关于diff算法复杂度疑问

同学你好，下面是详细一些的解答，你看看是否可以理解：

1、核心结论：

React diff 算法的复杂度是O(n)，核心原因是它 “放弃了跨层级节点对比”，只做 “同层级节点的线性对比”，且虚拟 DOM 树的高度特性不会引入 logn 的乘数因子。

2、复杂度计算逻辑：“逐层遍历 + 同层线性对比”= 总复杂度 O (n)

第一层（根节点）：对比 1 个节点 → 复杂度 O (1)
第二层（根节点的 children）：假设有 k 个节点，每个节点用双指针对比 children → 复杂度 O (k)
第三层（所有第二层节点的 children）：假设有 m 个节点 → 复杂度 O (m)
以此类推，所有层级的复杂度相加 = O (1+k+m+...) = O (n)（n 是虚拟 DOM 总节点数）

3、举个实际例子（帮你直观理解）

假设虚拟 DOM 树结构如下（总节点数 n=12）：

根节点（1）
├─ 节点A（2）→ 子节点A1、A2（2个）
├─ 节点B（3）→ 子节点B1、B2、B3（3个）
└─ 节点C（4）→ 子节点C1、C2、C3、C4（4个）

diff 过程：先对比根节点（O (1)）→ 对比 A、B、C（O (3)）→ 对比 A1/A2（O (2)）→ 对比 B1/B2/B3（O (3)）→ 对比 C1-C4（O (4)）

总复杂度：1+3+2+3+4 = 13 → 约等于 O (n)（n=12），完全没有 logn 的乘数。

4、为什么不考虑 “树高 × 每层复杂度”？

只有 “每层都需要遍历所有节点”（比如二叉树的每层遍历），才会出现 “树高 × 每层复杂度”。但 React diff 中，“每层的复杂度” 本身就是 “该层的节点数”，所有层的节点数相加就是总节点数 n，所以不存在 “相乘” 的逻辑。