# [[Diffing Algorithm]]

## 📌 Brief Summary
Diffing Algorithm(디핑 알고리즘)은 React에서 이전 가상 DOM(Virtual DOM) 트리와 새롭게 계산된 트리를 비교하여 실제 DOM을 가장 효율적으로 업데이트할 방법을 결정하는 과정입니다 [1, 2]. 이론적인 트리 비교 알고리즘은 $O(n^3)$의 시간 복잡도를 가져 실시간 애플리케이션에 부적합하지만, React는 두 가지 휴리스틱 가정을 통해 이를 $O(n)$ 복잡도로 최적화했습니다 [3-5]. 이 알고리즘은 'Reconciliation(재조정)' 과정의 핵심으로, 불필요한 DOM 조작을 최소화하여 렌더링 성능을 극대화하는 역할을 합니다 [1, 2, 6].

## 📖 Core Content
* **알고리즘의 기본 원리 및 가정:**
  React의 디핑 알고리즘은 두 가지 주요 가정에 기반하여 $O(n)$의 성능을 달성합니다. 첫째, 서로 다른 타입의 요소는 근본적으로 다른 트리를 생성한다고 가정합니다 [3, 5]. 둘째, 개발자가 제공하는 `key` prop을 통해 여러 렌더링 사이클 동안 안정적으로 유지되는 자식 요소를 식별할 수 있다고 가정합니다 [3, 5].

* **비교(Diffing) 프로세스 메커니즘:**
  * **다른 타입의 요소:** 루트 요소의 타입이 다를 경우(예: `<a>`에서 `<img>`로 변경), React는 이전 트리를 완전히 허물고 처음부터 새로운 트리를 구축합니다. 이 과정에서 기존 DOM 노드와 연관된 컴포넌트의 상태(State)는 모두 파괴됩니다 [7, 8].
  * **동일한 타입의 DOM 요소:** 두 요소의 속성을 비교하여 동일한 기본 DOM 노드를 유지한 채 변경된 속성(예: `className`, `color`나 `fontWeight` 같은 `style` 등)만 업데이트합니다 [9, 10].
  * **동일한 타입의 컴포넌트 요소:** 컴포넌트의 인스턴스가 동일하게 유지되어 상태가 보존됩니다. 새로운 요소에 맞게 prop이 업데이트된 후, 하위 요소들에 대해 재귀적으로 디핑 알고리즘을 수행합니다 [10, 11].

* **자식 요소의 재귀적 처리와 Key의 역할:**
  기본적으로 React는 두 하위 요소 목록을 동시에 반복하면서 차이가 있을 때마다 변이를 생성합니다 [11]. 하지만 리스트의 맨 앞에 요소를 추가하는 경우 등 순서가 변경될 때는 전체를 다시 렌더링하는 매우 비효율적인 상황이 발생할 수 있습니다 [12]. 이를 해결하기 위해 고유한 `key` 속성을 사용하면, React는 기존 트리와 새 트리의 자식들을 일치시켜 이동한 요소만 파악하므로 불필요한 DOM 재생성을 방지할 수 있습니다 [12, 13].

* **트레이드오프 및 주의사항:**
  이 알고리즘은 휴리스틱에 의존하기 때문에 가정이 충족되지 않으면 성능이 저하될 수 있습니다 [14]. 예를 들어 하위 트리가 형제 요소 사이가 아닌 아예 다른 계층으로 이동하는 경우, 알고리즘은 해당 하위 트리를 완전히 다시 렌더링합니다 [15]. 또한 배열의 인덱스를 키로 사용하거나 `Math.random()` 같은 불안정한 키를 사용하면 리스트가 재정렬될 때 컴포넌트 상태가 꼬이거나 성능 저하가 발생할 수 있습니다 [14, 16].

## 🔗 Knowledge Connections
- **Related Topics:** [[Virtual DOM]], [[Reconciliation]], [[React Fiber]]
- **Projects/Contexts:** [[React Frontend Development]], [[Component-Based Architecture]]
- **Contradictions/Notes:** 일반적인 트리 비교 알고리즘은 $O(n^3)$의 복잡도를 가지지만, React의 디핑 알고리즘은 휴리스틱(Heuristics)을 적용하여 실용적인 $O(n)$ 복잡도로 구현되었다는 점이 핵심적인 기술적 차이입니다 [4, 5]. 배열의 인덱스를 `key`로 사용하는 것은 요소의 순서가 변경되지 않을 때만 유효하며, 재정렬(Reorder) 시에는 비효율적이고 상태 오류를 일으킬 수 있으므로 권장되지 않습니다 [13, 16].

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*Last updated: 2026-04-25*