python-June-Day9-Is Subsequence Solution(easy)_python中issubsequence-优快云博客

本文详细解析了如何检查一个字符串是否为另一个字符串的子序列，提供了两种解法，包括简单的双指针法和针对多个输入优化的哈希表法。讨论了算法的时间复杂度和应用场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Day9-Is Subsequence Solution(easy)

问题描述：

Given a string s and a string t, check if s is subsequence of 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).
Follow up:
If there are lots of incoming S, say S1, S2, … , Sk where k >= 1B, and you want to check one by one to see if T has its subsequence. In this scenario, how would you change your code?

判断一个字符串是否是模板字符串的子字符串，所谓子字符串就是字符串中所有字符都在模板字符串中出现过，并且先后顺序一致。

Example:

Example 1:

Input: s = "abc", t = "ahbgdc"
Output: true
Example 2:

Input: s = "axc", t = "ahbgdc"
Output: false
 

Constraints:

0 <= s.length <= 100
0 <= t.length <= 10^4
Both strings consists only of lowercase characters.

解法：

这么简单的一道题，我竟然没想到。。。深深为自己的脑力担忧啊，越练越回去了怎么。。
就是设置两个指针分别从s,t的头部遍历，如果两者相同，则指针同时向后移动一位，否则t的指针向后移动，直到两者中有一个遍历到最后为止，最后看一下s的指针是否等于s的长度就可以了。时间复杂度为O（N）

class Solution:
    def isSubsequence(self, s: str, t: str) -> bool:
        i , j = 0,0
        while i < len(s) and j < len(t):
            if s[i] == t[j]:
                i += 1
                j += 1
            else:
                j += 1
        return i == len(s)

解法二（针对follow up）:

针对follow up中所提到的多个s进行判断时的考虑，我们可以将模板t固定住，通过一个hash表建立t中字符和对应位置的映射，对于重复的字符，可以用一个列表存储重复数字出现的位置。然后我们遍历s这样对于一个字符先判断是否出现在字典中，在找到字典中出现该字符的位置，由于对应位置要求不能改变顺序，我们可以设置一个变量存储当前字符的位置，如果后续遍历的字符的位置小于当前位置则直接False,对于重复数字，我们要在其对应的位置列表中找到第一个大于当前位置变量的值，更新当前位置变量。这个寻找的过程，我们可以用二分搜索法降低时间复杂度，我下面的代码并没有使用。

这种解法似乎增大了时间复杂度和空间复杂度，我也没太明白为什么多个S后要用这种解法，但是看了discuss和其他大神的博客都说的是要这么解，虽然我一开始做这道题也想的是用字典存位置这种做法，中间没想到用变量存当前位置这一步所以刚开始没写出来，但是看了大神的博客后发现还是解法一香。

class Solution:
    def isSubsequence(self, s: str, t: str) -> bool:
        t_dict = collections.defaultdict(list)
        pre = -1
        for i in range(len(t)):
            t_dict[t[i]].append(i)
        for i in range(len(s)):
            if s[i] in t_dict:
                #如果在这个列表中，要找到这个列表中刚好大于pre的值，如果没有则返回false
                j = 0
                while j < len(t_dict[s[i]]):
                    if t_dict[s[i]][j] > pre:
                        pre = t_dict[s[i]][j]
                        break
                    else:
                        j += 1
                if j == len(t_dict[s[i]]):
                    return False
            else:
                return False
        return True