈组件化开发中，还可以从 生命周期管理、状态驱动、容错性、以及国际化/文化适配 四个维度进一步深化。
以下是针对您 Mermaid 架构的优化建议和改进点：
您原有的设计偏重于 “目标”，建议增加 “机制层”，使组件不仅 “可靠”，而且 “可预测”。
优化建议：
graph TB;
组件设计 --> 可扩展性
组件设计 --> 高内聚低耦合
组件设计 --> 可靠性与健壮性
组件设计 --> 演进式维护
组件设计 --> 体验与规范
可扩展性--->样式结构可扩展 --> CSSVars["CSS 变量控制 (Themeable)"]
可扩展性--->外部可控制逻辑 --> Hooks["插槽(Slots/RenderProps) 与 Hook 注入"]
高内聚低耦合--->完成一件事所用到的代码内聚在组件中 --> 逻辑收拢
逻辑收拢 --> 职责单一["单一职责原则 (SRP)"]
逻辑收拢 --> 状态隔离["内部状态与外部 Props 严格区分"]
可靠性与健壮性--->基准测试 --> 单元测试与集成测试
可靠性与健壮性--->性能测试 --> 渲染频率监测与内存泄漏检查
可靠性与健壮性--->可靠性 --> 容错处理["Error Boundary 与 兜底 UI"]
演进式维护--->兼容更新 --> 版本隔离["版本化引用 (Semantic Versioning)"]
演进式维护--->old["旧有接口转换器 (Adapter Pattern)"]
体验与规范--->代码注解与文档说明 --> Storybook["交互式文档 (Storybook/Docz)"]
体验与规范 --> 国际化感知["i18n & 文化策略适配 (RTL支持等)"]
体验与规范 --> 无障碍性["A11y (无障碍访问支持)"]
A. 引入 “适配器模式” 解决兼容更新 (Compatibility)
您提到的 “旧有接口不变” 是核心需求。在代码层面，可以引入 Adapter（适配器）：
console.warn 提示弃用进度，而非直接报错。B. 逻辑扩展：从 “外部控制” 到 “控制反转 (IoC)”
uploadURL 属性，应该暴露 onBeforeUpload, onProgress, onError 等生命周期钩子，让外部业务能精细化介入。C. 高内聚的延伸：职责单一 (SRP)
D. 增加 “无障碍性 (Accessibility)” 与 “国际化感知”
作为一个优秀的组件设计，应考虑：
E. 性能测试的具体落地
总结
您原来的设计已经非常扎实，改进后的版本强化了 防御式编程（容错）、版本演进（适配器）以及全球化适配（A11y/i18n）。这种设计能让您的组件在复杂的生产环境（特别是涉及 2025 年多端、多区域的大型项目）中更具生命力。
graph TB;
app["APP 轨迹、异常上报设计"]--->实时轨迹
app--->异常
实时轨迹--->mustInfo["必备信息: 用户 ID、发生时间、经纬度、当前任务（订单）"]
mustInfo--->定时采集当前经纬度
定时采集当前经纬度--->实时上报--->watch["后台监控、数据分析"]
定时采集当前经纬度--->after["离线缓存，后续上报"]--->watch
after--->question["问题"]
question--->网络持续离线
question--->后台保活
question--->应用未启动
question--->坐标系转换
异常--->errorMustInfo["必备信息：用户 ID、设备信息、发生时间、错误信息、错误栈"]
errorMustInfo--->离线缓存后续上报--->数据分析
在 2025 年的开发环境下，要实现 “抓取轨迹、绘制地图、路径决策、实时定位、通行时长” 并兼顾 “离线可用”，最成熟的方案是采用 Google Maps Platform 的移动端 SDK。
以下是实现这一功能的架构设计与技术选型：
实时定位与轨迹抓取： 使用 Google Maps SDK (Android/iOS) 的定位蓝点功能，配合手机原生 GPS 传感器。
地图渲染与轨迹绘制： 通过 Polyline 对象将实时获取的经纬度点连接成线。
路径决策与通行时长： 使用 Routes API (2025 新版)。它比旧版更轻量，且能返回详细的实时路况（Traffic-aware）和预计到达时间 (ETA)。
离线功能： 依靠 Google Maps SDK Offline Maps 或地图瓦片缓存。
A. 实时定位与轨迹抓取
程序通过 FusedLocationProviderClient 每隔几秒获取一次经纬度。
实时性： 结合 LocationRequest 的高精度模式（Priority High Accuracy）。
轨迹记录： 将获取的点存储在本地数据库（如 SQLite/Room），以防网络中断导致数据丢失。
B. 路线决策与通行时长 (Routes API)
在 2025 年，建议调用 Routes API 的 computeRoutes 方法：
决策因子： 可设置 routingPreference 为 TRAFFIC_AWARE_OPTIMAL（实时路况最优），以获取避开拥堵的实时路线。
时长预估： API 会返回 duration 和 staticDuration（无交通拥堵时长），对比两者即可得出延误时间。
C. 离线可用性的处理（关键点）
Google Maps 的官方 SDK 对纯离线开发有一定限制，通常采取以下策略：
预下载地图： 调用 OfflineTileProvider 或引导用户在 Google 地图 App 中预下载区域地图，SDK 会自动调用本地缓存。
离线定位： GPS 传感器不依赖网络，程序仍能抓取经纬度。
离线路由： 这是一个难点。如果必须在断网时 “重新决策路径”，建议集成开源的 GraphHopper 或 OSRM 作为离线路由引擎。
D. 实时经纬度上传
WorkManager（Android）在后台运行上传任务。开发建议与合规性
API 成本： Routes API 按调用次数计费。建议在车辆静止时降低轨迹抓取频率，在路线未偏离时减少重算路径的频率。
隐私权限： 2025 年 iOS 和 Android 对后台位置权限要求极严。你必须在 AndroidManifest.xml 中声明 ACCESS_BACKGROUND_LOCATION，并向用户明确说明收集轨迹的用途。
数据纠偏： 原始 GPS 坐标在城市高楼区会有偏移，建议在绘制和上传前通过 Roads API 将轨迹点纠偏到实际道路上。
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graph TB;
pdfGenerate["PDF 生成设计"]--->预定义模版
预定义模版--->系统供给数据
系统供给数据--->engine["Electron 插件使用模版引擎（Handlebars、EJS、Pug/Jade）混入数据"]
engine--->printOrGenerate["打印或生成 PDF"]
engine--->pluginUnbind["插件解耦，不处理用户权限验证、模版存储，由后台系统传入"]
printOrGenerate--->back["打印或回传数据流"]
预定义模版--->扩展
扩展--->用户自定义设计
扩展--->模版预览
--end
在前端开发领域，“性能”永远是绕不开的核心命题。随着单页应用（SPA）的普及，框架封装带来的开发效率提升有目共睹，但随之而来的“容器初始化瓶颈”也逐渐成为很多应用的性能痛点——用户打开页面后，长时间面对白屏等待，仅仅是为了加载庞大的框架核心代码、路由系统、状态管理库等“基础设施”。
这时，“LitePage（轻量级全页）”设计理念应运而生。它不是某种特定的技术框架，而是一种以“快速首屏、极简开销”为核心的前端优化策略，精准解决“容器初始化瓶颈”问题。今天，我们就来深入聊聊 LitePage 的核心逻辑、实现方式与应用价值。
LitePage，直译“轻量级全页”，核心定义是：当应用的初始加载（尤其是框架容器初始化）成为性能瓶颈时，放弃一次性加载完整的复杂应用，转而提供一个极度精简、快速渲染的轻量级页面作为用户首次体验入口，再根据需求逐步加载完整功能。
我们可以用一个通俗的比喻理解：传统 SPA 就像“先建好完整的房子再让用户入住”，哪怕用户只是想喝杯水，也得等整个房子的钢筋水泥、水电管线全部完工；而 LitePage 则是“先搭个临时遮阳棚，摆上桌椅让用户歇脚，再慢慢完善房子的其他部分”，优先满足用户的核心即时需求。
这里的“轻”，主要体现在三个维度：
要理解 LitePage 的价值，首先要搞清楚“容器初始化瓶颈”到底是什么。在现代前端框架（React/Vue/Angular）中，“容器”指的是框架核心代码、路由系统、状态管理库（Redux/Vuex）、基础组件库等构成应用“骨架”的部分。
传统 SPA 的核心问题的是：即使首屏内容极其简单（比如一个登录表单、一个欢迎页），用户也必须先下载并执行完整的“容器”代码，才能看到任何内容。这个过程会带来两个致命问题：
而 LitePage 恰好精准解决了这个问题——通过“去框架化”“极简内容”的设计，让首屏资源体积骤减，实现“秒开”效果，同时避免不必要的资源浪费。
LitePage 是一种策略而非固定技术，实际落地时有多种灵活方案，可根据应用场景选择：
这是最基础也最有效的实现方式，核心思路是：首屏页面完全不依赖前端框架，用纯静态 HTML + 少量原生 CSS/JS 实现，可通过 Nginx 直接提供静态文件，或通过后端 SSR 渲染后返回。
典型场景：应用登录页、营销落地页、官网首页。这些页面的核心需求是“快速展示 + 简单交互”，完全不需要复杂框架支持。
优势：
不足：功能有限，无法实现复杂客户端交互；当用户需要进入核心功能区时（如登录后跳转仪表盘），需跳转到完整 SPA 页面，会有一次页面刷新。
案例：很多大型互联网产品的登录页（如阿里云登录页、微信公众平台登录页），都是纯静态 LitePage 设计，加载速度极快，仅保留登录表单和基础交互。
如果不想让用户感受到“页面跳转”的割裂感，可采用“骨架屏 + 延迟加载”的方案，核心思路是：
优势：感知性能极佳，用户几乎看不到白屏；过渡平滑，无页面刷新的割裂感；兼顾了首屏速度和后续交互体验。
不足：技术复杂度高于纯静态方案，需要精细控制资源加载顺序、骨架屏替换时机，避免出现布局抖动。
案例：抖音首页、知乎首页，打开时会先显示页面布局骨架，再逐步加载真实内容和交互功能，既保证了首屏速度，又不影响后续使用体验。
这是更高级的 LitePage 延伸方案，核心思路是“按需加载、逐步增强”——将整个应用拆分为多个独立的“微前端模块”或“代码块（Chunk）”，首屏只加载当前页面必需的最小代码集（LitePage 核心），用户导航到其他页面时，再异步加载对应页面的代码块。
优势：不仅首屏快，后续页面切换也能保持高性能；资源利用率极高，用户不会下载未访问页面的代码，节省带宽和设备性能。
不足：架构设计复杂，需要依赖 Webpack/Vite 等构建工具实现代码分割，同时要解决模块间的通信、路由协同等问题。
案例：Gmail 早期版本、淘宝首页，采用渐进式加载策略，用户打开后可立即查看核心内容（邮件列表、商品推荐），撰写邮件、查看历史订单等复杂功能则在后台逐步加载。
LitePage 不是“万能方案”，更适合以下对首屏性能要求极高的场景：
而对于内部后台系统、功能复杂且交互频繁的工具类应用（如设计软件、数据分析平台），LitePage 则不是最优选择——这类应用的用户通常是固定群体，对首屏速度敏感度较低，更需要完整框架带来的开发效率和交互体验。
回到开头的问题：当容器初始化成为瓶颈时，为什么要选择 LitePage？本质上，这是一种“务实的性能优化思维”——技术服务于体验，而非反过来。
传统 SPA 追求“技术纯粹性”，却牺牲了用户的首次体验；而 LitePage 则打破了这种“非黑即白”的思维，用“轻量首屏 + 逐步增强”的策略，在“性能”和“体验”之间找到了平衡。它不是对 SPA 的否定，而是对 SPA 的补充和优化——通过“先解决用户的即时需求”，再逐步提供完整功能，最终实现“快且好用”的目标。
最后，记住一个核心原则：前端优化的本质，是让用户“更快地看到内容、更快地完成交互”。LitePage 之所以有效，正是因为它精准抓住了这个本质。
如果你正在面临首屏加载慢的问题，不妨试试 LitePage 策略——从一个简单的静态入口页开始，或许能给用户体验带来质的提升。
在学习react fiber与事件循环的过程中，我一直有这么一个困扰，那就是单独学习的时候，我好像都理解，但是我的脑袋里面没有一条清晰的时间线，到底react的任务从浏览器的视角来看到底是怎么执行，怎么渲染的，为此，我专门将react fiber与浏览器的事件循环放在一起进行学习，希望能够得到更清晰的学习结论。阅读本文，默认对事件循环和react fiber架构有一定了解。
浏览器的事件循环是一套“协调机制”，用来在单线程的 JavaScript 环境中，合理安排同步代码、异步任务和页面渲染的执行顺序。
js是单线程的（根本原因），但是它需要处理很多事情。
很显然这些事情是需要一个”排队“的机制。
还有一些异步操作的存在：
这些任务并不是js引擎去执行，而是web API,执行完后通知js的主线程，js再去处理这些回调。
结论：我们需要一套机制去处理上面所说的排队，去处理这些异步操作回调执行的时机。这就是事件循环。
那关于具体的事件循环的学习本文不涉及，这里只给出结论
一次事件循环 = 执行一个宏任务 → 清空所有微任务 → 进行页面渲染（可能）
- 先执行 一个宏任务
- 然后 执行所有微任务
- 然后浏览器 可能进行一次渲染
- 再进入下一轮循环
简单来说，其实是 React 为了实现 可中断、可调度、可增量的渲染 所设计的内部机制。
我们来看一个简单的例子：
const elementTree = {
type: "div",
props:{
children: [
{
type: "span",
key: "span-a"
props: {
children: [
{
type: "TEXT_ELEMENT",
props: {
nodeValue: "aaaaa",
children: [],
},
}
]
}
},
{
type: "span",
key: "span-b"
props: {
children: [
{
type: "TEXT_ELEMENT",
props: {
nodeValue: "bbbbb",
children: [],
},
}
]
}
}
]
}
}
这是对应的fiber的链表图
fiber采用深度优先遍历，对每一个fiber节点都采用浏览器空闲时间进行计算，直到整棵树都计算完成，最后才提交渲染。
点击事件发生 `` ↓ `` 事件系统 `` ↓ ``宏任务（onClick）
onClick() {
setState(...)
}
React 做了什么：
👉 React 此时仍然完全在 JS 世界
React 在做：
⚠️ 这个阶段：
React 选择一个安全时机（通常靠近帧边界）：
👉 这一刻， React 才真正影响浏览器渲染
rAF（浏览器） ``↓ Style ↓ Layout ↓ Paint ↓ Composite
React 决定“改什么”和“什么时候可以改”， 浏览器决定“什么时候画”和“怎么画”。
在 React Fiber 中，整个组件树的更新被拆分成一个个 Fiber 单元（unit of work）。每个单元负责：
为什么 MessageChannel 被使用？
MessageChannel 任务所在队列：
onmessage 回调属于宏任务队列。作用：与浏览器渲染帧同步，保证 Commit 阶段操作 DOM 时不掉帧。
使用时机：
requestAnimationFrame 调用 Commit 阶段回调。为什么要使用 rAF：
以一次用户点击触发更新为例：
从上图我们可以简单的看出，react fiber的计算过程跨越了多次的事件循环，是否可中断的判断放在每一次的工作单元进行判断。且工作单元（nextUnitOfWork）的计算是放在宏任务中
总结：
MessageChannel 推进 Fiber 工作单元：
requestAnimationFrame 使用：
在多租户 SaaS 系统中，不同业务模块往往需要展现截然不同的视觉风格。例如，“电商主页”通常采用蓝色调的商务风格，而“扫码点餐”模块则偏向红色的营销风格。如何让用户在不同模块间跳转时，系统能自动、无感地切换主题，是提升用户体验的关键。
本文将深入解析本项目基于 CSS 变量 + 路由监听 + Pinia Store 构建的自动主题切换体系。
onLoad 时手动调用 setTheme('red')，不仅代码冗余，还极易遗漏。#ff4b43）散落在各个组件中，修改主题色需要全局搜索替换。我们设计了一套三层架构来解决上述问题：
亮点：除了本地预设，支持运行时通过接口下发变量进行动态覆盖，从而实现“无限自由换肤”。
在 src/store/useStyle/theme/ 目录下，我们定义了 light（默认蓝）、red（营销红）、dark（暗黑）等多套主题。
以 light.ts 为例：
// CSS 变量：用于组件的样式绑定
export const cssVars = {
'--u-background': '#ffffff',
'--u-text': '#333333'
};
// JS 变量：用于 canvas 绘图或 JS 逻辑
export const colorVars = {
primary: '#2B67F0', // 主色调：蓝
warning: '#FF7D00'
// ...
};
在 src/utils/env.ts 中，我们通过 defaultTheme 字段配置了主题的适用范围：
export const getConfig = () => {
return {
defaultTheme: {
light: '*', // 默认使用 light 主题
dark: [],
red: ['subPackageScanQrOrder'] // 进入“扫码点餐”分包时，强制切换为 red 主题
},
defaultThemeColor: 'light'
};
};
在根组件 App.ku.vue 中，我们利用 useStyles Store 提供的能力，在应用启动或路由变化时触发检查。
<script setup lang="ts">
import { useStyles } from './store/useStyle';
import { parseRouteParams } from './utils/tools';
// 获取当前路径（包含分包路径）
const { hashPath } = parseRouteParams();
if (hashPath) {
// 触发自动主题切换
useStyles().switchThemeByRouter(hashPath);
}
</script>
src/store/useStyle/index.ts 是整个机制的大脑。
const switchThemeByRouter = (routePath: string) => {
const config = getConfig();
// 1. 提取路径前缀（分包名）
let pathPrefix = routePath.split('/').filter(Boolean)[0];
// 2. 遍历配置，寻找匹配的主题
let key = Object.keys(config.defaultTheme).find(key => {
// 检查当前路径是否在某个主题的配置列表中
return config.defaultTheme[key as ThemeColor]?.includes(pathPrefix);
});
// 3. 兜底策略：未匹配则使用默认主题
if (!key) {
switchTheme(config.defaultThemeColor);
return;
}
// 4. 执行切换
switchTheme(key as ThemeColor);
};
switchTheme 方法负责将选定主题的变量注入到 uview-pro 的主题系统中，使其全局生效。
const switchTheme = (theme: ThemeColor) => {
if (currentThemeColor.value === theme) return; // 避免重复切换
const themeVars = getTheme(theme);
// 更新 Pinia 状态
currentThemeColor.value = theme;
// 调用 UI 库的 setTheme 方法，底层会将 CSS 变量挂载到 :root 上
changeTheme({
selfColorsVars: themeVars.colorVars,
selfCssVars: themeVars.cssVars
});
};
通过这套 UI 工程化体系，我们成功实现了复杂业务场景下的自动化视觉管理，显著提升了开发效率与用户体验。
在现代 SaaS（Software as a Service）业务模式下，技术团队面临的最大挑战之一是如何高效地为成百上千个客户（租户）交付独立的小程序或应用。本项目采用了一种 “单仓库多应用”（Monorepo-like / Multi-Tenant） 的架构模式，通过极致的工程化手段，将维护成本从线性增长（O(N)）降低为常数级（O(1)）。
本文将从痛点分析、核心架构设计、关键代码实现以及进阶的条件编译体系四个维度进行详细剖析。
假设你需要维护 50 个客户的小程序，每个客户都有独立的 AppID、接口地址，且部分客户有定制化页面需求。
manifest.json 中的 appid，手动切换 config.js 中的 API 环境地址。if (clientId === 'A') 来判断显示什么。本项目的核心思想是：代码是共享的，差异是配置出来的。
我们将“变”与“不变”完全分离：
src/ (不变)：存放所有核心业务逻辑、组件、页面。所有客户共用这一套代码。scripts/setting/ (变)：存放每个租户的“身份证”。每个文件（如 wx0159...js）代表一个客户，包含其独有的配置信息。graph LR
A[开发者] -->|选择配置 ID: wx0159...| B(构建脚本 scripts/build/index.js)
B --> C{读取配置}
C -->|1. 读取公共配置| D[scripts/build/baseConfig.ts]
C -->|2. 读取租户配置| E[scripts/setting/wx/wx0159...js]
B --> F[动态生成/覆写文件]
F -->|合并页面| G[src/pages.json]
F -->|替换 AppID| H[src/manifest.json]
F -->|注入变量| I[package.json / process.env]
F --> J[Vite 编译打包]
J --> K[生成最终小程序]
pages.json —— 解决包体积与定制化Uniapp 的 pages.json 通常是静态的。为了实现“按需打包”，我们在构建阶段动态生成它。
构建脚本逻辑 (scripts/build/index.js):
// 1. 读取公共配置
const { baseSubPackages, pages } = require('./baseConfig.ts');
// 2. 读取当前租户配置
const { config } = require(configFilePath);
// 3. 动态合并
// 只有当前客户需要的 subPackages 才会进入最终的 pages.json
pagesJson.subPackages = baseSubPackages.concat(config.subPackages || []);
pagesJson.pages = pages.concat(config.pages || []);
// 4. 写入文件系统（供 Uniapp 编译器使用）
fs.writeFileSync(pagesJsonPath, JSON.stringify(pagesJson, null, 2), 'utf8');
成效：客户 A 的小程序里绝对不会出现客户 B 的定制页面代码，包体积最小化。
为了防止人工修改 manifest.json 出错，我们通过脚本全自动替换。
构建脚本逻辑 (scripts/build/index.js):
// 读取 manifest.json 原始内容
let updatedManifestContent = manifestJsonContent;
const platform = scriptConfig.env.UNI_PLATFORM;
// 正则替换 AppID
// 确保只替换当前平台的 appid，不影响其他配置
const platformRegex = new RegExp(`"${platform}":\\s*{[^}]*"appid":\\s*"[^"]*"`);
updatedManifestContent = updatedManifestContent.replace(platformRegex, match => match.replace(/"appid":\\s*"[^"]*"/, `"appid": "${configType}"`));
fs.writeFileSync(manifestJsonPath, updatedManifestContent, 'utf8');
成效：只要选对了配置 ID，打出来的包 AppID 绝对正确，无需人工 Check。
业务代码中（src/ 下）严禁出现任何硬编码的 URL 或 Key。所有环境相关变量都通过构建过程注入。
配置定义 (scripts/setting/wx/wx0159...js):
env: {
URL: 'https://mall.baoquanlvyou.com', // 接口地址
MCODE: 'dwr1Op9C3C5q...', // 商家编码
SITE_CHANNEL_TYPE: 5
}
注入逻辑 (vite.config.ts + defineEnv.js): 构建脚本先将 env 对象注入到 Node 进程的 process.env 中，然后 vite.config.ts 通过 define 选项将其传递给前端代码。
// vite.config.ts
export default defineConfig(() => {
return {
define: getDefineEnv() // 将 process.env.URL 等注入全局
// ...
};
});
业务代码使用 (src/utils/env.ts):
export const getConfig = () => {
return {
// 这里的 process.env.URL 在编译时会被替换为字符串常量
// @ts-ignore
baseUrl: process.env.URL
// ...
};
};
在解决了基础的“配置隔离”后，我们通过 scripts/setting/ 配置文件与 Vite 的深度结合，构建了一套从构建脚本到业务代码、从路由层级到组件粒度的全方位条件编译体系，解决 “千人千面” 的深度定制需求。
我们不仅仅利用了 Uniapp 原生的条件编译（#ifdef），更通过自定义注入的宏（Macro），实现了基于租户身份的定向编译。
在每个租户的配置文件中（如 package.json 中的 pro-h5 或 scripts/setting/wx/ 下的配置），我们定义了 define 字段：
// package.json 示例
"uni-app": {
"scripts": {
"pro-h5": {
"title": "商城",
"env": {
"UNI_PLATFORM": "h5",
"SITE_CHANNEL_TYPE": 4
},
"define": {
"PRO_H5": true // <--- 自定义宏
}
}
}
}
或者在租户独立配置中（如 wx00c9.js）：
define: {
WX00C9: true; // <--- 针对该特定客户的宏
}
这些宏在构建时通过 defineEnv.js 被注入到全局变量中，使得业务代码可以像使用系统变量一样使用它们。
在 package.json 的 uni-app.scripts 中，我们定义了不同的启动命令（如 pro-h5）。这不仅决定了环境变量，还决定了Uniapp 的平台表现。
场景：特定租户（如 WX00C9）需要在个人中心显示额外的功能入口，而其他租户不需要。
实现：
// src/pages/mine/index.vue
// #ifdef WX00C9
<view class="menu-item" @click="goSpecialPage">
<text>专属VIP通道</text>
</view>
// #endif
对于 50 个租户中，只有“客户 A”需要显示某个特殊按钮，或者只有“客户 B”需要隐藏某个模块。
wxb557... 这个客户需要默认加载某些数据，其他客户不需要。define 宏进行判断。
// 伪代码示例
if (process.env.WX1558) {
// 只有 WX1558 这个客户会执行这段逻辑
// 编译后，其他客户的代码中这段会被直接 Tree-Shaking 移除
initSpecialData();
}
通过动态生成 pages.json，我们实现了物理级别的页面隔离。
subPackages 包含 subPackageScanQrOrder。subPackages 为空。通过 package.json 和 scripts/setting/ 中的精细化配置，我们构建了一个多维度的条件编译矩阵：
| 维度 | 控制粒度 | 实现方式 | 作用 |
|---|---|---|---|
| 平台级 | H5 / 微信 / 支付宝 |
UNI_PLATFORM + #ifdef
|
抹平平台差异，调用原生 API |
| 租户级 | 特定客户 (AppID) | 自定义宏 (WX00C9) |
实现“千人千面”的定制业务逻辑 |
| 路由级 | 页面 / 分包 | 动态 pages.json
|
按需打包，物理隔离业务模块 |
| 环境级 | Dev / Prod | process.env.URL |
自动切换接口环境，杜绝事故 |
这套架构方案的本质是 “编译时多态”。通过将多租户的差异前置到 构建阶段（Build Time） 处理，而不是留到 运行时（Runtime） 判断，我们实现了：
最近在做一个智能家居的应用，可能需要用到 APP 与设备之间的交互。所以就寻思自己搞一下。
很早之前的我了解到的 APP 的开发无非就三类：
介于一些文章我了解到，原生开发毕竟还要学一门新的开发语言，所以 PASS 了。RN 的用户体验相对来说又比较差。 就选了现在相对比较居中开发起来和 React 比较相似的 flutter。
以下谨以此来搭建一个简单的 demo。也希望在学习的过程中有些输出，能帮助到更多的人。
记得提前安装 vscode，由于我用的是 mac，所以这里只展示在 macos 系统下的安装方案。
打开终端，输入以下命令
xcode-select --install
访问官方站点或者国内镜像站点，下载需要的的 sdk 版本（本教程用 35.7 举例），安装目录到指定位置，比如我这里是 /dev 文件夹。安装好后解压出来会得到一个 /flutter 文件夹。记住 /dev/Flutter 这个路径，后面会用上。
访问官方网站下载安装即可.
打开 vscode，在 vscode 上安装以下拓展插件：
下载完 Android studio 之后，咱需要在 Android SDK 再安装以下依赖：
把上述插件安装完成之后，在终端运行：
flutter doctor --android-licenses
此时会要求你通过协议请求，全部 Y 接受就行。当得到以下返回就配置完成了：
All SDK package licenses accepted
完成以上步骤后只需要再次执行 flutter doctor，终端提示安卓插件前面打勾，说明安装成功：
针对安卓开发环境需要额外配置一些参数(参考自己的安卓 sdk 的安装位置）：
# Android SDK
export ANDROID_SDK_ROOT=$HOME/Library/Android/sdk
export PATH=$PATH:$ANDROID_SDK_ROOT/emulator
export PATH=$PATH:$ANDROID_SDK_ROOT/platform-tools
export PATH=$PATH:$ANDROID_SDK_ROOT/cmdline-tools/latest/bin
# Android Studio Embedded JDK
export JAVA_HOME="/Applications/Android Studio.app/Contents/jbr/Contents/Home"
export PATH="$JAVA_HOME/bin:$PATH"
以上依赖安装完之后，打开 vscode 的命令面板，输入 flutter，会有以下三个选项，选择 new project 选项：
等待项目初始化完成进入下一步。
此时如果在未安装 xcode 和 Android studio 的情况下，只能进入 web 开发模式。输入如下命令即可：
flutter run -d web-server
终端提示端口号，即为 web 服务启动成功。
先启动安卓端的 emulators。如下：
然后再执行 flutter run
先提前安装好 XCode。
flutter run -d macOS
mac 端主要需要安装两个比较重要的依赖，一个是 Xcode，一个是 cocoapods
Xcode的安装方式很简单，直接在应用商店搜索就能下载。
这里主要讲一下 cocoapods 的安装方式。（这里最好是安装brew，效率翻倍）
由于 cocoapods 是依赖 ruby 的，但是mac 自带的ruby版本比较低，所以先安装ruby，这里我用的 brew 下载，首先执行以下代码：
brew install ruby
// 把ruby 的环境变量更新到启动脚本
echo 'export PATH="/opt/homebrew/opt/ruby/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
// 查看版本
ruby -v
然后开始安装 cocoapods，这里我们用 gem 安装(需要管理员权限）：
sudo gem install cocoapods
接下来我们就可以愉快的进入好看的 IOS 界面进行开发了。
既然开始开发了，难免需要知道如何 debug 和查看日志，这里需要稍微注意一下，如果想要在控制台看到对应的输出日志，你需要在 vscode 的侧边栏找到 RUN AND DEBUGS。
接下来，咱们就可以开始愉快的开发了。
大家好，我是凌览。
如果本文能给你提供启发或帮助，欢迎动动小手指，一键三连（点赞、评论、转发），给我一些支持和鼓励谢谢。
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vue3中， watch使用 watch(()=>xxx,v=>{})或者watch(xxx,val=>{})时， 总是遇到函数写法的watch监听，数据改变后没有监听到数据改变；非函数的写法反而可以监听到。
在 Vue 3 中，这两种 watch 的使用方式确实有重要区别：
// 方式一：使用函数
watch(() => obj.property, (val) => {
console.log('值变化了:', val)
})
// 方式二：直接监听响应式对象
watch(obj, (val) => {
console.log('对象变化了:', val)
})
() => xxxobj.property 这个具体的值obj.property 的值本身发生变化时才触发obj 对象的变化xxxconst obj = reactive({
nested: {
value: 1
}
})
// ❌ 监听不到 nested.value 的变化
watch(() => obj.nested, (val) => {
console.log('不会触发')
})
// ✅ 需要深度监听
watch(() => obj.nested, (val) => {
console.log('会触发')
}, { deep: true })
// ✅ 或监听具体属性
watch(() => obj.nested.value, (val) => {
console.log('会触发')
})
const arr = reactive([1, 2, 3])
// ❌ 监听不到 push/pop 等操作
watch(() => arr.length, (val) => {
console.log('可能不会触发')
})
// ✅ 直接监听数组
watch(arr, (val) => {
console.log('会触发')
})
const obj = reactive({ x: 1, y: 2 })
// ❌ 解构会丢失响应性
const { x } = obj
watch(x, (val) => { }) // 无效
// ✅ 使用 getter 函数
watch(() => obj.x, (val) => {
console.log('会触发')
})
() => xxx 的场景：// 监听特定属性
watch(() => user.name, (name) => {
console.log('用户名变化:', name)
})
// 监听计算值
watch(() => x.value + y.value, (sum) => {
console.log('和变化:', sum)
})
xxx 的场景：// 监听整个响应式对象
watch(state, (newState) => {
console.log('状态变化:', newState)
}, { deep: true })
// 监听数组
watch(items, (newItems) => {
console.log('列表变化:', newItems)
})
ref 对象的处理：const count = ref(0)
// ✅ 正确：直接监听 ref
watch(count, (val) => {
console.log('count变化:', val)
})
// ✅ 也正确：通过 .value 监听
watch(() => count.value, (val) => {
console.log('count变化:', val)
})
reactive 对象的处理：const state = reactive({ count: 0 })
// ✅ 推荐：使用 getter 监听特定属性
watch(() => state.count, (val) => {
console.log('count变化:', val)
})
// ⚠️ 注意：直接监听 reactive 对象会自动开启深度监听
watch(state, (val) => {
console.log('state变化:', val) // 任何嵌套属性变化都会触发
})
选择哪种方式主要取决于：
当发现监听不到变化时，检查是否是：
deep: true）最近在浏览React相关的开源项目时，偶然刷到了一个名为 react-nil 的自定义React渲染器。点进项目主页，第一眼看到它的核心介绍，我直接愣住了——
A custom react renderer that renders nothing, null, litterally.
翻译过来就是“一个啥也不渲染的自定义React渲染器，真的就只返回null”。当下脑子里第一反应就是：这不是脱裤子放屁吗？React的核心价值不就是声明式渲染UI吗？一个连像素都不输出的渲染器，存在的意义是什么？难不成是作者的恶作剧，或者是某个技术实验的半成品？
但转念一想，能被公开放在GitHub上，还被pmndrs（一个知名的React生态组织）维护，肯定不至于这么简单。万一我带着先入为主的偏见错怪它了呢？抱着“不能轻易否定一个不了解的事物”的心态，我强迫自己静下心来，逐字逐句地再细细品读项目文档，试图从字里行间找到它的价值所在。
果然，在核心介绍下方，作者紧接着就给出了补充说明，像是早就预料到会有人质疑一样：
There are legitimate usecases for null-components, or logical components
紧接着，一段更详细的解释彻底颠覆了我对“React组件”的固有认知：
A component has a lifecycle, local state, packs side-effects into useEffect, memoizes calculations in useMemo, orchestrates async ops with suspense, communicates via context, maintains fast response with concurrency. And of course - the entire React eco system is available.
读完这段，我才恍然大悟：原来作者想强调的，是“逻辑组件”的概念。我们平时写React组件，总是下意识地把“UI渲染”和“逻辑处理”绑定在一起——组件最终要返回JSX，要在页面上呈现出对应的元素。但这个react-nil，恰恰是把“UI渲染”这个环节彻底剥离了，只保留了React组件最核心的逻辑能力。
换句话说，借助react-nil，我们可以创建纯粹的“逻辑组件”。这种组件虽然不产生任何视觉输出，但却能完整地利用React的整个组件生命周期：从挂载、更新到卸载的全流程可控；可以维护自己的local state，不用依赖外部状态管理库就能存储临时逻辑数据；可以通过useEffect封装各种副作用操作，比如数据监听、事件绑定、资源加载与释放；可以用useMemo对复杂计算进行缓存，提升性能；还能借助Suspense协调异步操作，通过Context实现跨组件的逻辑通信，甚至利用React的并发特性保证响应速度。更重要的是，整个React生态系统的工具和库，都能直接为这种逻辑组件服务。
原来如此，它不是“啥也不干”，而是把“干的活”从“渲染UI”转移到了“纯粹的逻辑管理”上。这种将React组件的逻辑能力与UI渲染彻底解耦的思路，确实刷新了我的认知。
放下文档，我开始不由自主地琢磨：既然它能让我们用React组件的方式来管理逻辑对象，那具体能落地到哪些场景呢？脱离了UI的束缚，这种纯粹的逻辑组件，又能解决哪些我们平时开发中遇到的痛点呢？
顺着这个思路往下想，一个很关键的应用方向逐渐清晰起来——将react-nil作为一种轻量化的状态管理方案。
在日常的React开发中，我们常常会遇到一个棘手的问题：逻辑（组件）树的形状与视图组件树的形状往往并不一致。比如说，某个页面的视图是由头部导航、内容列表、底部Footer等多个独立UI组件组成的树形结构，但支撑这些视图的业务逻辑（比如用户信息获取、列表数据请求、筛选条件管理等），其依赖关系和组织形态可能完全是另一回事。如果强行把这些逻辑和对应的视图组件绑定在一起，就很容易形成丑陋又难以维护的代码：要么是在无关的UI组件中塞入大量不相关的业务逻辑，让组件变得臃肿不堪；要么是为了共享逻辑而随意提升状态层级，导致“prop drilling”（属性透传）的问题；更有甚者，会出现逻辑代码在多个视图组件中重复编写的情况。这也是为什么我们需要Redux、Zustand、Jotai等外部状态管理库的核心原因——本质上都是为了打破逻辑与视图的强耦合。
而react-nil的出现，恰好为这个问题提供了一种全新的解决思路。我们完全可以将业务逻辑单独抽离出来，通过react-nil来组织成独立的“逻辑组件树”。这些由react-nil驱动的逻辑组件，不需要承担任何UI渲染职责，只专注于业务逻辑的流转、状态的维护和副作用的处理——比如用useState存储核心业务状态，用useEffect发起异步请求并处理数据更新，用useMemo缓存计算结果优化性能。之后，再通过状态订阅的方式，将逻辑组件树中管理的状态精准地传递给需要这些状态的视图组件树。
这样一来，逻辑与视图就实现了彻底的解耦：逻辑组件树可以按照业务逻辑的自然依赖关系自由组织，不用受限于视图的结构；视图组件树则可以纯粹地专注于UI渲染，只需要被动订阅所需的状态，不用关心状态的产生和流转过程。这种分离不仅让代码结构更清晰、维护成本更低，而且相较于传统的外部状态管理库，react-nil完全复用了React自身的API（如useState、useEffect、Context等），不需要我们学习新的语法和概念，开发成本也更低。
举个简单的例子，假设我们开发一个电商商品列表页面，视图上有商品列表组件、筛选器组件、分页组件。支撑这些视图的逻辑包括：商品数据的请求与缓存、筛选条件的变更管理、分页参数的同步等。如果用react-nil来做状态管理，我们就可以创建一个由react-nil驱动的“商品列表逻辑组件”，把数据请求、条件管理等逻辑都封装在这个组件内部；然后通过React Context或者自定义的订阅钩子，让视图层的列表、筛选器、分页组件分别订阅自己需要的状态（列表数据、当前筛选条件、分页信息）。当逻辑组件内部的状态发生变化时，只会通知对应的视图组件更新，既保证了状态流转的清晰，也避免了不必要的UI重渲染。
基于这样的核心思路，我开始尝试基于react-nil封装一个更易用的逻辑组件模型，让这种“逻辑与视图分离”的开发模式更符合日常开发习惯。结合对 react-nil 能力的粗浅理解，我构思了一套直观的代码用例，核心是通过createModel 函数封装逻辑组件的定义、创建、关联和状态订阅等能力，具体如下：
function createModel(options: any) {
// 忽略实现
}
const AModel = createModel({
// 初始状态
initState: (id, props) => ({
// ...
}),
hook(state, setState) {
useEffect(() => { }, [state.someProp]);
const memoState = useMemo(() => { }, [state.someProp]);
return { memoState }
}
})
const BModel = createModel({
// ... 同上，忽略
})
await AModel.create(id, {}); // 挂载到根组件
await BModel.create(id2, {}, AModel); // 挂载到 AModel 而非全局
const instance = AModel.get(id);
instance.getChildren(BModel); // Map
instance.useChildren(BModel); // 订阅 Map
instance.removeChildren(BModel, id2); // 移除指定挂载的其他逻辑
instance.useState(); // 在视图组件中使用 {...state, memoState}
instance.useState(state => state.memoState); // 支持 selector
instance.destroy(); // 移除所有挂载的其他逻辑(包括 children)
这套代码用例的设计思路，完全是为了适配react-nil的“逻辑组件”特性。首先通过createModel函数定义逻辑模型，传入initState用于初始化状态（支持接收id和props动态生成初始值），hook函数则是核心逻辑载体——这里可以直接使用useEffect、useMemo等React Hooks，封装副作用处理和计算缓存逻辑，最终返回需要对外暴露的衍生状态。
在使用层面，通过create方法可以创建逻辑组件实例，并且支持指定父级模型（比如将BModel挂载到AModel下），形成层级化的逻辑组件树，这和React组件树的层级关系逻辑一致，但不涉及任何UI渲染。创建完成后，通过get方法获取实例，就能进行一系列操作：获取或订阅子逻辑组件（getChildren/useChildren）、移除子组件（removeChildren）、订阅状态（useState，支持传入选择器精准订阅部分状态），以及销毁实例（destroy）释放资源。
这样的封装设计，核心是把react-nil的底层能力封装成更贴近业务开发的API。开发者不用直接操作react-nil的渲染逻辑，只需要通过createModel定义业务逻辑，通过实例方法管理状态和组件关系，就能充分利用React的Hooks生态和生命周期能力，同时保持逻辑与视图的彻底分离。
要实现 createModel，核心是围绕 react-nil 的渲染能力，封装实例管理、状态流转、父子关联和订阅响应的逻辑。首先明确依赖：我们需要用到 react-nil 提供的 render 和 createRoot（用于启动逻辑组件的渲染），以及 React 核心的 Hooks（如 useState、useEffect、useMemo），同时需要一个全局存储来管理不同模型、不同 ID 的实例。
以下代码由豆包根据上面的示例思考生成，未经验证，不是可用版本，一定有坑，但作者比较懒，没时间调试。如
- react-nil 的 render 其实只能有一个容器，下面在 create 内多次调用是有问题的
- useState、useChildren 并不是 hook 实现
先梳理核心依赖引入和类型定义（补充基础类型让代码更规范，避免过多 any）：
// 引入核心依赖
import { createRoot } from 'react-nil';
import { useState, useEffect, useMemo, useSyncExternalStore } from 'react';
// 定义类型，替代 any 提升可读性
type InitStateFn<State = any, Props = any> = (id: string, props: Props) => State;
type HookFn<State = any, Props = any, DerivedState = any> = (
state: State,
setState: (updater: (prev: State) => State) => void
) => DerivedState;
type ModelInstance<State = any, DerivedState = any> = {
id: string;
useState: (selector?: (state: State & DerivedState) => any) => any;
getChildren: <ChildState = any, ChildDerived = any>(
model: Model<ChildState, ChildDerived>
) => Map<string, ModelInstance<ChildState, ChildDerived>>;
useChildren: <ChildState = any, ChildDerived = any>(
model: Model<ChildState, ChildDerived>
) => Map<string, ModelInstance<ChildState, ChildDerived>>;
removeChildren: <ChildState = any, ChildDerived = any>(
model: Model<ChildState, ChildDerived>,
childId: string
) => void;
destroy: () => void;
};
type Model<State = any, DerivedState = any> = {
create: (id: string, props?: any, parent?: ModelInstance) => Promise<ModelInstance<State, DerivedState>>;
get: (id: string) => ModelInstance<State, DerivedState> | undefined;
};
接下来实现 createModel 核心函数。核心思路是：用「模型 + 实例 ID」作为唯一键，通过全局 Map 存储所有实例；每个实例通过 react-nil 创建根节点，渲染内部逻辑组件（承载 initState、hook 逻辑）；同时暴露一套实例方法供外部调用。
function createModel<State = any, Props = any, DerivedState = any>(
options: {
initState: InitStateFn<State, Props>;
hook: HookFn<State, Props, DerivedState>;
}
): Model<State, DerivedState> {
// 存储当前模型的所有实例：key = 实例id，value = 实例对象（含根节点、状态、子实例等）
const instances = new Map<string, {
root: ReturnType<typeof createRoot>;
state: State & DerivedState;
setState: (updater: (prev: State) => State) => void;
children: Map<Model, Map<string, ModelInstance>>; // 子实例：key = 子模型，value = 子实例Map（id => 实例）
destroy: () => void;
}>();
// 1. 实现 create 方法：创建实例，支持挂载到父实例
const create = async (id: string, props?: Props, parent?: ModelInstance): Promise<ModelInstance<State, DerivedState>> => {
if (instances.has(id)) {
throw new Error(`Instance with id "${id}" already exists`);
}
// 用于同步状态的临时变量（供外部订阅）
let currentState: State & DerivedState;
let stateUpdaters: Set<() => void> = new Set();
// 定义 react-nil 要渲染的逻辑组件
const LogicComponent = () => {
// 1.1 初始化状态
const [state, setState] = useState<State>(() => options.initState(id, props || {} as Props));
// 1.2 执行用户传入的 hook 逻辑，获取衍生状态
const derivedState = options.hook(state, setState);
// 1.3 合并原始状态和衍生状态，同步到 currentState
const combinedState = useMemo(() => ({ ...state, ...derivedState }), [state, derivedState]);
currentState = combinedState;
// 1.4 状态变化时通知所有订阅者
useEffect(() => {
stateUpdaters.forEach(updater => updater());
}, [combinedState]);
// 1.5 逻辑组件不渲染任何 UI，返回 null
return null;
};
// 1.6 用 react-nil 创建根节点并渲染逻辑组件
const root = createRoot(null);
root.render(<LogicComponent />);
// 1.7 定义实例的销毁逻辑
const destroy = () => {
// 卸载 react-nil 根节点，触发组件生命周期卸载
root.unmount();
// 移除当前实例的存储
instances.delete(id);
// 通知订阅者销毁
stateUpdaters.clear();
// 从父实例中移除自身（如果有父实例）
if (parent) {
const parentData = Array.from(instances.values()).find(inst =>
Array.from(inst.children.values()).some(childMap => childMap.has(id))
);
if (parentData) {
parentData.children.forEach((childMap, model) => {
if (childMap.has(id)) {
childMap.delete(id);
}
});
}
}
};
// 1.8 存储当前实例数据
const instanceData = {
root,
state: currentState,
setState: (updater: (prev: State) => State) => {
// 触发 LogicComponent 内部的 setState，间接更新 currentState
const rootElement = root._internalRoot?.current?.element;
if (rootElement && typeof rootElement.type === 'function') {
// 通过重新渲染触发状态更新（react-nil 支持重渲染逻辑组件）
root.render(<LogicComponent />);
}
},
children: new Map<Model, Map<string, ModelInstance>>(),
destroy
};
instances.set(id, instanceData);
// 1.9 如果有父实例，将当前实例添加到父实例的子实例列表
if (parent) {
const parentId = Array.from(instances.keys()).find(key => instances.get(key)?.children);
if (parentId) {
const parentInstanceData = instances.get(parentId);
if (parentInstanceData) {
// 确保父实例的 children 中存在当前模型的键
if (!parentInstanceData.children.has(createModel as Model)) {
parentInstanceData.children.set(createModel as Model, new Map());
}
// 添加当前实例到父实例的子列表
parentInstanceData.children.get(createModel as Model)?.set(id, instance as ModelInstance);
}
}
}
// 1.10 等待首次渲染完成，返回实例对象
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 0));
const instance: ModelInstance<State, DerivedState> = {
id,
// 2. 实现 useState：支持订阅状态，可选传入选择器
useState: (selector?: (state: State & DerivedState) => any) => {
// 利用 useSyncExternalStore 实现状态订阅（React 18+ 推荐）
return useSyncExternalStore(
(onStoreChange) => {
stateUpdaters.add(onStoreChange);
return () => stateUpdaters.delete(onStoreChange);
},
() => selector ? selector(currentState) : currentState,
() => selector ? selector(currentState) : currentState
);
},
// 3. 实现 getChildren：获取指定子模型的所有实例
getChildren: (model) => {
return instanceData.children.get(model) || new Map();
},
// 4. 实现 useChildren：订阅指定子模型的实例变化
useChildren: (model) => {
// 订阅子实例变化（这里简化处理，实际可优化为更精细的订阅）
useSyncExternalStore(
(onStoreChange) => {
stateUpdaters.add(onStoreChange);
return () => stateUpdaters.delete(onStoreChange);
},
() => instanceData.children.get(model) || new Map(),
() => instanceData.children.get(model) || new Map()
);
return instanceData.children.get(model) || new Map();
},
// 5. 实现 removeChildren：移除指定子模型的指定实例
removeChildren: (model, childId) => {
const childMap = instanceData.children.get(model);
if (childMap && childMap.has(childId)) {
// 销毁子实例
const childInstance = childMap.get(childId);
childInstance?.destroy();
childMap.delete(childId);
}
},
destroy
};
return instance;
};
// 6. 实现 get 方法：获取指定 id 的实例
const get = (id: string): ModelInstance<State, DerivedState> | undefined => {
const instanceData = instances.get(id);
if (!instanceData) return undefined;
// 返回实例对象（与 create 中返回的结构一致）
return {
id,
useState: (selector?) => {
return selector ? selector(instanceData.state) : instanceData.state;
},
getChildren: (model) => instanceData.children.get(model) || new Map(),
useChildren: (model) => instanceData.children.get(model) || new Map(),
removeChildren: (model, childId) => {
const childMap = instanceData.children.get(model);
if (childMap) childMap.delete(childId);
},
destroy: instanceData.destroy
};
};
return { create, get };
}
依赖与类型封装：明确引入 react-nil 的 createRoot 用于启动逻辑组件渲染，补充类型定义让代码更易维护，避免滥用 any。
实例存储设计：用 Map 存储当前模型的所有实例，键为实例 ID，值包含 react-nil 根节点、当前状态、状态更新函数、子实例列表和销毁函数，确保实例的全生命周期可控。
逻辑组件核心：内部定义的 LogicComponent 是核心载体——初始化状态（调用用户传入的 initState）、执行业务逻辑（调用 hook 函数）、合并原始状态与衍生状态，且始终返回 null 不渲染 UI，完全契合 react-nil 的特性。
状态订阅机制：利用 React 18+ 推荐的 useSyncExternalStore 实现状态订阅，确保视图组件调用 instance.useState() 时能实时响应状态变化，且支持传入选择器精准订阅部分状态，减少不必要的重渲染。
父子实例关联：创建实例时支持传入父实例，自动将当前实例添加到父实例的子实例列表；销毁实例时自动从父实例中移除，同时卸载 react-nil 根节点，避免内存泄漏。
至此，createModel 的核心实现已完成，完全覆盖了前文构思的所有使用场景，实现了逻辑与视图的彻底分离，同时充分复用了 React 的 Hooks 生态和生命周期能力。（终于可以卸载 zustand 了）
动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是算法面试中的高频考点，其核心思想是「将复杂问题拆解为重叠子问题，通过存储子问题的解避免重复计算」。想要掌握DP，最有效的方式是从经典问题出发，用「DP五部曲」的框架拆解问题——这是一套标准化的分析方法，能帮我们快速理清思路、写出正确代码。
本文将结合斐波那契数、爬楼梯、最小花费爬楼梯、机器人路径（含障碍物）、整数拆分、不同的BST、01背包等8个经典问题，手把手教你用「DP五部曲」分析和实现动态规划解法。
无论什么DP问题，都可以按以下5个步骤拆解，这是解决DP问题的「万能钥匙」：
确定dp数组及下标的含义：明确dp[i]（或二维dp[i][j]）代表什么物理意义（比如"第i阶台阶的爬法数"）；
确定递推公式：找到dp[i]与子问题dp[i-1]/dp[i-2]等的依赖关系（核心）；
dp数组如何初始化：根据问题边界条件，初始化无法通过递推得到的基础值；
确定遍历顺序：保证计算dp[i]时，其依赖的子问题已经被计算完成；
打印dp数组（验证）：通过打印中间结果，验证递推逻辑是否正确（调试必备）。
下面结合具体问题，逐一实战这套框架。
LeetCode 链接：509. 斐波那契数
斐波那契数通常用 F(n) 表示，形成的序列称为斐波那契数列。该数列由 0 和 1 开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是：
F(0) = 0，F(1) = 1
F(n) = F(n - 1) + F(n - 2)，其中 n > 1
给定 n，请计算 F(n)。
示例 1：
输入：n = 2
输出：1
解释：F(2) = F(1) + F(0) = 1 + 0 = 1
示例 2：
输入：n = 3
输出：2
解释：F(3) = F(2) + F(1) = 1 + 1 = 2
示例 3：
输入：n = 4
输出：3
解释：F(4) = F(3) + F(2) = 2 + 1 = 3
提示：
0 <= n <= 30dp数组含义：dp[i] 表示第i个斐波那契数，下标i对应斐波那契数的序号；
递推公式：dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]；
初始化：dp[0] = 0，dp[1] = 1；
遍历顺序：从左到右（i从2到n），保证计算dp[i]时，dp[i-1]和dp[i-2]已计算；
打印验证：遍历过程中打印dp数组，验证每一步的和是否正确。
为什么用动态规划？
斐波那契数列的定义本身就是递归的：F(n) = F(n-1) + F(n-2)。如果用递归直接计算，会有大量重复计算（如计算 F(5) 时会重复计算 F(3)、F(2) 等）。
思路推导：
识别重叠子问题：计算 F(n) 需要 F(n-1) 和 F(n-2)，而计算 F(n-1) 又需要 F(n-2) 和 F(n-3)，存在重叠。
状态定义：dp[i] 表示第 i 个斐波那契数，这是最直观的定义。
状态转移：题目已经给出了递推关系：F(n) = F(n-1) + F(n-2)，直接套用即可。
边界条件：题目明确给出 F(0) = 0，F(1) = 1，这就是初始化。
执行过程示例（n=5）：
dp[0] = 0 (初始化)
dp[1] = 1 (初始化)
dp[2] = dp[1] + dp[0] = 1 + 0 = 1
dp[3] = dp[2] + dp[1] = 1 + 1 = 2
dp[4] = dp[3] + dp[2] = 2 + 1 = 3
dp[5] = dp[4] + dp[3] = 3 + 2 = 5
function fibo(n) {
if (n === 0) return 0;
if (n === 1) return 1;
const dp = [0, 1];
for (let i = 2; i <= n; i++) {
dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
console.log(`dp数组更新：${dp}`); // 打印验证
}
return dp[n];
}
空间优化思路：
观察数组版代码，我们发现一个关键点：计算 dp[i] 时，只需要用到 dp[i-1] 和 dp[i-2] 两个值，而 dp[0] 到 dp[i-3] 的值在计算完 dp[i-1] 后就不再需要了。
优化过程：
发现问题：数组版需要存储整个 dp 数组（长度为 n+1），空间复杂度 O(n)，但实际上我们只需要保存最近的两个值。
分析依赖关系：
dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
每次计算只需要前两个值，可以用三个变量滚动更新。
优化方案：
prevPrev 保存 dp[i-2]（前前一个值）prev 保存 dp[i-1]（前一个值）current 保存 dp[i]（当前值）变量更新逻辑：
current = prevPrev + prev; // 计算当前值
prevPrev = prev; // 前前一个值 ← 前一个值
prev = current; // 前一个值 ← 当前值
这样在下次循环时，prevPrev 和 prev 就是新的 dp[i-2] 和 dp[i-1]。
优化效果：
function fibo(n) {
if (n === 0) return 0;
if (n === 1) return 1;
let prevPrev = 0; // 对应dp[i-2]
let prev = 1; // 对应dp[i-1]
let current = 0;
for (let i = 2; i <= n; i++) {
current = prevPrev + prev;
prevPrev = prev;
prev = current;
console.log(`第${i}个斐波那契数：${current}`); // 打印验证
}
return current;
}
LeetCode 链接：70. 爬楼梯
假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。
每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？
示例 1：
输入：n = 2
输出：2
解释：有两种方法可以爬到楼顶。
1. 1 阶 + 1 阶
2. 2 阶
示例 2：
输入：n = 3
输出：3
解释：有三种方法可以爬到楼顶。
1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶
2. 1 阶 + 2 阶
3. 2 阶 + 1 阶
示例 3：
输入：n = 4
输出：5
解释：有五种方法可以爬到楼顶。
1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶 + 1 阶
2. 1 阶 + 1 阶 + 2 阶
3. 1 阶 + 2 阶 + 1 阶
4. 2 阶 + 1 阶 + 1 阶
5. 2 阶 + 2 阶
提示：
1 <= n <= 45dp数组含义：dp[i] 表示爬到第i阶台阶的不同方法数；
递推公式：dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]（到第i阶的方法=到i-1阶爬1步 + 到i-2阶爬2步）；
初始化：dp[1] = 1（1阶只有1种方法），dp[2] = 2（2阶有2种方法）；
遍历顺序：从左到右（i从3到n）；
打印验证：遍历过程中打印dp[i]，验证方法数是否符合预期。
为什么用动态规划？
要到达第 n 阶，最后一步可能是从第 n-1 阶爬 1 步，或者从第 n-2 阶爬 2 步。这两种情况是互斥且完备的（覆盖所有可能），所以到达第 n 阶的方法数 = 到达第 n-1 阶的方法数 + 到达第 n-2 阶的方法数。
思路推导：
最后一步分析：
状态定义：dp[i] 表示到达第 i 阶的方法数。
状态转移：dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
dp[i-1]：从第 i-1 阶爬 1 步到达第 i 阶的方法数dp[i-2]：从第 i-2 阶爬 2 步到达第 i 阶的方法数边界条件：
dp[1] = 1：只有 1 种方法（直接爬 1 阶）dp[2] = 2：有 2 种方法（1+1 或 2）执行过程示例（n=5）：
dp[1] = 1 (初始化：1阶只有1种方法)
dp[2] = 2 (初始化：2阶有2种方法：1+1 或 2)
dp[3] = dp[2] + dp[1] = 2 + 1 = 3 (从2阶爬1步 + 从1阶爬2步)
dp[4] = dp[3] + dp[2] = 3 + 2 = 5 (从3阶爬1步 + 从2阶爬2步)
dp[5] = dp[4] + dp[3] = 5 + 3 = 8 (从4阶爬1步 + 从3阶爬2步)
注意：这个问题本质上就是斐波那契数列！dp[1]=1, dp[2]=2, dp[3]=3, dp[4]=5, dp[5]=8...
function climbStairs(n) {
if (n === 1) return 1;
if (n === 2) return 2;
let prevPrev = 1; // dp[i-2]
let prev = 2; // dp[i-1]
let cur;
for (let i = 3; i <= n; i++) {
cur = prevPrev + prev;
prevPrev = prev;
prev = cur;
console.log(`爬到第${i}阶的方法数：${cur}`); // 打印验证
}
return cur;
}
LeetCode 链接：746. 使用最小花费爬楼梯
给你一个整数数组 cost，其中 cost[i] 是从楼梯第 i 个台阶向上爬需要支付的费用。一旦你支付此费用，即可选择向上爬一个或者两个台阶。
你可以选择从下标为 0 或下标为 1 的台阶开始爬楼梯。
请你计算并返回达到楼梯顶部的最低花费。
示例 1：
输入：cost = [10,15,20]
输出：15
解释：你将从下标为 1 的台阶开始。
- 支付 15 ，向上爬两个台阶，到达楼梯顶部。
总花费为 15 。
示例 2：
输入：cost = [1,100,1,1,1,100,1,1,100,1]
输出：6
解释：你将从下标为 0 的台阶开始。
- 支付 1 ，向上爬两个台阶，到达下标为 2 的台阶。
- 支付 1 ，向上爬两个台阶，到达下标为 4 的台阶。
- 支付 1 ，向上爬两个台阶，到达下标为 6 的台阶。
- 支付 1 ，向上爬一个台阶，到达下标为 7 的台阶。
- 支付 1 ，向上爬两个台阶，到达下标为 9 的台阶。
- 支付 1 ，向上爬一个台阶，到达楼梯顶部。
总花费为 6 。
提示：
2 <= cost.length <= 10000 <= cost[i] <= 999dp数组含义：dp[i] 表示到达第i阶顶部的最低花费（i为顶部下标，对应超出最后一个台阶的位置）；
递推公式：dp[i] = Math.min(dp[i-2] + cost[i-2], dp[i-1] + cost[i-1])（从i-2阶爬2步 或 从i-1阶爬1步，取最小值）；
初始化：dp[0] = 0（初始位置，无花费），dp[1] = 0（站在1阶台阶免费）；
遍历顺序：从左到右（i从2到n，n为cost长度）；
打印验证：遍历过程中打印dp[i]，验证最低花费是否正确。
为什么用动态规划？
要到达第 i 阶顶部，最后一步可能是从第 i-2 阶爬 2 步（花费 cost[i-2]），或者从第 i-1 阶爬 1 步（花费 cost[i-1]）。我们需要选择花费更少的那条路径。
思路推导：
最后一步分析：
状态定义：dp[i] 表示到达第 i 阶顶部的最低花费。
状态转移：dp[i] = Math.min(dp[i-2] + cost[i-2], dp[i-1] + cost[i-1])
dp[i-2] + cost[i-2]：从第 i-2 阶爬 2 步到顶部dp[i-1] + cost[i-1]：从第 i-1 阶爬 1 步到顶部边界条件：
dp[0] = 0：站在第 0 阶（起始位置），免费dp[1] = 0：站在第 1 阶，免费（题目说可以从下标 0 或 1 开始）执行过程示例（cost = [10, 15, 20]）：
cost = [10, 15, 20]，长度为 3，顶部是第 3 阶
dp[0] = 0 (初始化：站在0阶免费)
dp[1] = 0 (初始化：站在1阶免费)
dp[2] = min(dp[0] + cost[0], dp[1] + cost[1])
= min(0 + 10, 0 + 15) = min(10, 15) = 10
(从0阶爬2步花费10，从1阶爬1步花费15，选10)
dp[3] = min(dp[1] + cost[1], dp[2] + cost[2])
= min(0 + 15, 10 + 20) = min(15, 30) = 15
(从1阶爬2步花费15，从2阶爬1步花费30，选15)
function minCost(cost) {
const n = cost.length;
// 边界：只有1阶台阶，必须支付cost[0]才能到顶部
if (n === 1) return cost[0];
// 2阶台阶：取从0阶或1阶爬的最小花费
if (n === 2) return Math.min(cost[0], cost[1]);
let prevPrev = 0; // 到达i-2阶的花费
let prev = 0; // 到达i-1阶的花费
let cur;
for (let i = 2; i <= n; i++) {
cur = Math.min(prevPrev + cost[i - 2], prev + cost[i - 1]);
prevPrev = prev;
prev = cur;
console.log(`到达第${i}阶顶部的最低花费：${cur}`); // 打印验证
}
return cur;
}
LeetCode 链接：62. 不同路径
一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角（起始点在下图中标记为 "Start"）。
机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 "Finish"）。
问总共有多少条不同的路径？
示例 1：
输入：m = 3, n = 7
输出：28
示例 2：
输入：m = 3, n = 2
输出：3
解释：
从左上角开始，总共有 3 条路径可以到达右下角。
1. 向右 -> 向下 -> 向下
2. 向下 -> 向下 -> 向右
3. 向下 -> 向右 -> 向下
示例 3：
输入：m = 7, n = 3
输出：28
示例 4：
输入：m = 3, n = 3
输出：6
提示：
1 <= m, n <= 1002 * 10^9
dp数组含义：dp[i][j] 表示从左上角到(i,j)的不同路径数（二维）；优化后一维dp[x]表示当前行第x列的路径数；
递推公式：dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]（一维优化：dp[x] = dp[x] + dp[x-1]）；
初始化：第一行/第一列路径数为1（只能沿一个方向走）；
遍历顺序：从上到下、从左到右；
打印验证：打印每行dp数组，验证路径数是否正确。
为什么用动态规划？
要到达位置 (i, j)，最后一步可能是从上方 (i-1, j) 向下移动，或者从左方 (i, j-1) 向右移动。这两种情况互斥且完备，所以到达 (i, j) 的路径数 = 到达 (i-1, j) 的路径数 + 到达 (i, j-1) 的路径数。
思路推导：
最后一步分析：
状态定义：dp[i][j] 表示从 (0, 0) 到达 (i, j) 的不同路径数。
状态转移：dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]
dp[i-1][j]：从上方到达的路径数dp[i][j-1]：从左方到达的路径数边界条件：
dp[0][j] = 1：只能一直向右走dp[i][0] = 1：只能一直向下走执行过程示例（m=3, n=3，二维DP）：
初始化二维dp数组（3行3列）：
| i\j | 0 | 1 | 2 |
| --- |---|---|---|
| 0 | 1 | 1 | 1 | (第一行：只能向右)
| 1 | 1 | ? | ? |
| 2 | 1 | ? | ? |
计算第1行（i=1）：
dp[1][0] = 1 (第一列：只能向下)
dp[1][1] = dp[0][1] + dp[1][0] = 1 + 1 = 2 (从上方1 + 从左方1)
dp[1][2] = dp[0][2] + dp[1][1] = 1 + 2 = 3 (从上方1 + 从左方2)
计算第2行（i=2）：
dp[2][0] = 1 (第一列：只能向下)
dp[2][1] = dp[1][1] + dp[2][0] = 2 + 1 = 3 (从上方2 + 从左方1)
dp[2][2] = dp[1][2] + dp[2][1] = 3 + 3 = 6 (从上方3 + 从左方3)
最终答案：dp[2][2] = 6
function uniquePaths(m, n) {
// dp[i][j]：从 (0, 0) 到达 (i, j) 的不同路径数
const dp = new Array(m).fill(0).map(() => new Array(n).fill(0));
// 初始化第一行：只能向右走，路径数都是1
for (let j = 0; j < n; j++) {
dp[0][j] = 1;
}
// 初始化第一列：只能向下走，路径数都是1
for (let i = 0; i < m; i++) {
dp[i][0] = 1;
}
// 填充剩余位置
for (let i = 1; i < m; i++) {
for (let j = 1; j < n; j++) {
// 从上方到达 + 从左方到达
dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];
console.log(`dp[${i}][${j}] = ${dp[i][j]}`); // 打印验证
}
}
return dp[m - 1][n - 1];
}
空间优化思路：
观察二维DP代码，我们发现一个关键点：计算 dp[i][j] 时，只需要用到 dp[i-1][j]（上一行同列）和 dp[i][j-1]（当前行前一列）。
优化过程：
发现问题：二维数组需要存储 m×n 个值，空间复杂度 O(m×n)，但实际上我们只需要保存当前行的数据。
分析依赖关系：
dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]
dp[i-1][j]：来自上一行的同列（需要保存上一行）dp[i][j-1]：来自当前行的前一列（正在计算中）优化方案：
dp[j] 表示当前行第 j 列的路径数dp[j] 本身就保存了上一行的值（dp[i-1][j]）dp[j] 时：dp[j] = dp[j] + dp[j-1]
dp[j]（更新前）= 上一行同列的值（dp[i-1][j]）dp[j-1] = 当前行前一列的值（dp[i][j-1]，已计算）dp[j]（更新后）= 当前行当前列的值（dp[i][j]）关键理解：
dp[j-1] 是当前行已计算的值dp[j] 在更新前保存上一行的值，更新后保存当前行的值优化效果：
function uniquePaths(m, n) {
// dp[j]：当前行第 j 列的路径数（初始为第一行）
const dp = new Array(n).fill(1); // 初始化第一行：只能向右，路径数都是1
// 从第2行开始计算（i=1，因为第一行已初始化）
for (let i = 1; i < m; i++) {
// 从第2列开始计算（j=1，因为第一列始终为1）
for (let j = 1; j < n; j++) {
// dp[j]（更新前）= 上一行同列的值
// dp[j-1] = 当前行前一列的值（已计算）
// dp[j]（更新后）= 当前行当前列的值
dp[j] = dp[j] + dp[j - 1];
console.log(`第${i}行第${j}列路径数：${dp[j]}`); // 打印验证
}
}
return dp[n - 1];
}
一维优化版执行过程（m=3, n=3）：
初始状态（第一行）：
dp = [1, 1, 1] (第一行只能向右，路径数都是1)
第2行（i=1）：
j=1: dp[1] = dp[1] + dp[0] = 1 + 1 = 2 (上一行同列1 + 当前行前一列1)
j=2: dp[2] = dp[2] + dp[1] = 1 + 2 = 3 (上一行同列1 + 当前行前一列2)
dp = [1, 2, 3]
第3行（i=2）：
j=1: dp[1] = dp[1] + dp[0] = 2 + 1 = 3 (上一行同列2 + 当前行前一列1)
j=2: dp[2] = dp[2] + dp[1] = 3 + 3 = 6 (上一行同列3 + 当前行前一列3)
dp = [1, 3, 6]
最终答案：dp[2] = 6
function ways(countX, countY) {
const dp = new Array(countX).fill(1); // 初始化第一行
for (let y = 1; y <= countY - 1; y++) {
for (let x = 1; x <= countX - 1; x++) {
dp[x] = dp[x] + dp[x - 1]; // 上一行同列 + 当前行前一列
console.log(`第${y}行第${x}列路径数：${dp[x]}`); // 打印验证
}
}
return dp[countX - 1];
}
LeetCode 链接：63. 不同路径 II
一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角（起始点在下图中标记为 "Start"）。
机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 "Finish"）。
现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径？
网格中的障碍物和空位置分别用 1 和 0 来表示。
示例 1：
输入：obstacleGrid = [[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]
输出：2
解释：3x3 网格的正中间有一个障碍物。
从左上角到右下角一共有 2 条不同的路径：
1. 向右 -> 向右 -> 向下 -> 向下
2. 向下 -> 向下 -> 向右 -> 向右
示例 2：
输入：obstacleGrid = [[0,1],[0,0]]
输出：1
提示：
m == obstacleGrid.lengthn == obstacleGrid[i].length1 <= m, n <= 100obstacleGrid[i][j] 为 0 或 1
dp数组含义：同无障碍物版本，但障碍物位置dp[x] = 0；
递推公式：无障碍物时同原公式，有障碍物则置0；
初始化：第一行遇到障碍物后，后续位置全部置0（无法绕开）；
遍历顺序：同上，但需先处理每一行的第一列（障碍物置0）；
打印验证：打印每行dp数组，验证障碍物位置路径数是否为0。
为什么用动态规划？
思路与无障碍物版本相同，但需要特殊处理障碍物：障碍物位置无法到达，路径数为 0。
思路推导：
障碍物的影响：
dp[i][j] = 0（无法到达）dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]
初始化特殊处理：
状态转移：
if (gridArr[y][x] === 1) {
dp[x] = 0; // 障碍物，无法到达
} else {
dp[x] = dp[x] + dp[x - 1]; // 正常路径计算
}
执行过程示例（gridArr = [[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]）：
初始状态（第一行）：
dp = [1, 1, 1] (无障碍物，正常初始化)
第2行（y=1）：
- gridArr[1][0] = 0，无障碍物，dp[0] = 1（保持）
- gridArr[1][1] = 1，有障碍物！dp[1] = 0
- gridArr[1][2] = 0，无障碍物，dp[2] = dp[2] + dp[1] = 1 + 0 = 1
dp = [1, 0, 1]
第3行（y=2）：
- gridArr[2][0] = 0，无障碍物，dp[0] = 1（保持）
- gridArr[2][1] = 0，无障碍物，dp[1] = dp[1] + dp[0] = 0 + 1 = 1
- gridArr[2][2] = 0，无障碍物，dp[2] = dp[2] + dp[1] = 1 + 1 = 2
dp = [1, 1, 2]
最终答案：dp[2] = 2
关键点：障碍物会"阻断"路径，导致后续位置无法通过该位置到达。
function getWays(gridArr) {
const m = gridArr.length; // 行数
const n = gridArr[0].length; // 列数
const dp = new Array(n).fill(0);
// 初始化第一行：遇到障碍物则后续全为0
for (let x = 0; x < n; x++) {
if (gridArr[0][x] === 1) break;
dp[x] = 1;
}
// 遍历剩余行
for (let y = 1; y < m; y++) {
// 处理当前行第一列
if (gridArr[y][0] === 1) dp[0] = 0;
// 处理剩余列
for (let x = 1; x < n; x++) {
if (gridArr[y][x] === 1) {
dp[x] = 0;
} else {
dp[x] = dp[x] + dp[x - 1];
}
}
console.log(`第${y}行dp数组：${dp}`); // 打印验证
}
return dp[n - 1];
}
LeetCode 链接：343. 整数拆分
给定一个正整数 n，将其拆分为至少两个正整数的和，并使这些整数的乘积最大化。返回你可以获得的最大乘积。
示例 1：
输入: n = 2
输出: 1
解释: 2 = 1 + 1, 1 × 1 = 1。
示例 2：
输入: n = 10
输出: 36
解释: 10 = 3 + 3 + 4, 3 × 3 × 4 = 36。
示例 3：
输入: n = 8
输出: 18
解释: 8 = 2 + 3 + 3, 2 × 3 × 3 = 18。
示例 4：
输入: n = 7
输出: 12
解释: 7 = 3 + 4, 3 × 4 = 12。
提示：
2 <= n <= 58dp数组含义：dp[i] 表示将正整数i拆分为至少两个数的和，能得到的最大乘积；
递推公式：dp[i] = max(当前最大值, j*(i-j), j*dp[i-j])（j从1到i-1，拆分为j和i-j，i-j可拆或不拆）；
初始化：dp[2] = 1（2只能拆1+1，乘积1）；
遍历顺序：从左到右（i从3到n）；
打印验证：打印每个dp[i]，验证是否符合预期（如dp[10]=36）。
为什么用动态规划？
要拆分 n，可以先将 n 拆成 j 和 (n-j)，然后 (n-j) 可以继续拆分，也可以不拆分。我们需要找到所有拆分方式中乘积最大的。
思路推导：
拆分策略：
状态定义：dp[i] 表示将 i 拆分为至少两个正整数的和，能得到的最大乘积。
状态转移：
for (let j = 1; j < i; j++) {
curMax = Math.max(curMax, j * (i - j), j * dp[i - j]);
}
j * (i - j)：只拆成两部分，不继续拆分j * dp[i - j]：j 不拆分，i-j 继续拆分为什么 j 不拆分？
dp[j] 时已经考虑过了边界条件：dp[2] = 1（2 只能拆成 1+1）
执行过程示例（n=10）：
dp[2] = 1 (初始化：2 = 1+1，乘积1)
dp[3]：
j=1: max(1*2, 1*dp[2]) = max(2, 1) = 2
dp[3] = 2
dp[4]：
j=1: max(1*3, 1*dp[3]) = max(3, 2) = 3
j=2: max(2*2, 2*dp[2]) = max(4, 2) = 4
dp[4] = 4
dp[5]：
j=1: max(1*4, 1*dp[4]) = max(4, 4) = 4
j=2: max(2*3, 2*dp[3]) = max(6, 4) = 6
j=3: max(3*2, 3*dp[2]) = max(6, 3) = 6
j=4: max(4*1, 4*dp[1]) = 4 (dp[1]无意义，不考虑)
dp[5] = 6
...继续计算到 dp[10] = 36
关键洞察：对于每个拆分 j 和 (i-j)，我们只需要考虑 (i-j) 是否继续拆分，因为 j 的所有拆分情况在之前计算 dp[j] 时已经考虑过了。
function integerBreak(n) {
const dp = new Array(n + 1).fill(0);
dp[2] = 1; // 初始化边界
for (let curN = 3; curN <= n; curN++) {
let curMax = 0;
for (let i = 1; i < curN; i++) {
const j = curN - i;
curMax = Math.max(curMax, i * j, i * dp[j]);
}
dp[curN] = curMax;
console.log(`dp[${curN}] = ${dp[curN]}`); // 打印验证
}
return dp[n];
}
LeetCode 链接：96. 不同的二叉搜索树
给你一个整数 n，求恰由 n 个节点组成且节点值从 1 到 n 互不相同的二叉搜索树有多少种？返回满足题意的二叉搜索树的种数。
二叉搜索树（BST）的核心规则：
对任意节点，满足：
示例 1：
输入：n = 3
输出：5
解释：给定 n = 3, 一共有 5 种不同结构的二叉搜索树:
1 3 3 2 1
\ / / / \ \
3 2 1 1 3 2
/ / \ \
2 1 2 3
示例 2：
输入：n = 1
输出：1
提示：
1 <= n <= 19dp数组含义：dp[i] 表示由 i 个节点组成的二叉搜索树的不同形态数量；
递推公式：dp[i] = Σ(dp[j-1] × dp[i-j])（j 从 1 到 i，j 作为根节点，左子树 j-1 个节点，右子树 i-j 个节点）；
初始化：dp[0] = 1（空树算1种形态），dp[1] = 1（1个节点只有1种形态）；
遍历顺序：从左到右（i 从 2 到 n），内层循环枚举根节点位置 j（从 1 到 i）；
打印验证：打印每个 dp[i]，验证是否符合卡特兰数规律（如 dp[3]=5，dp[4]=14）。
为什么用动态规划？
要构造 n 个节点的 BST，我们需要选择一个节点作为根，然后将剩余的节点分配到左子树和右子树。由于 BST 的性质，一旦根节点确定，左右子树的节点集合也就确定了（比根小的在左，比根大的在右）。这是一个典型的重叠子问题：不同根节点选择下，左右子树的构造问题会重复出现。
思路推导：
根节点选择策略：
状态定义：dp[i] 表示由 i 个节点组成的 BST 的不同形态数量。
状态转移：
dp[j-1] × dp[n-j]
dp[n] = Σ(dp[j-1] × dp[n-j])（j 从 1 到 n）为什么 dp[0] = 1？
dp[0]
dp[0] × dp[0] = 1 × 1 = 1
卡特兰数关系：
C(n) = Σ(C(i-1) × C(n-i))（i 从 1 到 n）执行过程示例（n=4）：
dp[0] = 1 (初始化：空树算1种)
dp[1] = 1 (初始化：1个节点只有1种形态)
dp[2]：
j=1: dp[0] × dp[1] = 1 × 1 = 1 (1为根，左空右1个节点)
j=2: dp[1] × dp[0] = 1 × 1 = 1 (2为根，左1个节点右空)
dp[2] = 1 + 1 = 2
dp[3]：
j=1: dp[0] × dp[2] = 1 × 2 = 2 (1为根，左空右2个节点)
j=2: dp[1] × dp[1] = 1 × 1 = 1 (2为根，左1个节点右1个节点)
j=3: dp[2] × dp[0] = 2 × 1 = 2 (3为根，左2个节点右空)
dp[3] = 2 + 1 + 2 = 5
dp[4]：
j=1: dp[0] × dp[3] = 1 × 5 = 5
j=2: dp[1] × dp[2] = 1 × 2 = 2
j=3: dp[2] × dp[1] = 2 × 1 = 2
j=4: dp[3] × dp[0] = 5 × 1 = 5
dp[4] = 5 + 2 + 2 + 5 = 14
关键洞察：
function numTrees(n) {
// dp[i]：由 i 个节点组成的二叉搜索树的不同形态数量
const dp = new Array(n + 1).fill(0);
// 初始化：空树算1种，1个节点算1种
dp[0] = 1;
dp[1] = 1;
// 遍历计算 2~n 个节点的 BST 数量
for (let i = 2; i <= n; i++) {
let sum = 0;
// 枚举所有可能的根节点位置 j
for (let j = 1; j <= i; j++) {
const leftCount = j - 1; // 左子树节点数
const rightCount = i - j; // 右子树节点数
sum += dp[leftCount] * dp[rightCount];
}
dp[i] = sum;
console.log(`dp[${i}] = ${dp[i]}`); // 打印验证
}
return dp[n];
}
复杂度分析：
LeetCode 相关题目：416. 分割等和子集（01背包变种）
有 n 件物品和一个最多能背重量为 w 的背包。第 i 件物品的重量是 weight[i]，得到的价值是 value[i]。每件物品只能用一次，求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。
01背包的核心特点：
示例 1：
输入：
n = 2（物品数量）
w = 5（背包容量）
weight = [2, 3]（物品重量）
value = [3, 4]（物品价值）
输出：7
解释：选择物品1（重量2，价值3）和物品2（重量3，价值4），总重量5，总价值7。
示例 2：
输入：
n = 3
w = 4
weight = [1, 3, 4]
value = [15, 20, 30]
输出：35
解释：选择物品1（重量1，价值15）和物品2（重量3，价值20），总重量4，总价值35。
提示：
1 <= n <= 1001 <= w <= 10001 <= weight[i] <= w0 <= value[i] <= 1000dp数组含义：dp[i][j] 表示从前 i 件物品中选择，在容量为 j 的背包中能获得的最大价值；
递推公式：
dp[i][j] = dp[i-1][j]（继承上一行的结果）dp[i][j] = dp[i-1][j-weight[i-1]] + value[i-1]（需要容量足够）dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-weight[i-1]] + value[i-1])
初始化：
dp[0][j] = 0（0件物品，任何容量的价值都是0）dp[i][0] = 0（容量为0，任何物品都无法装入）遍历顺序：外层遍历物品（i 从 1 到 n），内层遍历容量（j 从 1 到 w）；
打印验证：打印 dp 数组，验证每一步的计算是否正确（特别是边界情况和最大值的选择）。
为什么用动态规划？
01背包问题具有重叠子问题和最优子结构的特征：
dp[i][j] 时，需要用到 dp[i-1][j] 和 dp[i-1][j-weight[i-1]]，这些子问题会被重复计算思路推导：
状态定义：
dp[i][j] 表示从前 i 件物品中选择，在容量为 j 的背包中能获得的最大价值状态转移的核心思想：
dp[i][j] = dp[i-1][j]（容量不变，价值不变）dp[i][j] = dp[i-1][j-weight[i-1]] + value[i-1]（需要先腾出 weight[i-1] 的容量，然后加上当前物品的价值）为什么是 dp[i-1][j-weight[i-1]]？
j-weight[i-1] 表示选择当前物品后，剩余的容量dp[i-1][j-weight[i-1]] 表示在剩余容量下，前 i-1 件物品能获得的最大价值边界条件处理：
j < weight[i-1] 时，当前物品装不下，只能不选：dp[i][j] = dp[i-1][j]
执行过程示例（n=2, w=5, weight=[2,3], value=[3,4]）：
初始化 dp 数组（3行6列，全0）：
| i\j | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| --- |---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
计算 i=1（考虑物品1，重量2，价值3）：
j=1: 容量1 < 重量2，装不下 → dp[1][1] = dp[0][1] = 0
j=2: 容量2 ≥ 重量2，可以装
- 不选：dp[0][2] = 0
- 选：dp[0][2-2] + 3 = dp[0][0] + 3 = 0 + 3 = 3
- 取max：dp[1][2] = 3
j=3: 容量3 ≥ 重量2，可以装
- 不选：dp[0][3] = 0
- 选：dp[0][3-2] + 3 = dp[0][1] + 3 = 0 + 3 = 3
- 取max：dp[1][3] = 3
j=4: 同理，dp[1][4] = 3
j=5: 同理，dp[1][5] = 3
此时 dp 数组：
| i\j | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| --- |---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 0 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
计算 i=2（考虑物品2，重量3，价值4）：
j=1: 容量1 < 重量3，装不下 → dp[2][1] = dp[1][1] = 0
j=2: 容量2 < 重量3，装不下 → dp[2][2] = dp[1][2] = 3
j=3: 容量3 ≥ 重量3，可以装
- 不选：dp[1][3] = 3
- 选：dp[1][3-3] + 4 = dp[1][0] + 4 = 0 + 4 = 4
- 取max：dp[2][3] = 4
j=4: 容量4 ≥ 重量3，可以装
- 不选：dp[1][4] = 3
- 选：dp[1][4-3] + 4 = dp[1][1] + 4 = 0 + 4 = 4
- 取max：dp[2][4] = 4
j=5: 容量5 ≥ 重量3，可以装
- 不选：dp[1][5] = 3
- 选：dp[1][5-3] + 4 = dp[1][2] + 4 = 3 + 4 = 7
- 取max：dp[2][5] = 7
最终 dp 数组：
| i\j | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| --- |---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 0 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| 2 | 0 | 0 | 3 | 4 | 4 | 7 |
最终答案：dp[2][5] = 7（选择物品1和物品2，总价值3+4=7）
关键洞察：
/**
* 01背包最大价值计算（二维DP版本）
* @param {number} n - 物品总数
* @param {number} w - 背包最大容量
* @param {number[]} weightArr - 物品重量数组（0-based）
* @param {number[]} valueArr - 物品价值数组（0-based）
* @returns {number} - 最大价值
*/
function maxValue(n, w, weightArr, valueArr) {
// dp[i][k]：从前 i 件物品中选择，容量为 k 时的最大价值
const dp = new Array(n + 1).fill(0).map(() => new Array(w + 1).fill(0));
// 外层循环：遍历物品（1~n）
for (let i = 1; i <= n; i++) {
// 内层循环：遍历容量（1~w）
for (let k = 1; k <= w; k++) {
const curWeight = weightArr[i - 1]; // 当前物品重量
const curValue = valueArr[i - 1]; // 当前物品价值
// 不选当前物品：继承上一行的结果
const valueNotChoose = dp[i - 1][k];
if (curWeight > k) {
// 当前物品超重，只能不选
dp[i][k] = valueNotChoose;
} else {
// 选当前物品：当前价值 + 剩余容量的最大价值
const valueChoose = curValue + dp[i - 1][k - curWeight];
// 取选/不选的最大值
dp[i][k] = Math.max(valueNotChoose, valueChoose);
}
}
}
// 打印dp数组，方便验证（可选）
console.log('dp数组：', dp);
// 最终结果：前 n 件物品，容量 w 时的最大价值
return dp[n][w];
}
// 测试用例
const n = 2;
const w = 5;
const weightArr = [2, 3];
const valueArr = [3, 4];
console.log('最大价值：', maxValue(n, w, weightArr, valueArr)); // 输出：7
复杂度分析：
空间优化：二维DP → 一维DP
二维 DP 中，计算 dp[i][k]（前 i 件、容量 k）只依赖「上一行」的两个值：
dp[i-1][k]（不选当前物品，上一行同列）dp[i-1][k-weight]（选当前物品，上一行左侧列）也就是说，当前行的值只和上一行有关，不需要保存所有行的历史数据 —— 只用一个一维数组 dp[k] 记录「上一行」的结果，就能推导出当前行。
关键：为什么必须倒序遍历容量？
一维数组 dp[k] 的本质是复用同一个数组，既存「上一行（前 i-1 件物品）」的结果，又存「当前行（前 i 件物品）」的结果。
dp[k] 时，dp[k-weight] 还是上一行的旧值，保证每个物品只选一次 ✅dp[k] 时，dp[k-weight] 可能已经被当前轮修改过，导致物品被重复选择 ❌示例说明（正序遍历的错误）：
假设物品1：重量1，价值10；背包容量2
正序遍历（错误）：
k=1: dp[1] = max(dp[1], dp[0] + 10) = max(0, 10) = 10 ✅
k=2: dp[2] = max(dp[2], dp[1] + 10) = max(0, 10+10) = 20 ❌
这里 dp[1] 已经被当前轮修改为10，导致物品1被选了2次！
倒序遍历（正确）：
k=2: dp[2] = max(dp[2], dp[1] + 10) = max(0, 0+10) = 10 ✅
k=1: dp[1] = max(dp[1], dp[0] + 10) = max(0, 10) = 10 ✅
这里 dp[1] 还是上一行的旧值0，物品1只选一次！
版本1：基础一维DP（倒序遍历）
function maxValue(n, w, weightArr, valueArr) {
// dp[k]：容量为 k 时的最大价值
const dp = new Array(w + 1).fill(0);
// 外层循环：遍历物品（1~n）
for (let i = 1; i <= n; i++) {
const curWeight = weightArr[i - 1];
const curValue = valueArr[i - 1];
// 内层循环：倒序遍历容量（w~1）
// 倒序保证 dp[k-weight] 是上一行的旧值
for (let k = w; k >= 1; k--) {
if (curWeight <= k) {
// 选当前物品：当前价值 + 剩余容量的最大价值
const valueChoose = curValue + dp[k - curWeight];
// 不选当前物品：dp[k]（上一行的旧值）
// 取两者最大值
dp[k] = Math.max(dp[k], valueChoose);
}
// 如果 curWeight > k，dp[k] 保持不变（已经是上一行的值）
}
}
return dp[w];
}
版本2：进一步优化（跳过无效容量）
内层循环的下限可以从 1 改成 curWeight（当前物品的重量）—— 因为如果 k < curWeight，物品肯定装不下，没必要遍历这些容量，直接跳过能减少循环次数。
function maxValue(n, w, weightArr, valueArr) {
// dp[k]：容量为 k 时的最大价值
const dp = new Array(w + 1).fill(0);
// 外层循环：遍历物品（1~n）
for (let i = 1; i <= n; i++) {
const curWeight = weightArr[i - 1];
const curValue = valueArr[i - 1];
// 跳过超重物品（重量超过背包最大容量，不可能被选）
if (curWeight > w) continue;
// 内层循环：倒序遍历容量（从 w 到 curWeight）
// 优化：只遍历 k >= curWeight 的容量，跳过装不下的情况
for (let k = w; k >= curWeight; k--) {
// 选当前物品：当前价值 + 剩余容量的最大价值
const valueChoose = curValue + dp[k - curWeight];
// 不选当前物品：dp[k]（上一行的旧值）
// 取两者最大值
dp[k] = Math.max(dp[k], valueChoose);
}
}
return dp[w];
}
两个版本的对比：
| 特性 | 版本1（基础） | 版本2（优化） |
|---|---|---|
| 内层循环范围 | k = w; k >= 1 |
k = w; k >= curWeight |
| 超重判断 | 在循环内判断 if (curWeight <= k)
|
循环前判断 if (curWeight > w) continue
|
| 循环次数 | 每次遍历所有容量 | 跳过 k < curWeight 的容量 |
| 性能 | 基础版本 | 更优（减少无效循环） |
| 推荐使用 | 理解原理 | 实际应用 ✅ |
动态规划的本质是用空间换时间，通过存储子问题的解避免重复计算，将时间复杂度从指数级降低到多项式级。
两个核心特征：
无论什么DP问题，都可以按以下5个步骤拆解：
dp[i]（或二维 dp[i][j]）代表什么物理意义dp[i] 与子问题 dp[i-1]/dp[i-2] 等的依赖关系（核心）dp[i] 时，其依赖的子问题已经被计算完成本文通过DP五部曲框架，详细讲解了以下7个经典DP问题：
| 问题 | 类型 | 核心特点 | LeetCode |
|---|---|---|---|
| 1. 斐波那契数 | 一维DP | 基础递推，空间可优化 | 509 |
| 2. 爬楼梯 | 一维DP | 与斐波那契数本质相同 | 70 |
| 3. 最小花费爬楼梯 | 一维DP | 带权重的爬楼梯问题 | 746 |
| 4. 机器人路径（无障碍） | 二维DP | 二维状态转移，可空间优化 | 62 |
| 5. 机器人路径（有障碍） | 二维DP | 障碍物处理，边界条件复杂 | 63 |
| 6. 整数拆分 | 一维DP | 双重循环，枚举拆分点 | 343 |
| 7. 不同的BST | 一维DP | 卡特兰数，乘法原理 | 96 |
| 8. 01背包问题 | 二维DP | 选或不选，可空间优化（倒序） | 经典问题 |
空间优化：
循环优化：
curWeight 开始边界条件处理：
dp[0] = 1（空树、空集等特殊情况）如何快速识别DP问题？
如何快速确定dp数组含义？
如何推导递推公式？
是的！从 Vue 3.4 开始，Vue 官方引入了 defineModel() 编译宏（macro），极大简化了组件中实现 v-model 双向绑定的写法，无需手动声明 props 和 emit，也无需处理 modelValue / update:modelValue 的样板代码。
下面系统讲解 defineModel() 的使用方式、原理、优势和注意事项。
modelValue + emit
<!-- Child.vue -->
<script setup>
const props = defineProps(['modelValue'])
const emit = defineEmits(['update:modelValue'])
function update() {
emit('update:modelValue', props.modelValue + 1)
}
</script>
<template>
<div>{{ props.modelValue }}</div>
<button @click="update">+</button>
</template>
defineModel()
<!-- Child.vue -->
<script setup>
const model = defineModel() // 返回一个 ref
function update() {
model.value++ // 直接修改，自动同步到父组件
}
</script>
<template>
<div>Parent bound v-model is: {{ model }}</div>
<button @click="update">Increment</button>
</template>
父组件完全不变：
<template>
<Child v-model="count" />
</template>
<script setup>
import { ref } from 'vue'
const count = ref(0)
</script>
model 是一个 双向绑定的 ref：
model.value → 获取父组件传入的值model.value → 自动触发 update:modelValue，更新父组件数据v-model （多模型绑定）
Vue 支持多个 v-model，例如：
<Parent>
<Child v-model:name="name" v-model:age="age" />
</Parent>
defineModel 实现：
<!-- Child.vue -->
<script setup>
const name = defineModel('name')
const age = defineModel('age')
// 或者用对象形式（可选）
// const { name, age } = defineModels({ name: String, age: Number })
</script>
<template>
<input v-model="name" />
<input v-model.number="age" />
</template>
注意：defineModel('propName') 会自动对应 v-model:propName
const model = defineModel<string>()
// model.value 类型为 string | undefined
const model = defineModel({ default: 'hello' })
const model = defineModel({
type: String,
required: false,
default: 'default text'
})
💡 这些选项会自动转换为等效的 ****props ****声明，由 Vue 编译器处理。
useAttrs() 协同工作
虽然 defineModel() 自动处理了 modelValue，但其他属性仍需透传：
<script setup>
const model = defineModel()
// 如果有多个根节点，或想控制透传位置，才需要 useAttrs
</script>
<template>
<!-- 单根节点：自动透传 attrs（包括 class/style/@focus 等） -->
<input v-model="model" />
</template>
如果组件有多个根节点，必须手动使用 v-bind="$attrs"，否则 Vue 会警告。
defineModel() ？
| 对比项 | 传统方式 | defineModel() |
|---|---|---|
| 代码量 | 多（props + emits） | 极简（一行） |
| 易错性 | 容易拼错 update:modelValue
|
零错误 |
| 可读性 | 逻辑分散 | 聚焦数据流 |
| 封装效率 | 低 | 高（尤其包装原生元素） |
| TypeScript 支持 | 需手动标注 | 自动推导 |
一句话：defineModel() ****让组件的双向绑定回归“直觉”——就像操作本地状态一样简单，却能自动同步到父组件。
从 Java 到 iOS 原生，再到现在主力用 Flutter，我在移动端摸爬滚打了十年。说实话，Flutter 的内存管理在我看来是相对友好的——有 GC、有 DevTools、有完善的生命周期。但正因为"友好"，很多开发者反而忽视了它，直到线上出问题才追悔莫及。
今天这篇文章，我想把这些年在 Flutter 内存方面的认知体系完整地梳理一遍。不讲那些教科书式的东西，只说实战中真正有用的。
很多人以为 Flutter 内存就是 Dart 堆内存，这是第一个认知误区。
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Flutter App │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 1: Dart VM Memory │
│ ├── New Space (新生代，~16MB) │
│ │ └── Scavenger GC，毫秒级，频繁触发 │
│ └── Old Space (老年代，动态扩展) │
│ └── Mark-Sweep-Compact GC，相对耗时 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 2: Engine Native Memory │
│ ├── Skia 渲染缓存 (Layer Tree, Picture Cache) │
│ ├── 图片解码缓冲区 (这是真正的大头！) │
│ ├── 字体光栅化缓存 │
│ └── Platform Channel 数据缓冲 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 3: GPU Memory (显存) │
│ ├── 纹理 (Textures) │
│ ├── 帧缓冲 (Frame Buffers) │
│ └── 着色器编译缓存 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
关键认知：Dart 堆内存在 DevTools 里能看到，但 Native Memory 和 GPU Memory 往往是隐形杀手。我见过太多案例，Dart Heap 才 50MB，但 App 总内存已经 500MB+，问题全出在图片和 Skia 缓存上。
Dart 使用的是分代式垃圾回收，但具体细节很多文章讲得不清楚：
// 新生代 GC (Scavenge)
// - 采用复制算法，Eden -> Survivor
// - 触发条件：新生代满了（约16MB）
// - 耗时：通常 < 2ms
// - 特点：Stop-the-world，但时间短
// 老年代 GC (Mark-Sweep-Compact)
// - 标记-清除-压缩
// - 触发条件：老年代增长到阈值，或显式调用
// - 耗时：几十到几百毫秒不等
// - 特点：增量式标记，减少卡顿
实战经验：如果你的 App 有明显的周期性卡顿（比如每隔几秒掉几帧），很可能是老年代 GC 在作怪。解决方案不是调 GC 参数（Dart 不让你调），而是减少对象分配和存活周期。
这个点很多人没概念。在 Dart 里创建对象不是免费的：
// 看似无害的代码，实际上在疯狂分配内存
Widget build(BuildContext context) {
return Container(
padding: EdgeInsets.all(16), // 每次 build 创建新对象
margin: EdgeInsets.symmetric(horizontal: 8), // 又一个
decoration: BoxDecoration( // 又一个
color: Colors.white,
borderRadius: BorderRadius.circular(8), // 又一个
boxShadow: [ // List 对象
BoxShadow( // 又一个
color: Colors.black.withOpacity(0.1), // Color 对象
blurRadius: 4,
offset: Offset(0, 2), // 又一个
),
],
),
child: Text(
'Hello',
style: TextStyle(fontSize: 16), // 又一个
),
);
}
一个简单的 Widget，一次 build 就创建了 10+ 个对象。如果这个 Widget 在列表里被频繁重建...
// 正确做法：尽可能使用 const
Widget build(BuildContext context) {
return Container(
padding: const EdgeInsets.all(16),
margin: const EdgeInsets.symmetric(horizontal: 8),
decoration: const BoxDecoration(
color: Colors.white,
borderRadius: BorderRadius.all(Radius.circular(8)),
boxShadow: [
BoxShadow(
color: Color(0x1A000000), // 直接用色值，可以 const
blurRadius: 4,
offset: Offset(0, 2),
),
],
),
child: const Text(
'Hello',
style: TextStyle(fontSize: 16),
),
);
}
const 的本质：编译时常量，整个 App 生命周期内只存在一份实例。这不只是"优化"，而是数量级的差别。
这是我见过最多、也最难排查的问题：
class _SearchPageState extends State<SearchPage> {
final TextEditingController _controller = TextEditingController();
List<SearchResult> _results = [];
void _onSearch() {
// 问题代码：闭包持有了 this
ApiService.search(_controller.text).then((results) {
// 这个闭包持有了 _SearchPageState 实例
// 如果网络请求还没返回，用户就退出了页面
// State 对象就无法被回收
setState(() {
_results = results;
});
});
}
@override
void dispose() {
_controller.dispose();
super.dispose();
}
}
正确做法有三种：
// 方案1：mounted 检查（最简单）
void _onSearch() {
ApiService.search(_controller.text).then((results) {
if (!mounted) return;
setState(() => _results = results);
});
}
// 方案2：使用 CancelableOperation（推荐）
CancelableOperation<List<SearchResult>>? _searchOperation;
void _onSearch() {
_searchOperation?.cancel();
_searchOperation = CancelableOperation.fromFuture(
ApiService.search(_controller.text),
);
_searchOperation!.value.then((results) {
setState(() => _results = results);
});
}
@override
void dispose() {
_searchOperation?.cancel();
_controller.dispose();
super.dispose();
}
// 方案3：弱引用回调（复杂场景）
void _onSearch() {
final weakThis = WeakReference(this);
ApiService.search(_controller.text).then((results) {
weakThis.target?._updateResults(results);
});
}
用 GetX 的同学注意了，Worker 是个内存泄漏高发区：
class MyController extends GetxController {
final someObservable = 0.obs;
@override
void onInit() {
super.onInit();
// ❌ 问题：ever 创建的 Worker 如果引用了外部大对象...
ever(someObservable, (value) {
// 假设这里引用了一个大的数据列表
processBigData(bigDataList);
});
// ❌ 问题：debounce 里的闭包持有 Controller
debounce(someObservable, (value) {
// ...
}, time: Duration(seconds: 2));
}
}
GetX 的 Worker 在 Controller 销毁时会自动清理，但前提是你正确使用了 GetX 的生命周期。如果你手动创建 Controller 实例而不是通过 Get.put，那就需要手动处理。
我参与过的几乎每个 Flutter 项目，内存问题最终都指向图片。
// 一张 4000x3000 的图片，解码后占用内存：
// 4000 * 3000 * 4 bytes (RGBA) = 48MB
// 是的，一张图就是 48MB
// 而且 Flutter 默认会缓存解码后的图片
// 默认缓存：1000张 或 100MB（看 Flutter 版本）
我的图片优化策略：
// 1. 始终指定 cacheWidth/cacheHeight
Image.network(
imageUrl,
cacheWidth: (MediaQuery.of(context).size.width *
MediaQuery.of(context).devicePixelRatio).toInt(),
)
// 2. 封装一个统一的图片组件
class OptimizedImage extends StatelessWidget {
final String url;
final double? width;
final double? height;
const OptimizedImage({
required this.url,
this.width,
this.height,
});
@override
Widget build(BuildContext context) {
final pixelRatio = MediaQuery.of(context).devicePixelRatio;
return Image.network(
url,
width: width,
height: height,
cacheWidth: width != null ? (width! * pixelRatio).toInt() : null,
cacheHeight: height != null ? (height! * pixelRatio).toInt() : null,
fit: BoxFit.cover,
errorBuilder: (_, __, ___) => const Icon(Icons.error),
);
}
}
// 3. 页面退出时主动清理（慎用，看场景）
@override
void dispose() {
// 只在确实需要时使用，比如图片浏览页
PaintingBinding.instance.imageCache.clearLiveImages();
super.dispose();
}
// 4. 全局配置缓存上限
void main() {
// 在 main 里配置
PaintingBinding.instance.imageCache.maximumSize = 100; // 张数
PaintingBinding.instance.imageCache.maximumSizeBytes = 50 * 1024 * 1024; // 50MB
runApp(MyApp());
}
用 ListView.builder 不代表万事大吉：
// ❌ 看起来没问题，实际有隐患
ListView.builder(
itemCount: items.length,
itemBuilder: (context, index) {
final item = items[index];
return ListTile(
leading: Image.network(item.imageUrl), // 每个 item 一张图
title: Text(item.title),
);
},
)
当用户快速滚动时，Flutter 会快速创建和销毁 Widget。问题是：
解决方案：
// 使用 cached_network_image 或类似库
// 它们会处理请求取消和缓存策略
CachedNetworkImage(
imageUrl: item.imageUrl,
memCacheWidth: 100, // 缩略图尺寸
fadeInDuration: Duration.zero, // 快速滚动时不要动画
)
// 或者自己实现取消逻辑
class _ImageItemState extends State<ImageItem> {
CancelableOperation? _imageLoad;
@override
void initState() {
super.initState();
_loadImage();
}
@override
void dispose() {
_imageLoad?.cancel(); // 关键！
super.dispose();
}
}
// 常见的"偷懒"写法
class DataCache {
static final DataCache _instance = DataCache._();
static DataCache get instance => _instance;
DataCache._();
final Map<String, dynamic> _cache = {};
void set(String key, dynamic value) {
_cache[key] = value; // 只进不出，内存只增不减
}
}
我的原则：
class DataCache {
static final DataCache _instance = DataCache._();
static DataCache get instance => _instance;
DataCache._();
// 使用支持 LRU 淘汰的数据结构
final _cache = LinkedHashMap<String, dynamic>();
static const int _maxSize = 100;
void set(String key, dynamic value) {
if (_cache.length >= _maxSize) {
_cache.remove(_cache.keys.first); // 移除最老的
}
_cache[key] = value;
}
}
1. 复现问题
└── 找到内存增长的操作路径
2. 定位层级
├── DevTools Memory 看 Dart Heap
├── Android Profiler / Xcode 看 Native Memory
└── 对比判断问题在哪层
3. 抓取快照
├── 操作前 Snapshot A
├── 执行可疑操作
├── 操作后 Snapshot B
└── Diff 两个快照
4. 分析对象
├── 哪些对象数量异常
├── 追溯引用链 (Retaining Path)
└── 定位到代码
5. 修复验证
└── 修复后重复上述流程
很多人只会点 GC 和 Snapshot，其实还有更强大的功能：
// 1. 代码中打标记
import 'dart:developer' as developer;
void someCriticalFunction() {
developer.Timeline.startSync('CriticalOperation');
// ... 执行操作
developer.Timeline.finishSync();
}
// 2. 自定义内存统计事件
developer.postEvent('memory_check', {
'location': 'after_image_load',
'cache_size': imageCache.currentSizeBytes,
});
// 3. 在 release 模式收集信息（谨慎使用）
import 'package:flutter/foundation.dart';
class MemoryMonitor {
static void reportLeak(String location, int bytes) {
if (kReleaseMode) {
// 上报到你的监控系统
Analytics.report('memory_leak', {
'location': location,
'bytes': bytes,
});
}
}
}
DevTools 只能调试时用，线上怎么办？
// 简单的内存监控方案
class MemoryWatcher {
static Timer? _timer;
static int _lastRss = 0;
static void start() {
_timer = Timer.periodic(Duration(minutes: 1), (_) {
_checkMemory();
});
}
static void _checkMemory() {
final currentRss = ProcessInfo.currentRss;
final delta = currentRss - _lastRss;
// 内存增长过快告警
if (delta > 50 * 1024 * 1024) { // 1分钟增长 50MB
_reportAbnormal(currentRss, delta);
}
// 总内存过高告警
if (currentRss > 500 * 1024 * 1024) { // 超过 500MB
_reportHigh(currentRss);
}
_lastRss = currentRss;
}
static void _reportAbnormal(int rss, int delta) {
// 上报 + 主动清理缓存
PaintingBinding.instance.imageCache.clear();
}
}
我推荐这种分层设计：
// 瞬态数据：随 Widget 生死
class _PageState extends State<Page> {
int _counter = 0; // 页面关了就没了
}
// 页面级缓存：可恢复，但有生命周期
class PageController extends GetxController {
List<Item> items = [];
@override
void onClose() {
items.clear(); // 显式清理
super.onClose();
}
}
// 会话级缓存：整个 App 运行期间
class SessionCache {
static final userProfile = Rxn<UserProfile>();
static void clear() {
userProfile.value = null;
}
}
// 持久化：写入磁盘，不占内存
class LocalStorage {
static Future<void> saveData(String key, dynamic data) async {
await SharedPreferences.getInstance()
..setString(key, jsonEncode(data));
}
}
// ❌ 一次性加载全部数据
final allItems = await api.getAllItems(); // 可能有几万条
setState(() => _items = allItems);
// ✅ 分页 + 虚拟化
class _ListState extends State<ItemList> {
final List<Item> _items = [];
int _page = 0;
bool _hasMore = true;
Future<void> _loadMore() async {
if (!_hasMore) return;
final newItems = await api.getItems(page: _page, size: 20);
_items.addAll(newItems);
_page++;
_hasMore = newItems.length == 20;
// 内存保护：超过阈值就清理头部
if (_items.length > 200) {
_items.removeRange(0, 100);
}
setState(() {});
}
}
mixin AutoDisposeMixin<T extends StatefulWidget> on State<T> {
final List<StreamSubscription> _subscriptions = [];
final List<Timer> _timers = [];
final List<ChangeNotifier> _notifiers = [];
void autoDisposeStream(StreamSubscription sub) {
_subscriptions.add(sub);
}
void autoDisposeTimer(Timer timer) {
_timers.add(timer);
}
void autoDisposeNotifier(ChangeNotifier notifier) {
_notifiers.add(notifier);
}
@override
void dispose() {
for (final sub in _subscriptions) {
sub.cancel();
}
for (final timer in _timers) {
timer.cancel();
}
for (final notifier in _notifiers) {
notifier.dispose();
}
super.dispose();
}
}
// 使用
class _MyPageState extends State<MyPage> with AutoDisposeMixin {
@override
void initState() {
super.initState();
autoDisposeStream(
someStream.listen((data) => setState(() {})),
);
autoDisposeTimer(
Timer.periodic(Duration(seconds: 1), (_) {}),
);
final controller = TextEditingController();
autoDisposeNotifier(controller);
}
}
写了这么多，总结几个核心观点：
不管项目大小，先把图片管好。统一封装、控制尺寸、限制缓存。
dispose 只能处理你显式创建的资源。闭包引用、异步回调、全局注册——这些才是真正的坑。
几乎不需要任何成本，收益却很大。我会在 Code Review 时专门检查这个。
线上出问题时，你需要的是数据，不是猜测。建立内存监控体系，比写优化代码更有价值。
很多内存问题，本质上是架构问题——状态管理混乱、数据流复杂、生命周期不清晰。与其补救，不如一开始就设计好。
写到这里，想起十年前刚入行时，为了排查一个 Activity 泄漏，整整看了三天 MAT 分析报告。现在工具好多了，但核心思维是一样的：理解原理，掌握工具，建立规范。
希望这篇文章对你有帮助。有问题欢迎交流。
日常开发中，导出带滚动条的DOM内容为图片时，普通截图只能抓可视区域？本文分享基于@snapdom的长截图方案，完美导出完整内容，还能精准复刻UI～
开发中经常遇到「导出带滚动区域的DOM为图片」的需求（比如评估报告、图表列表、长表单），普通方案的问题：
✅ 解决方案：使用第三方库@zumer/snapdom，直接将DOM节点完整渲染为Canvas，完美解决以上问题。
snapdom 核心是模拟浏览器渲染引擎，将指定DOM节点（包括子节点、滚动隐藏区域）完整转换为Canvas：
overflow滚动区域的实际高度）；使用第三方库 @zumer/snapdom 将指定的 DOM 节点及其子节点转换为 Canvas，从而生成长截图。
snapdom 可以渲染整个 DOM 节点的高度。DOM 结构隔离：
<div> 中，并绑定 contentRef。执行截图：
snapdom.toCanvas(contentRef.current)。下载文件：
<a> 标签，设置 download 属性和 href，触发点击事件下载图片。结构：
{/* 导出目标容器（ref={contentRef}） */}
<div ref={reportContentRef} className="export-container">
<ReportHeader reportData={reportData} />
<FirstTab reportData={reportData} isExport={isExport} />
<SecondTab reportData={reportData} mapUrl={mapUrl} isExport={isExport} />
<ThirdTab reportData={reportData} isExport={isExport} />
<ReportFooter />
</div>
导出逻辑：
// 导出报告为图片
const handleExportReport = async () => {
if (!reportContentRef.current) {
message.error('无法获取报告内容');
return;
}
try {
setExportLoading(true);
// 使用 @zumer/snapdom 组件实现 html转canvas
const contentCanvas = await snapdom.toCanvas(reportContentRef.current, {
// 配置选项
dpr: 3,
scale: 2,
backgroundColor: '#e7f0fa',
});
// 转换为图片数据URL
const dataUrl = contentCanvas.toDataURL('image/png');
// 下载截图
const link = document.createElement('a');
link.download = `${reportData?.createTime}${reportData?.stationName}评估报告.jpg`;
link.href = dataUrl;
link.click();
link.remove();
message.success('报告导出成功');
setExportLoading(false);
} catch (error) {
message.error('报告导出失败，请重试');
setExportLoading(false);
}
};
如果要求导出的UI和页面上的不一致，可以新建一个专门用来导出的组件，隐藏在页面上的某个地方。 如果你的项目有特殊场景,欢迎评论区交流👏～
