本系列jQuery教程将给大家系统的讲解一些Sizzle引擎的知识点 ，看完这系列文章会让你对Sizzle引擎有更加清晰的理解和运用。

通过Expr.find[ type ]我们找出选择器最右边的最终seed种子合集

通过Sizzle.compile函数编译器，我们把tokenize词法元素编译成闭包函数

超级匹配superMatcher，用佳的方式从seed种子集合筛选出需要的数据

也就是通过seed与compile的匹配，得出最终的结果了

superMatcher 函数

这个方法并不是一个直接定义的方法，通过matcherFromGroupMatchers( elementMatchers, setMatchers )方法return出来的一个curry化的函数，但是最后执行起重要作用的是它。

注意是compile()().

    compile( selector, match )(

        seed,

        context,

        !documentIsHTML,

        results,

        rsibling.test( selector ) && testContext( context.parentNode ) || context

    );

superMatcher方法会根据参数seed 、expandContext和context确定一个起始的查询范围

elems = seed || byElement && Expr.find["TAG"]( "*", outermost ),

有可能是直接从seed中查询过滤，也有可能在context或者context的父节点范围内。如果不是从seed开始，那只能把整个DOM树节点取出来过滤了，把整个DOM树节点取出来过滤了，它会先执行Expr.find["TAG"]( "*", outermost )这句代码等到一个elems集合（数组合集）

context.getElementsByTagName( tag );

可以看出对于优化选择器，最右边应该写一个作用域的搜索范围context比较好

开始遍历这个seed种子合集了

while ( (matcher = elementMatchers[j++]) ) {
    if ( matcher( elem, context, xml ) ) {
        results.push( elem );
        break;
    }
}

elementMatchers：就是通过分解词法器生成的闭包函数了，也就是“终极匹配器”

为什么是while?

前面就提到了，tokenize选择器是可以用过 “,”逗号分组 group,所以就就会有个合集的概念了

matcher就得到了每一个终极匹配器

通过代码很能看出来matcher方法运行的结果都是bool值

对里面的元素逐个使用预先生成的matcher方法做匹配，如果结果为true的则直接将元素堆入返回结果集里面。

matcher

matcher 就是 elementMatcher函数的包装

整个匹配的核心就在这个里面了

        function( elem, context, xml ) {
            var i = matchers.length;
            while ( i-- ) {
                if ( !matchers[i]( elem, context, xml ) ) {
                    return false;
                }
            }
            return true;
        } :

我们先来回顾下这个matchers的组合原理

这个地方是最绕的,也是最晕的,所以还是要深入的理解才行哦

先上个简单的流程图：

执行分解：

第一步:

div > p + div.aaron input[type="checkbox"]

从右边剥离出原生API能使用的接口属性

context.getElementsByTagName( input )

所以找到了input ，因为只可以用 tag是查询，但是此时结果是个合集，引入seed的概念，称之为种子合集

第二步：

div > p + div.aaron [type="checkbox"]'

重组选择器，踢掉input，得到新的tokens词法元素哈希表

第三步：

通过matcherFromTokens函数，然后根据 关系选择器 【'>',"空","~","+"】拆分分组,因为DOM中的节点都是存在关系的，所以引入

Expr.relative -> first:true 两个关系的“紧密”程度, 用于组合最佳的筛选

一次按照如下顺序解析并且编译闭包函数

编译规则：div > p + div.aaron [type="checkbox"]'
编译成4组闭包函数，然后在前后在合并组合成一组

div >

p +

div.aaron

input[type="checkbox"]

先看构造一组编译函数

A： 抽出div元素， 对应的是TAG类型
B： 通过Expr.filter找到对应匹配的处理器，返回一个闭包处理器
如：TAG方法

        "TAG": function( nodeNameSelector ) {

            var nodeName = nodeNameSelector.replace( runescape, funescape ).toLowerCase();

            return nodeNameSelector === "*" ?

                function() { return true; } :

                function( elem ) {

                    return elem.nodeName && elem.nodeName.toLowerCase() === nodeName;

                };

        },

C：将返回的curry方法放入到matchers匹配器组中，继续分解

D：抽出子元素选择器 '>' ，对应的类型 type: ">" 

E：通过Expr.relative找到elementMatcher方法分组合并多个词素的的编译函数

    function( elem, context, xml ) {

            var i = matchers.length;

            while ( i-- ) {

                if ( !matchers[i]( elem, context, xml ) ) {

                    return false;

                }

            }

所以这里其实就是执行了各自Expr.filter匹配中的的判断方法了,看到这里matcher方法原来运行的结果都是bool值，

所以这里只返回了一个组合闭包，通过这个筛选闭包，各自处理自己内部的元素

F：返回的这个匹配器还是不够的，因为没有规范搜索范围的优先级，所以这时候还要引入addCombinator方法

G：根据Expr.relative -> first:true 两个关系的“紧密”程度
如果是是亲密关系addCombinator返回

function( elem, context, xml ) {

    while ( (elem = elem[ dir ]) ) {

        if ( elem.nodeType === 1 || checkNonElements ) {

            return matcher( elem, context, xml );

        }

    }

}

所以可见如果是紧密关系的位置词素,找到第一个亲密的节点，立马就用终极匹配器判断这个节点是否符合前面的规则

这是第一组终极匹配器的生成流程了

可见过程极其复杂，被包装了三层

依次

addCombinator
elementMatcher
Expr.relative

三个方法嵌套处理出来的结构

然后继续分解下一组，遇到关系选择器又继续依照以上的过程分解

但是有一个不同的地方，下一个分组会把上一个分组给一并合并了

所以整个关系就是一个依赖嵌套很深的结构

最终暴露出来的终极匹配器其实只有一个闭包，但是有内嵌很深的分组闭包了

依照从左边往右依次生成闭包，然后把上一组闭包又push到下一组闭包

就跟栈是一种后进先出的数据结构一样处理了

所以在最外层也就是

type=["checkbox"]

我们回到superMatcher方法的处理了

在遍历seed种子合集，依次匹配matchers闭包函数，传入每一个seed的元素与之匹配（这里就是input），在对应的编译处理器中通过对input的处理，找到最优匹配结果

function( elem, context, xml ) {

    var i = matchers.length;

    while ( i-- ) {

        if ( !matchers[i]( elem, context, xml ) ) {

            return false;

        }

    }

    return true;

} :

这里注意了，是i--，从后往前找
所以第一次开始匹配的就是

check: "checkbox"

name: "type"

operator: "="

那么就找到对应的Attr处理方法

//属性元匹配器工厂

//name ：属性名

//operator ：操作符

//check ： 要检查的值

//例如选择器 [type="checkbox"]中，name="type" operator="=" check="checkbox"

Expr.filter["ATTR"] = function( name, operator, check ) {

  //返回一个元匹配器

  return function( elem ) {

    //先取出节点对应的属性值

    var result = Sizzle.attr( elem, name );

    //看看属性值有木有！

    if ( result == null ) {

      //如果操作符是不等号，返回真，因为当前属性为空 是不等于任何值的

      return operator === "!=";

    }

    //如果没有操作符，那就直接通过规则了

    if ( !operator ) {

      return true;

    }

    //转成字符串

    result += "";

    return 

      //如果是等号，判断目标值跟当前属性值相等是否为真

      operator === "=" ? result === check :

      //如果是不等号，判断目标值跟当前属性值不相等是否为真

      operator === "!=" ? result !== check :

      //如果是起始相等，判断目标值是否在当前属性值的头部

      operator === "^=" ? check && result.indexOf( check ) === 0 :

      //这样解释： lang*=en 匹配这样的节点

      operator === "*=" ? check && result.indexOf( check ) > -1 :

      //如果是末尾相等，判断目标值是否在当前属性值的末尾

      operator === "$=" ? check && result.slice( -check.length ) === check :

      //这样解释： lang~=en 匹配这样的节点

      operator === "~=" ? ( " " + result + " " ).indexOf( check ) > -1 :

      //这样解释： lang=|en 匹配这样的节点

      operator === "|=" ? result === check || result.slice( 0, check.length + 1 ) === check + "-" :

      //其他情况的操作符号表示不匹配

      false;

  };

},

Sizzle.attr( elem, name )

传入elem元素就是seed中的input元素，找到是否有'type'类型的属性，

比如

"

所以第一次匹配input就出错了，返回的type是text，而不是我们需要的'checkbox'
这里返回的结果就是false，所以整个之后的处理就直接return了

继续拿出第二个input

继续上一个流程，这时候发现检测到的属性

var result = Sizzle.attr( elem, name );

result: "checkbox"

此时满足第一条匹配，然后继续 i = 0

!matchers[i]( elem, context, xml )

找到第0个编译函数

addCombinator

while ( (elem = elem[ dir ]) ) {

    if ( elem.nodeType === 1 || checkNonElements ) {

        outerCache = elem[ expando ] || (elem[ expando ] = {});

        if ( (cache = outerCache[ dir ]) && cache[0] === dirkey ) {

            if ( (data = cache[1]) === true || data === cachedruns ) {

                return data === true;

            }

        } else {

            cache = outerCache[ dir ] = [ dirkey ];

            cache[1] = matcher( elem, context, xml ) || cachedruns;

            if ( cache[1] === true ) {

                return true;

            }

        }

    }

}

如果是不紧密的位置关系

那么一直匹配到true为止

如祖宗关系的话，就一直找父亲节点直到有一个祖先节点符合规则为止

直接递归调用

matcher( elem, context, xml )

其实就是下一组闭包队列了，传入的上下文是 div.aaron，也就是<input type="checkbox"的父节点

function (elem, context, xml) {

                var i = matchers.length;

                //从右到左开始匹配

                while (i--) {

                    //如果有一个没匹配中，那就说明该节点elem不符合规则

                    if (!matchers[i](elem, context, xml)) {

                        return false;

                    }

                }

                return true;

        }

依照上面的规则，这样递归下去了，一层一层的匹配

可见它原来不是一层一层往下查，却有点倒回去向上做匹配、过滤的意思。Expr里面只有find和preFilter返回的是集合。

尽管到这里暂时还带着一点疑问，就是最后它为什么用的是逐个匹配、过滤的方法来得到结果集，但是我想Sizzle最基本的“编译原理”应该已经解释清楚了。

希望这篇文章可以帮助到你。总之，同学们，你想要的职坐标IT频道都能找到!