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今日继续给大家带来力扣题解。
题目描述（中等）：
字符串中最多数目的子序列
给你一个下标从 0 开始的字符串 text 和另一个下标从 0 开始且长度为 2 的字符串 pattern ，两者都只包含小写英文字母。
你可以在 text 中任意位置插入 一个 字符，这个插入的字符必须是 pattern[0] 或者 pattern[1] 。注意，这个字符可以插入在 text 开头或者结尾的位置。
请你返回插入一个字符后，text 中最多包含多少个等于 pattern 的 子序列 。
子序列 指的是将一个字符串删除若干个字符后（也可以不删除），剩余字符保持原本顺序得到的字符串。
题目分析：
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给定一个字符串 text 和一个长度为 2 的字符串 pattern，你可以在 text 的任意位置插入一个字符（这个字符必须是 pattern[0] 或 pattern[1]），目的是使 text 中的 pattern 子序列数量最多。
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子序列是指从字符串中删除若干字符（或不删除），其余字符保持原顺序。
解题思路：
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计数：
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遍历 text，统计 pattern[0] 和 pattern[1] 的出现次数。
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count_combined 用于统计可以形成 pattern 子序列的数量。
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每当遇到 pattern[1] 时，之前所有的 pattern[0] 都可以与之形成一pattern子序列，因此将 count_first 累加到 count_combined 中。
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最大化子序列数量：
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通过在 text 中插入一个 pattern[0]，可以增加 count_second 个新的子序列。
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通过在 text 中插入一个 pattern[1]，可以增加 count_first 个新的子序列。
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取两者中的最大值作为结果。
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返回结果：
- 返回通过插入 pattern[0] 或 pattern[1] 后形成的最大子序列数量。
参考代码：
long long maximumSubsequenceCount(char* text, char* pattern) {
long long count_first = 0; // 记录 pattern[0] 出现的次数
long long count_second = 0; // 记录 pattern[1] 出现的次数
long long count_combined = 0; // 记录可以形成的 'pattern' 子序列的数量
// 遍历整个 text 字符串
for (int i = 0; text[i] != '\0'; i++) {
if (text[i] == pattern[1]) {
// 如果当前字符是 pattern[1]，那么之前出现的所有 pattern[0] 都可以与之形成一个 pattern 子序列
count_combined += count_first;
count_second++; // 计数 pattern[1] 的出现次数
}
if (text[i] == pattern[0]) {
// 计数 pattern[0] 的出现次数
count_first++;
}
}
// 计算通过插入 pattern[0] 或 pattern[1] 可以得到的最大子序列数量
long long max_count = count_first + count_combined;
long long test_count = count_second + count_combined;
// 返回两者中的最大值
return max_count > test_count ? max_count : test_count;
}
复杂度分析：
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时间复杂度: (O(n))，其中 (n) 是 text 的长度，因为我们只需遍历一次 text。
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空间复杂度: (O(1))，因为我们只使用了固定数量的额外变量来存储计数器。