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  • 代码随线录刷题|LeetCode 392.判断子序列 115.不同的子序列


    目录

    392.判断子序列

    思路

    1、确定dp数组

    2、确定递推公式

    3、初始化dp数组

    4、遍历顺序

    判断子序列

    动态规划

    双指针

    115.不同的子序列

    思路

    1、确定dp数组

    2、确定递推公式

    3、初始化dp数组

    4、遍历顺序

    不同的子序列


    392.判断子序列

    题目链接:力扣

    思路

            比较简单的思路就是使用双指针来判断子序列,这里主要使用动态规划,是编辑距离的入门题目

    1、确定dp数组

            dp[i][j] 表示以下标i-1为结尾的字符串s,和以下标j-1为结尾的字符串t,相同子序列的长度为dp[i][j]

    2、确定递推公式

    有两种情况:

    • if (s[i - 1] == t[j - 1])
      • t中找到了一个字符在s中也出现了。dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;,因为找到了一个相同的字符,相同子序列长度自然要在dp[i-1][j-1]的基础上加1
    • if (s[i - 1] != t[j - 1])
      • 此时相当于t要删除元素,t如果把当前元素t[j - 1]删除,那么dp[i][j] 的数值就是 看s[i - 1]与 t[j - 2]的比较结果了,即:dp[i][j] = dp[i][j - 1];

    动态动画推导视频推荐:判断子序列

    3、初始化dp数组

            从递推公式可以看出dp[i][j]都是依赖于dp[i - 1][j - 1] 和 dp[i][j - 1],所以dp[0][0]和dp[i][0]是一定要初始化的

    4、遍历顺序

            从前向后进行遍历 

    判断子序列

    动态规划

    1. class Solution {
    2. public boolean isSubsequence(String s, String t) {
    3. int slen = s.length();
    4. int tlen = t.length();
    5. // 创建dp数组
    6. int[][] dp = new int[slen+1][tlen+1];
    7. // 推导dp数组
    8. for (int i = 1; i <= slen; i++) {
    9. for (int j = 1; j <= tlen; j++) {
    10. if (s.charAt(i-1) == t.charAt(j-1)) {
    11. dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
    12. } else {
    13. dp[i][j] = dp[i][j-1];
    14. }
    15. }
    16. }
    17. // 获取结果
    18. if (dp[slen][tlen] == slen) {
    19. return true;
    20. } else {
    21. return false;
    22. }
    23. }
    24. }

    双指针

    1. class Solution {
    2. public boolean isSubsequence(String s, String t) {
    3. int sindex = 0;
    4. int tindex = 0;
    5. while (sindex < s.length() && tindex < t.length()) {
    6. if (s.charAt(sindex) == t.charAt(tindex)) {
    7. sindex++;
    8. }
    9. tindex++;
    10. }
    11. return sindex == s.length();
    12. }
    13. }

    115.不同的子序列

    题目链接:力扣

    思路

    反正不是很好理解,再多看几次吧

    1、确定dp数组

    dp[i][j]:以i-1为结尾的s子序列中出现以j-1为结尾的t的个数为dp[i][j]

    2、确定递推公式

    有两种情况:

    • s[i - 1] 与 t[j - 1]相等
      • 当s[i - 1] 与 t[j - 1]相等时,dp[i][j]可以有两部分组成
        dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j]
    • s[i - 1] 与 t[j - 1] 不相等
      • 当s[i - 1] 与 t[j - 1]不相等时,dp[i][j]只有一部分组成
        dp[i][j] = dp[i - 1][j]

    3、初始化dp数组

            根据递推公式,要初始化dp[i][0] 和 dp[0][j],以及特殊的dp[0][0]

    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,所以都是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,所以都是0

    dp[0][0] 应该是1,空字符串s,可以删除0个元素,变成空字符串t

    4、遍历顺序

            从上到下,从左到右

    不同的子序列

    1. class Solution {
    2. public int numDistinct(String s, String t) {
    3. int slen = s.length();
    4. int tlen = t.length();
    5. // 创建dp数组
    6. int[][] dp = new int[slen+1][tlen+1];
    7. // 初始化dp数组
    8. for (int i = 0; i < slen + 1; i++) {
    9. dp[i][0] = 1;
    10. }
    11. for (int i = 1; i <= slen; i++) {
    12. for (int j = 1; j <= tlen; j++) {
    13. if (s.charAt(i-1) == t.charAt(j-1)) {
    14. dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + dp[i-1][j];
    15. } else {
    16. dp[i][j] = dp[i-1][j];
    17. }
    18. }
    19. }
    20. return dp[slen][tlen];
    21. }
    22. }

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_62575233/article/details/128184660
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