最长递增子序列:从经典算法到 Vue3 运行时核心优化
myzbx 2025-09-18 23:49 52 浏览
最长递增子序列(Longest Increasing Subsequence,LIS)正悄然成为性能分水岭。它不仅是面试的高频考点,更是 Vue3 快速 Diff 算法赖以实现 O(n log n) 复杂度的关键数据结构。
一、问题抽象:定义与复杂度边界
给定序列 A = [a, a, ..., a],求其子序列 S A,满足严格单调递增且长度最大化。
- 子序列不要求连续,仅保持相对顺序;
- 存在多解时,取任意一条即可;
- 朴素回溯复杂度 Θ(2),DP 解法 Θ(n^2),贪心+二分最优 Θ(n log n)。
二、经典范式:动态规划的最优子结构
设 dp[i] 表示以 a 结尾的最长递增子序列长度,状态转移方程:
配合前驱数组 prev[i] 即可在 Θ(n^2) 时空中重建整条序列。该模型直观体现「最优子结构」与「无后效性」,成为算法教材的标配示例。
三、工程级优化:贪心 + 二分查找
在工业场景下,n 往往达到 10 甚至 10 量级,Θ(n^2) 不再可接受。引入以下策略:
- 贪心维护 tails[k]:长度为 k+1 的递增子序列的最小末尾元素;
- 对 tails 数组执行二分查找,将插入或替换操作降至 Θ(log n);
- 引入路径回溯数组 prev,满足重建需求。
复杂度降至 Θ(n log n),内存占用 Θ(n),兼顾计算与存储效率。
四、源码级剖析:Vue3 中的实现细节
在 @vue/runtime-core 的 getSequence 函数中,LIS 被用来优化 节点移动顺序。流程如下:
- 索引映射:将新旧节点列表按照 key 建立映射,生成索引数组 idxMap;
- 序列求解:对 idxMap 调用 getSequence,得到最长递增子序列索引;
- 最小移动:非 LIS 节点即为需移动的节点,DOM 操作量随 LIS 长度线性减少;
- 零开销回溯:利用 prev 数组在 O(L) 时间内重建实际 DOM 插入顺序。
该实现跳过零值索引(对应 Vue3 对 0 的特殊处理),保证算法健壮性。
结论
最长递增子序列从经典算法问题跃迁为前端运行时性能基石,其 Θ(n log n) 实现已在 Vue3 中经千万级节点验证。
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