时间复杂度：定性描述算法的运行时间，用O符号来表示，O(1),O(n),O(n2)等来表示数据结构的规模与计算操作所需时间的关系
React 的diff算法 时间复杂度从O(n3) 优化到 O(n) ，n表示树的所有节点数
1. Diff算法 => O(n^3) => 将两个DOM树的所有节点两两对比，时间复杂度 O(n^2)
prev last
A A
/ /
D B => B D
/
C C
所有节点两两相互对比：
pA => lA
pA => lB
pA => lD
pA => lC
...
pC => lC
再进行树的编辑(插入、替换、删除)需要遍历一次，因此时间复杂度为 O(n^3)
2. React Diff算法 => O(n) => 简单粗暴，所有的节点按层级比较，只会遍历一次
# 按叶子节点位置比较
[0,0] : pA => lA #相同，不理会
[0.0,0.0] : pD => lB #不同，删除pD，添加lB
[0.1,0.1] : pB => lD #不同，删除pB，添加lD
[0.1.0,0.1.0] : pC => Null #last树没有该节点，直接删除pC
[0.1.2,0.1.2] : Null => lC #prev树没有该节点，添加lC到该位置
React认为：一个ReactElement的type不同，那么内容基本不会复用，所以直接删除节点，
添加新节点，这是一个非常大的优化，大大减少了对比时间复杂度。
详解：
React的diff算法
（1）什么是调和？
将Virtual DOM树转换成actual DOM树的最少操作的过程 称为 调和 。
（2）什么是React diff算法？
diff算法是调和的具体实现。
diff策略
React用 三大策略 将O(n^3)复杂度 转化为 O(n)复杂度
策略一（tree diff）：
Web UI中DOM节点跨层级的移动操作特别少，可以忽略不计。
策略二（component diff）：
拥有相同类的两个组件 生成相似的树形结构，
拥有不同类的两个组件 生成不同的树形结构。
策略三（element diff）：
对于同一层级的一组子节点，通过唯一id区分。
（1）React通过updateDepth对Virtual DOM树进行层级控制。
（2）对树分层比较，两棵树 只对同一层次节点 进行比较。如果该节点不存在时，则该节点及其子节点会被完全删除，不会再进一步比较。
（3）只需遍历一次，就能完成整棵DOM树的比较
答：diff只简单考虑同层级的节点位置变换，如果是跨层级的话，只有创建节点和删除节点的操作。
如上图所示，以A为根节点的整棵树会被重新创建，而不是移动，因此 官方建议不要进行DOM节点跨层级操作，可以通过CSS隐藏、显示节点，而不是真正地移除、添加DOM节点。
component diff
React对不同的组件间的比较，有三种策略
（1）同一类型的两个组件，按原策略（层级比较）继续比较Virtual DOM树即可。
（2）同一类型的两个组件，组件A变化为组件B时，可能Virtual DOM没有任何变化，如果知道这点（变换的过程中，Virtual DOM没有改变），可节省大量计算时间，所以 用户 可以通过 shouldComponentUpdate() 来判断是否需要 判断计算。
（3）不同类型的组件，将一个（将被改变的）组件判断为dirty component（脏组件），从而替换 整个组件的所有节点。
注意：如果组件D和组件G的结构相似，但是 React判断是 不同类型的组件，则不会比较其结构，而是删除 组件D及其子节点，创建组件G及其子节点。
element diff
当节点处于同一层级时，diff提供三种节点操作：删除、插入、移动。
插入：组件 C 不在集合（A,B）中，需要插入
删除：（1）组件 D 在集合（A,B,D）中，但 D的节点已经更改，不能复用和更新，所以需要删除 旧的 D ，再创建新的。
（2）组件 D 之前在 集合（A,B,D）中，但集合变成新的集合（A,B）了，D 就需要被删除。
移动：组件D已经在集合（A,B,C,D）里了，且集合更新时，D没有发生更新，只是位置改变，如新集合（A,D,B,C），D在第二个，无须像传统diff，让旧集合的第二个B和新集合的第二个D 比较，并且删除第二个位置的B，再在第二个位置插入D，而是 （对同一层级的同组子节点） 添加唯一key进行区分，移动即可。
情形一：新旧集合中存在相同节点但位置不同时，如何移动节点
（1）看着上图的 B，React先从新中取得B，然后判断旧中是否存在相同节点B，当发现存在节点B后，就去判断是否移动B。
B在旧 中的index=1，它的lastIndex=0，不满足 index < lastIndex 的条件，因此 B 不做移动操作。此时，一个操作是，lastIndex=(index,lastIndex)中的较大数=1.
注意：lastIndex有点像浮标，或者说是一个map的索引，一开始默认值是0，它会与map中的元素进行比较，比较完后，会改变自己的值的（取index和lastIndex的较大数）。
（2）看着 A，A在旧的index=0，此时的lastIndex=1（因为先前与新的B比较过了），满足index<lastIndex，因此，对A进行移动操作，此时lastIndex=max(index,lastIndex)=1。
（3）看着D，同（1），不移动，由于D在旧的index=3，比较时，lastIndex=1，所以改变lastIndex=max(index,lastIndex)=3
（4）看着C，同（2），移动，C在旧的index=2，满足index<lastIndex（lastIndex=3），所以移动。
由于C已经是最后一个节点，所以diff操作结束。
情形二：新集合中有新加入的节点，旧集合中有删除的节点
1）B不移动，不赘述，更新l astIndex=1
（2）新集合取得 E，发现旧不存在，故在lastIndex=1的位置 创建E，更新lastIndex=1
（3）新集合取得C，C不移动，更新lastIndex=2
（4）新集合取得A，A移动，同上，更新lastIndex=2
（5）新集合对比后，再对旧集合遍历。判断 新集合 没有，但 旧集合 有的元素（如D，新集合没有，旧集合有），发现 D，删除D，diff操作结束。
diff的不足与待优化的地方
看图的 D，此时D不移动，但它的index是最大的，导致更新lastIndex=3，从而使得其他元素A,B,C的index<lastIndex，导致A,B,C都要去移动。
理想情况是只移动D，不移动A,B,C。因此，在开发过程中，尽量减少类似将最后一个节点移动到列表首部的操作，当节点数量过大或更新操作过于频繁时，会影响React的渲染性能。
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