最高效稳妥的原地旋转法是先转置再行翻转：遍历主对角线右上方交换元素完成转置，再对每行双指针翻转；分层四点交换虽空间更优但易错；直接坐标映射会覆盖原值，违背O(1)空间要求。
直接按坐标映射逐个赋值容易覆盖原值，真正高效又稳妥的做法是把旋转拆成两步：先转置，再翻转每行。
转置 + 行翻转：最直观的原地解法
这是面试和工程中首选的方法，逻辑清晰、代码简短、不易出错。
- 转置操作：遍历主对角线右上方区域，交换 matrix[i][j] 和 matrix[j][i]（注意 j 从 i+1 开始，避免重复或自换）
- 行翻转：对每一行调用 reverse，或手动双指针交换首尾元素
- 两步合起来正好等价于顺时针旋转 90°，数学上可严格证明
分层四点交换：空间更省，但边界易错
把 n×n 矩阵看作 (n//2) 层同心正方形，每层处理一圈，每次移动四个角上的元素。
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- 外层循环控制层数：i 从 0 到 n//2 − 1
- 内层循环遍历该层上边（不含右顶点），用 offset 计算其余三点位置
- 一次临时变量即可完成 top→right→bottom→left→top 的轮换
- 适合想深入理解坐标变换关系的场景，但下标推导稍繁琐
别碰“直接映射”：覆盖风险高
有人试图直接按 (i, j) → (j, n−1−i) 写循环，但这样会提前覆盖还没读取的原始值，必须借助额外数组或复杂缓存策略，违背原地要求。
- 哪怕只缓存一行，也破坏了 O(1) 空间复杂度
- 除非题目允许新建矩阵，否则这条路实际不可行
扩展支持其实很简单
同一套思路稍作调整就能支持其他常见变换：
- 逆时针 90°：先转置，再翻转每列（或等价为每行逆序后整体垂直翻转）
- 180°：直接水平翻转 + 垂直翻转，或两次 90°
- 270°：等价于逆时针 90°，也可用三次顺时针 90°
