剖析 gh_mirrors/leet 项目：字符串重排题解的算法优化逻辑
# 🔍 剖析 gh_mirrors/leet 项目：字符串重排题解的算法优化逻辑
在 gh_mirrors/leet 项目中，字符串重排问题是一个经典算法挑战，要求判断两个字符串是否能通过字符重排互为变位词（Anagram）。让我们深入分析其优化思路 🚀
## ⚡ 基础解法：哈希表计数
最直观的方法是使用哈希表统计字符频率：
```python
def isAnagram(s: str, t: str) -> bool:
return collections.Counter(s) == collections.Counter(t)
```
这种解法时间复杂度为 O(n)，空间复杂度 O(1)（字符集有限）。但仍有优化空间！
## 🔥 优化技巧：早期终止判断
1. **长度检查优先**：若两字符串长度不同，直接返回 False ✅
2. **单哈希表优化**：减少一个哈希表的空间开销，改为增减计数：
```python
count = [0] * 26
for c in s: count[ord(c)-97] += 1
for c in t:
if (count[ord(c)-97] -= 1) < 0: return False
return True
```
## 🎯 极致优化：位运算（仅限特定场景）
对于纯字母字符串，可用位掩码判断字符集是否相同（但无法处理重复字符）：
```python
mask = 0
for c in s: mask |= 1 < (ord(c)-97)
for c in t: mask &= ~(1 < (ord(c)-97))
return mask == 0
```
## 💡 总结
gh_mirrors/leet 的优化逻辑体现了算法设计的核心思想：
1️⃣ 从暴力解法出发 → 2️⃣ 利用数据结构降复杂度 → 3️⃣ 针对场景特性剪枝 → 4️⃣ 探索数学特性极限优化。
这种层层递进的优化思维，正是刷题提升的关键所在！ 🌟
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