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本文旨在探讨如何在Python中高效地查找两个字符串之间的差异字符，特别是当一个字符串是另一个字符串随机打乱后新增一个字符形成时。我们将从分析双字典方案的内存消耗入手，逐步介绍并实现单字典优化、位运算（XOR）以及ASCII值求和等更高效的算法，以显著降低内存占用并提升运行效率，为大规模项目提供优化思路。
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Python处理异常的核心思想是使用try-except块捕获并响应运行时错误，以提升代码健壮性和用户体验。1.try-except结构允许针对不同异常类型编写具体处理逻辑，避免程序崩溃；2.最佳实践包括优先捕获具体异常而非宽泛的Exception，以便精准定位问题；3.else块用于执行仅在无异常时才应进行的操作；4.finally块确保无论是否出错资源都能被正确释放；5.异常记录推荐使用logging模块，并启用exc_info=True以保留堆栈信息，便于调试和分析；6.必要时可在低层级处理后重新抛
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Counter是Python中用于统计元素频次的类，继承自字典，支持传入列表、字符串等可迭代对象进行计数，提供most_common、elements、update等方法，并支持加减交并运算，适用于词频分析、数据清洗等场景。
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Python字典在循环中添加元素常用于数据聚合，可通过直接赋值、get、setdefault或defaultdict等方法实现；例如统计列表元素出现次数时，使用get(item,0)+1可避免键不存在的判断，而defaultdict(int)能自动处理初始值，简化计数逻辑；遍历列表、字符串等结构时，可按需构建键值对，如按长度分类单词；关键在于理解键的唯一性及类型一致性，确保数据正确更新。
