Javascript 有效字谜空间复杂度 var isAnagram=函数（s，t）{ 常数len=s.长度； 如果（len！==t.length）返回false； 常量hashTab={}； for（设i=0；i

很难计算出这个算法的空间复杂度。我的假设是O（n）由于哈希表的大小与输入s有关。此问题假设字符串仅包含小写字母。

正如您提到的字符串仅包含小写字母，我们可以将给定字符串中的字符转换为范围从0到25的相应整数
为了跟踪这些字母的频率，我们可以声明一个正好有26个大小的空间的数组。因此，总体空间复杂度将为O（M），其中M是所有不同的字母。在这种情况下，M=26。因此，空间复杂度为O（26）。

var isAnagram=函数（s，t）{
常数len=s.长度；
如果（len！==t.length）返回false；
hashTab=新数组（26）；
对于（i=0；i，由于使用的空间是恒定的（本例中为26个字母/项目，或者即使使用了256个项目的数组），并且不依赖于输入的长度，因此空间复杂度为O（1）

另请参见。
代码中的主要空间开销是hashmap，它可能包含从
a
到
z
的每个小写字母的频率计数器。因此，在这种情况下，空间复杂度应该是恒定的
O（26）

更一般地说，此问题的空间复杂度与输入字符串的字母表大小有关。如果输入字符串仅包含ASCII字符，则在最坏的情况下，您将使用
O（256）
作为您的空间成本。如果字母表增加到UNICODE集，那么在最坏的情况下，空间复杂度会更差

所以一般来说，它的
O（字母表的大小）
也许我误解了，但是，如果字符串只包含小写字母，那么
hashTab
中只有26个可能的唯一键，所以
hashTab
的最大大小是26个键值对，对吗？假设我们使用固定位计数作为值，这就提供了恒定的有界辅助空间使用（或者，如果计数为任意多个位，则计数的大小为对数，因此总体空间使用率为对数）。同意，字符串长度为O（n），但以字母表的大小为界（例如，如果字母表为[a-z]，则为26，如果字母表均为Unicode字符，则为更多）
var isAnagram = function(s, t) {
const len = s.length;
if (len !== t.length) return false;
const hashTab = {};
for (let i = 0; i < len; i++) {
    if (!hashTab[s[i]]) {
        hashTab[s[i]] = 1;
    } else {
        hashTab[s[i]]++;
    }
    if (!hashTab[t[i]]) {
        hashTab[t[i]] = -1;
    } else {
        hashTab[t[i]]--;
    }
}
for (let item in hashTab) {
    if (hashTab[item]) return false;
}
return true;

var isAnagram = function(s, t) {
  const len = s.length;
  if (len !== t.length) return false;
  hashTab = new Array(26);
  for(i = 0; i<26; i++){
     hashTab[i] = 0;
  }
  for (let i = 0; i < len; i++) {
     idx = s[i].charCodeAt()-97; 
     hashTab[ idx ]++;
     idx = t[i].charCodeAt()-97; 
     hashTab[ idx ]--;
  }
  for(i = 0; i<26; i++){
     if(hashTab[i]!=0) return false;
  }
  return true;
}