leetcode 392. Is Subsequence

最新推荐文章于 2024-11-07 00:17:08 发布

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#leetcode #动态规划 #算法

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本文探讨了两种方法解决IsSubsequence问题：双指针和动态规划。双指针方法时间复杂度O(n)，适用于单次查询；动态规划则扩展到大量输入场景，但空间复杂度较高。介绍了两种解法的代码实现和总结。

一、题意

给定字符串 s 和 t ，判断 s 是否为 t 的子序列。
进阶：
如果有大量输入的 S，称作 S1, S2, … , Sk 其中 k >= 10亿，你需要依次检查它们是否为 T 的子序列。在这种情况下，你会怎样改变代码？

二、解法

解法一：
双指针
子序列只要保证在t中，s中字符相对顺序不变就行了。
遍历t，与s[j]比较，若相等，j++,若不相等，继续遍历t。直到j>=s.size()或者遍历完t。
时间复杂度： $O (n)$
空间复杂度： $O (1)$
解法二：
动态规划
用dp数组进行预处理，类似kmp的next数组
dp[i][j]代表从i开始出现j字符的位置：
若t[i]==j,为i
t[i]!=j,由dp[i+1][j]决定
时间复杂度： $O (n * 26 + m)$
空间复杂度： $O (n * 26)$

三、代码

解法一：

  bool isSubsequence(string s, string t) {
        int n = t.length();
        int m = s.length();
        if(n==m&&n==0){
            return 1;
        }
        int flag=0;
        int len=0;
        for(int i=0;i<n;i++){
            if(t[i]==s[len]){
                len++;
            }
            if(len>=m){
               flag =1;
                break;
            }
        }
        return flag;
    }

解法二：

 bool isSubsequence(string s, string t) {
        int n = t.length();
        int m = s.length();
        vector<vector<int>> dp(n+1,vector<int>(26));
           for(int j=0;j<26;j++){
                dp[n][j]=n;
            }
        for(int i=n-1;i>=0;i--){
            for(int j=0;j<26;j++){
                if(t[i]==j+'a'){
                    dp[i][j]=i;
                }
                else{
                    dp[i][j]=dp[i+1][j];
                }
            }
        }
        int len=0;
        for(int i=0;i<m;i++){
            if(dp[len][s[i]-'a']==n){
                return false;
            }
            len=dp[len][s[i]-'a']+1;
        }
        return true;
    }