代码随想录算法训练营 动态规划part15

一、判断子序列

392. 判断子序列 - 力扣（LeetCode）

class Solution {
    public boolean isSubsequence(String s, String t) {
        int n = s.length(), m = t.length();

        int[][] f = new int[m + 1][26];
        for (int i = 0; i < 26; i++) {
            f[m][i] = m;
        }

        for (int i = m - 1; i >= 0; i--) {
            for (int j = 0; j < 26; j++) {
                if (t.charAt(i) == j + 'a')
                    f[i][j] = i;
                else
                    f[i][j] = f[i + 1][j];
            }
        }
        int add = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (f[add][s.charAt(i) - 'a'] == m) {
                return false;
            }
            add = f[add][s.charAt(i) - 'a'] + 1;
        }
        return true;
    }
}

二、不同的子序列

115. 不同的子序列 - 力扣（LeetCode）

定义 f[i][j] 为考虑 s 中 [0,i] 个字符，t 中 [0,j] 个字符的匹配个数。

那么显然对于某个 f[i][j] 而言，从「最后一步」的匹配进行分析，包含两类决策：

不让 s[i] 参与匹配,也就是需要让 s 中 [0,i−1]个字符去匹配 t 中的 [0,j] 字符。此时匹配值为 f[i−1][j]

让 s[i] 参与匹配，这时候只需要让 s 中 [0,i−1]个字符去匹配 t 中的 [0,j−1]字符即可，同时满足 s[i]=t[j]。此时匹配值为 f[i−1][j−1]

最终 f[i][j]f就是两者之和。

class Solution {
    public int numDistinct(String s, String t) {
        // 技巧：往原字符头部插入空格，这样得到 char 数组是从 1 开始
        // 同时由于往头部插入相同的（不存在的）字符，不会对结果造成影响，而且可以使得 f[i][0] = 1，可以将 1 这个结果滚动下去
        int n = s.length(), m = t.length();
        s = " " + s;
        t = " " + t;
        char[] cs = s.toCharArray(), ct = t.toCharArray();
        // f(i,j) 代表考虑「s 中的下标为 0~i 字符」和「t 中下标为 0~j 字符」是否匹配
        int[][] f = new int[n + 1][m + 1];
        // 原字符只有小写字符，当往两个字符插入空格之后，f[i][0] = 1 是一个显而易见的初始化条件
        for (int i = 0; i <= n; i++) f[i][0] = 1;
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 1; j <= m; j++) {
                // 包含两种决策：
                // 不使用 cs[i] 进行匹配，则有 f[i][j] = f[i - 1][j]
                f[i][j] = f[i - 1][j];
                // 使用 cs[i] 进行匹配，则要求 cs[i] == ct[j]，然后有  f[i][j] += f[i - 1][j - 1]
                if (cs[i] == ct[j]) {
                    f[i][j] += f[i - 1][j - 1];
                } 
            }
        }
        return f[n][m];
    }
}