392. 判断子序列
给定字符串 s 和 t ,判断 s 是否为 t 的子序列。
字符串的一个子序列是原始字符串删除一些(也可以不删除)字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。(例如,
"ace"
是"abcde"
的一个子序列,而"aec"
不是)。
输入:s = "abc", t = "ahbgdc"
输出:true
思路一:采用双指针
class Solution {
public boolean isSubsequence(String s, String t) {
if(s.length()>t.length()){
return false;
}
int j=0;
for(int i=0;i<t.length()&&j<s.length();i++){
if(s.charAt(j)==t.charAt(i)){
j++;
}
}
return j==s.length();
}
}
思路二:利用动规
整体思路和前面做过的求最长公共子序列是一致的,大概思路是需要我们求出最长公共子序列的长度和s字符串长度对比
动规五部曲:
- 确定dp数组以及下标含义
dp[i][j]表示以下标i-1结尾的字符串s,和以下标j-1结尾的字符串t的相同子序列的长度为dp[i][j]
- 确定递推公式
if(s[i-1]==s[j-1])
t中找到了一个字符在s中也出现过
dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1
if(s[i-1]≠t[j-1])
t需要删除元素继续匹配 dp[i][j]=dp[i][j-1]
- dp数组初始化
默认全部初始化为0
- 确定遍历顺序
从前向后遍历
- 举例推导dp数组
class Solution {
public boolean isSubsequence(String s, String t) {
int[][] dp=new int[s.length()+1][t.length()+1];
for(int i=1;i<=s.length();i++){
for(int j=1;j<=t.length();j++){
if(s.charAt(i-1)==t.charAt(j-1)){
dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;
}else{
dp[i][j]=dp[i][j-1];
}
}
}
if(s.length()==dp[s.length()][t.length()]){
return true;
}else{
return false;
}
}
}
115. 不同的子序列
给定一个字符串
s
****和一个字符串t
,计算在s
的子序列中t
出现的个数。字符串的一个 子序列 是指,通过删除一些(也可以不删除)字符且不干扰剩余字符相对位置所组成的新字符串。(例如,
"ACE"
是"ABCDE"
的一个子序列,而"AEC"
不是)题目数据保证答案符合 32 位带符号整数范围。
输入:s = "rabbbit", t = "rabbit"
输出:3
解释:
如下图所示, 有 3 种可以从 s 中得到 "rabbit" 的方案。
rabbbit
rabbbit
rabbbit
动规五部曲:
- 确定dp数组以及下标的含义
dp[i][j]表示以i-1为结尾的s子序列中出现j-1为结尾的t的个数为dp[i][j]
- 确定递推公式
分为两种情况:
①s[i-1]==t[j-1]
使用s[i-1]来匹配 dp[i-1][j-1]
不使用s[i-1]来匹配 dp[i][j-1]
所以dp[i][j]=dp[i-1][j-1]=dp[i-1][j-1]+dp[i-1][j]
②s[i-1]!=t[j-1]
dp[i][j]=dp[i-1][j]
- dp数组如何初始化
需要初始化dp[i][0]和dp[0][j]是一定要初始化的
dp[i][0]表示以i-1为结尾的s可以随便删除元素,出现空字符串的个数
所以p[i][0]=1
dp[0][j]表示空字符串s可以随便删除元素,出现以j-1为结尾的字符串t的个数
dp[0][j]=0
dp[0][0]=1
- 确定遍历顺序
从前到后遍历
- 举例推导dp数组
class Solution {
public int numDistinct(String s, String t) {
if(t.length()>s.length()) return 0;
int[][] dp=new int[s.length()+1][t.length()+1];
for(int i=0;i<=s.length();i++) dp[i][0]=1;
for(int i=1;i<=s.length();i++){
for(int j=1;j<=t.length();j++){
if(s.charAt(i-1)==t.charAt(j-1)){
dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+dp[i-1][j];
}else {
dp[i][j]=dp[i-1][j];
}
}
}
return dp[s.length()][t.length()];
}
}