LeetCode115 不同的子序列

本文讲解了一种使用动态规划算法解决LeetCode上一道题目“不同子序列”的方法。该问题要求计算字符串S中有多少个不同的子序列等于目标字符串T。通过创建一个二维数组并填充特定值,最终返回数组中特定位置的值即为所求结果。

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Given a string S and a string T, count the number of distinct subsequences of S which equals T.

A subsequence of a string is a new string which is formed from the original string by deleting some (can be none) of the characters without disturbing the relative positions of the remaining characters. (ie, “ACE” is a subsequence of “ABCDE” while “AEC” is not).

Example 1:

Input: S = “rabbbit”, T = “rabbit”
Output: 3
Explanation:

As shown below, there are 3 ways you can generate “rabbit” from S.
(The caret symbol ^ means the chosen letters)

rabbbit
^^^^ ^^
rabbbit
^^ ^^^^
rabbbit
^^^ ^^^
Example 2:

Input: S = “babgbag”, T = “bag”
Output: 5
Explanation:

As shown below, there are 5 ways you can generate “bag” from S.
(The caret symbol ^ means the chosen letters)

babgbag
^^ ^
babgbag
^^ ^
babgbag
^ ^^
babgbag
^ ^^
babgbag
^^^

https://leetcode.com/problems/distinct-subsequences/discuss/37327/Easy-to-understand-DP-in-Java

public int numDistinct(String S, String T) {
        // array creation
        int[][] mem = new int[T.length()+1][S.length()+1];

        // filling the first row: with 1s
        for(int j=0; j<=S.length(); j++) {
            mem[0][j] = 1;
        }

        // the first column is 0 by default in every other rows but the first, which we need.

        for(int i=0; i<T.length(); i++) {
            for(int j=0; j<S.length(); j++) {
                if(T.charAt(i) == S.charAt(j)) {
                    mem[i+1][j+1] = mem[i][j] + mem[i+1][j];
                } else {
                    mem[i+1][j+1] = mem[i+1][j];
                }
            }
        }

        return mem[T.length()][S.length()];
    }
### LeetCode 最长公共子序列问题的解决方案 解决LeetCode上的最长公共子序列(LCS)问题通常采用动态规划方法。以下是详细的解答过程以及Python实现。 #### 动态规划的核心思路 定义一个二维数组 `dp`,其中 `dp[i][j]` 表示字符串 `text1[:i]` 和 `text2[:j]` 的最长公共子序列长度。状态转移方程可以表示为: - 如果 `text1[i-1] == text2[j-1]`,则有: \[ dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1 \] - 否则,取两者中的最大值: \[ dp[i][j] = \max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) \] 初始条件为当任意一方为空串时,其公共子序列为零,即 `dp[0][j] = 0` 和 `dp[i][0] = 0` 对于所有的 \( i, j \geq 0 \)[^1]。 #### Python 实现代码 下面是基于上述逻辑的Python实现: ```python def longestCommonSubsequence(text1: str, text2: str) -> int: m, n = len(text1), len(text2) # 创建DP表并初始化 dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)] # 填充DP表 for i in range(1, m + 1): for j in range(1, n + 1): if text1[i - 1] == text2[j - 1]: dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1 else: dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) return dp[m][n] ``` 此函数接受两个字符串作为输入参数,并返回它们之间的最长公共子序列的长度[^3]。 #### 示例运行 考虑以下测试用例及其解释: - 输入 `text1 = "abcde"` 和 `text2 = "ace"`,输出应为 `3`,因为最长公共子序列是 `"ace"`[^2]。 - 当两字符串完全相同时,例如 `text1 = "abc"` 和 `text2 = "abc"`,结果亦为其长度 `3`。 - 若无任何共同字符存在,则如例子三所示,返回值应当为 `0`[^4]。 ---
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