题目来源：leetcode
题目描述：
实现一个算法，确定一个字符串 s 的所有字符是否全都不同。
题解：
看到问题，第一反应是使用循环+新建map数据结构进行解答，代码如下
解法1：
var isUnique = function(astr) { // 思路1 let isAllSame = true; const strMap = {} for(let i of astr) { if(strMap[i]) { strMap[i] += 1 } else { strMap[i] = 1 } } for(let k in strMap) { if(strMap[k] > 1) { isAllSame = false; break; } }}
时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(n)
思考过后，其实这里map可以替换成Set数据结构，大致思路也是如此，就不多写了。
那能不能不新建新的数据解构呢？
解法2：循环嵌套
// 思路2 for(let i = 0 ; i < astr.length; i++) { for(let j = i + 1; j < astr.length; j++) { if(astr[i] === astr[j]) { return false } } }
时间复杂度：O(n2)
空间复杂度：O(1)
上面的步骤虽然不需要新建数据结构，但是时间复杂度还是不友好，有没有更友好的方式呢？
解法3：位运算
let bitMask = 0; for(let i of astr) { let move_bit = i.charCodeAt(0) - 'a'.charCodeAt(0) let charBit = 1 << move_bit if((charBit & bitMask) > 0) { return false } bitMask |= charBit }
return true
题解分析：
Js位运算介绍可参考：按位与
题目告诉我们，这里都是字符串，并且都是小写字母，总共26个，那我们能不能创建一个26位的数字，00...01，从低位到高位每一个位置分别代表一个字母，如果字符串中出现了字母，就把对应位置上的值改为1；
如字符串a，对应的数字为：00....1;字符串b，对应的数字为：00....10
如果字符串中某个字母出现了多次，那对应的两个数字做与运算，一定大于0；
反之，如果字符串中所有的字母都只出现了依次，那与运算的结果，一定是0；
好，按照上面的说法，有三个问题要解决。
问题1：如果用0000..1表示a，0000..10表示b，如果有26个字母，我岂不是要建一个map表，然后再一一对应获取？
这样太麻烦了，太不优雅了吧？
怎么办？
位移运算由此而生：位移
我们发现，如果用阿拉伯数字1表示a，2表示b，它们之间的相差1；
相应的，只需要把0000..1左位移1，是不是就得到了0000..10。
惊喜！！！
也就是说我们只需要得到当前字母相相对于a的编码差，就能够获取到对应的位运算数值了。
Js中获取编码的方式
let move_bit = i.charCodeAt(0) - 'a'.charCodeAt(0)
let charBit = 1 << move_bit
**问题2：**与运算的左右应该是什么？
左边我们知道，是当前字母对应的位数值，那右边呢？
右边应该是当前字母之前的所有字母的位数值表达？
那问题来了，如何获取。
首先想到的是循环，对字符串进行循环
for(let i of astr) {}
循环体中做什么呢？
或运算应运而生。
根据或运算特性，如字符串abc
第一个字母a，表示为000...1
第二个字母b，表示为00...10
那000...1 | 00...10 = 00...11，完美。
所以，我们可以在循环体的末尾，对当前字母位运算值和之前所有字母的位运算值做或运算。
bitMask |= charBit
问题3：如何判断是否重复？
经过上线的分析，我们就好判断了，也就是终极武器：与运算。
如果字符串为aa，那也就是000..1 & 000..1，结果一定是大于0的；
如果字符串为ab，那也就是000..1 & 00..10，结果一定是等于0的；
所以，只需要通过与运算进行判断即可，
if((charBit & bitMask) > 0) { return false }
综上，全部的代码为：
let bitMask = 0;
for(let i of astr) {
let move_bit = i.charCodeAt(0) - 'a'.charCodeAt(0)
let charBit = 1 << move_bit
if((charBit & bitMask) > 0) {
return false
}
bitMask |= charBit
}
return true
时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(1)
