Leetcode-字符串动态规划_子序列的数目

本文解析如何使用动态规划求解矩阵中字符串子序列的数目问题,涉及状态转移方程和初始化策略。通过实例展示了如何构造dp数组并推导转移规则:当字符不匹配时,dp[i][j] = dp[i-1][j-1];字符匹配时,dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i-1][j-1]。特别提到保证子序列1始终存在的边界条件dp[i][0] = 1。

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剑指 Offer II 097. 子序列的数目

可以将这个矩阵划出来,然后动态规划方程自然而然就显示了:
rabbitr100000a010000b001100b001200b000300i000030t000003\begin{matrix}{{}} {}&r&a&b&b&i&t\\ r&1&0&0&0&0&0\\ a&0&1&0&0&0&0\\ b&0&0&1&1&0&0\\ b&0&0&1&2&0&0\\ b&0&0&0&3&0&0\\ i&0&0&0&0&3&0\\ t&0&0&0&0&0&3 \end{matrix}rabbbitr1000000a0100000b0011000b0012300i0000030t0000003

由上述可以看出,动态转移方程为:
ifs1[i]!=s2[j]:if{\kern 2pt}s1[i]!=s2[j]:ifs1[i]!=s2[j]:
dp[i][j]=dp[i−1][j−1]{\kern 20pt}dp[i][j]=dp[i-1][j-1]dp[i][j]=dp[i1][j1]
elses1[i]==s2[j]:else{\kern 2pt}s1[i]==s2[j]:elses1[i]==s2[j]:
dp[i][j]=dp[i−1][j]+dp[i−1][j−1]{\kern 20pt}dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i-1][j-1]dp[i][j]=dp[i1][j]+dp[i1][j1]

值得注意的是,为了保证1的存在,每次遍历行时,另dp[i][0]=1dp[i][0]=1dp[i][0]=1,因此将dp的纬度加1。

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