简单题往往是夯实基础、突破进阶的关键------LeetCode 242题「有效的字母异位词」，作为一道标注为「简单」的字符串经典题，不仅是面试高频送分题，更是理解哈希表应用、掌握时空复杂度优化的入门范本。本文将从题目解读入手，逐行解析给定解法的核心逻辑，深挖时空优化的关键思路，帮你吃透这道题的本质，做到"会写、会优化、会举一反三"。
一、题目核心解读
题目描述：给定两个字符串 s 和 t ，编写一个函数来判断 t 是否是 s 的 字母异位词。
核心定义：字母异位词，指由相同字母按照不同顺序组成的字符串。例如 "anagram" 和 "nagaram" 是异位词，"rat" 和 "car" 则不是。
关键隐含条件（优化突破口）：
-
若两个字符串长度不相等，无需后续判断，直接可确定不是字母异位词；
-
题目默认字符串仅包含字母（无需处理数字、符号、空格等特殊字符），这是后续空间优化的核心前提。
看似简单的题干，实则藏着优化的关键------很多人能写出正确解法，但未必能做到时空复杂度最优，而这正是这道题的核心考察点：基础哈希表应用 + 边界条件优化。
二、给定解法解析（基础哈希表版）
先看我们手头的给定解法，这是哈希表（Map）的经典应用，逻辑清晰、正确性达标，我们逐行拆解，理解其底层逻辑和时空复杂度。
typescript
function isAnagram(s: string, t: string): boolean {
let map = new Map();
// 第一步：统计字符串s中每个字符的出现次数
for (let i = 0; i < s.length; i++) {
let char = s[i];
if (map.has(char)) {
map.set(char, map.get(char) + 1);
} else {
map.set(char, 1);
}
}
// 第二步：用字符串t抵消map中的字符计数
for (let i = 0; i < t.length; i++) {
let char = t[i];
// 若t中出现s中没有的字符，直接返回false
if (map.has(char)) {
map.set(char, map.get(char) - 1);
} else {
return false;
}
}
// 第三步：检查所有字符的计数是否为0（即s和t的字符完全匹配）
for (let value of map.values()) {
if (value !== 0) {
return false;
}
}
return true;
};2.1 解法逻辑拆解（三步核心）
核心思路：利用哈希表的"键值对"特性，统计字符出现次数，通过「计数→抵消→校验」三步，判断两个字符串的字符组成是否完全一致。
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计数阶段：遍历字符串s，将每个字符作为key存入Map，字符出现的次数作为value（首次出现设为1，重复出现则累加计数）；
-
抵消阶段：遍历字符串t，每遇到一个字符，就将Map中对应key的value减1（若t中出现s中没有的字符，直接返回false，提前终止判断）；
-
校验阶段：遍历Map的所有value，若存在非0值，说明s和t的字符出现次数不匹配，返回false；全部为0则说明字符组成完全一致，返回true。
2.2 初始时空复杂度分析
这是优化的基础，必须先吃透初始解法的时空开销，才能找到优化方向：
-
时间复杂度：O(n)，其中n是字符串s（或t）的长度。整个解法包含三次线性遍历（遍历s、遍历t、遍历Map），无嵌套循环，遍历次数与字符串长度成正比，属于线性时间复杂度，是时间层面的较优解；
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空间复杂度：O(1)（易误解为O(n)）。很多人会认为Map的空间随字符串长度变化，但题目默认字符串仅包含26个小写英文字母，因此Map的key最多只有26个，与字符串长度n无关，属于"常数级空间"，空间开销固定。
小结：给定解法的时空复杂度已达标，但仍有优化空间------核心优化方向的是「减少无效执行」和「降低空间开销」，让代码更高效、更简洁。
三、核心优化：时空双维度升级（重点）
初始解法虽好，但在实际刷题（追求极致效率）和工程应用（代码简洁、轻量化）中，仍可进一步优化。结合题目隐含条件，我们从两个核心方向入手，优化后不改变核心逻辑，却能显著提升执行效率、精简代码。
优化1：提前判断长度，减少无效执行（最实用、性价比最高）
核心优化点：利用"长度不相等则非异位词"的隐含条件，在函数开头增加一行长度判断，提前终止无效的遍历操作------尤其在字符串较长、长度不匹配的场景下，能节省大量时间（可过滤80%以上的无效场景）。
同时，简化计数逻辑，用一行代码替代if-else判断，让代码更简洁，优化后完整代码如下：
typescript
function isAnagram(s: string, t: string): boolean {
// 提前判断长度，直接终止无效执行（核心优化点1）
if (s.length !== t.length) return false;
let map = new Map();
// 简化计数逻辑，替代if-else（核心优化点2）
for (let i = 0; i < s.length; i++) {
let char = s[i];
map.set(char, (map.get(char) || 0) + 1);
}
for (let i = 0; i < t.length; i++) {
let char = t[i];
if (!map.has(char)) return false;
map.set(char, map.get(char) - 1);
// 新增：计数小于0直接返回，提前发现不匹配（核心优化点3）
if (map.get(char) < 0) return false;
}
// 无需再遍历Map：长度已相等，且计数未出现负数，必为异位词
return true;
}优化效果说明：
-
时间优化：O(1)时间的长度判断，提前过滤无效场景；t遍历阶段新增计数校验，避免后续Map遍历，进一步节省时间；
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代码优化：简化计数逻辑，减少冗余代码，可读性和简洁度提升，更符合刷题规范。
优化2：用数组替代Map，进一步降低空间开销（极致空间优化）
核心优化点：结合"字符串仅包含26个小写英文字母"的前提，用一个长度固定为26的数组，替代Map存储字符出现次数------数组的索引访问速度比Map的get/set方法更快，空间开销也更小（常数级空间的极致优化）。
核心原理：将字母a-z对应数组索引0-25，通过字符的ASCII码计算对应索引（char.charCodeAt(0) - 'a'.charCodeAt(0)），实现字符与索引的映射，优化后完整代码如下：
typescript
function isAnagram(s: string, t: string): boolean {
if (s.length !== t.length) return false;
// 用长度为26的数组替代Map，索引对应a-z（核心优化）
const arr = new Array(26).fill(0);
// 统计s中字符出现次数
for (const char of s) {
arr[char.charCodeAt(0) - 'a'.charCodeAt(0)]++;
}
// 抵消t中字符，同时校验
for (const char of t) {
const index = char.charCodeAt(0) - 'a'.charCodeAt(0);
arr[index]--;
// 计数小于0，说明t中该字符过多，直接返回false
if (arr[index] < 0) return false;
}
return true;
}优化效果说明（时空双提升）：
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空间优化：数组长度固定为26，比Map的空间开销更小（无Map对象的额外内存占用），属于极致的常数级空间；
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时间优化：数组的索引访问是O(1)操作，比Map的get/set方法执行速度更快，尤其在字符串较长时，效率提升明显；
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代码优化：逻辑更简洁，无需处理Map的has/get/set等方法，代码量进一步减少，刷题时更易书写、不易出错。
四、优化总结与对比（一目了然）
为了清晰看到优化效果，我们将三种解法（初始解法、优化1、优化2）的时空复杂度、核心特点进行对比，方便刷题时根据场景选择：
| 解法类型 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 核心特点 |
|---|---|---|---|
| 初始解法（Map） | O(n) | O(1) | 逻辑清晰，易理解，适合入门 |
| 优化1（Map+提前判断） | O(n)（实际更快） | O(1) | 代码简洁，减少无效执行，性价比最高 |
| 优化2（数组替代Map） | O(n)（最快） | O(1)（最优） | 时空极致优化，适合追求高效、刷题进阶 |
五、刷题小贴士（避坑+举一反三）
这道题虽然简单，但刷题时容易踩坑，也容易忽略其背后的核心价值，分享两个关键小贴士：
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避坑点：不要忘记"长度判断"------很多人写完代码后，测试用例能通过，但遇到长度不相等的场景时，会做无效遍历，导致效率偏低；同时，不要误以为空间复杂度是O(n)，记住"26个字母是固定常数"，属于O(1)空间；
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举一反三：这道题的核心是"哈希计数"思想，这种思想可迁移到其他类似题目中，比如「383. 赎金信」「49. 字母异位词分组」，掌握这道题的优化思路，能轻松解决这类"字符计数、匹配"类题目。
六、总结
LeetCode 242题「有效的字母异位词」，作为一道简单题，其价值不在于"写出正确解法"，而在于"吃透哈希计数思想，掌握时空优化技巧"。
从初始的Map解法，到"提前判断长度"的简洁优化，再到"数组替代Map"的极致优化，每一步都是基于题目隐含条件的合理推导------刷题的本质，就是不断挖掘题干信息，用更优的方式解决问题。
对于这道题，刷题时优先掌握"优化1"（性价比最高），进阶时掌握"优化2"（极致时空），理解两种优化的核心逻辑，就能轻松应对面试和后续的同类题目。