【LeetCode】392. 判断子序列(简单)——代码随想录算法训练营Day54

本文主要是介绍【LeetCode】392. 判断子序列(简单)——代码随想录算法训练营Day54,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

题目链接:392. 判断子序列

题目描述

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""abcde"的一个子序列,而"aec"不是)。

进阶:

如果有大量输入的 S,称作 S1, S2, ... , Sk 其中 k >= 10亿,你需要依次检查它们是否为 T 的子序列。在这种情况下,你会怎样改变代码?

示例 1:

输入:s = "abc", t = "ahbgdc"
输出:true

示例 2:

输入:s = "axc", t = "ahbgdc"
输出:false

提示:

  • 0 <= s.length <= 100
  • 0 <= t.length <= 10^4
  • 两个字符串都只由小写字符组成。

文章讲解:代码随想录

视频讲解:动态规划,用相似思路解决复杂问题 | LeetCode:392.判断子序列_哔哩哔哩_bilibili

题解1:动态规划

思路:使用动态规划法求解子序列问题,本题判断 s 和 t 的最长公共子序列长度是否为 s 的长度。

动态规划分析:

  • dp 数组以及下标的含义:dp[i][j] 表示以 s[i] 结尾和 t[j] 结尾的最长公共子序列长度。
  • 递推公式:当 s[i - 1] 等于 t[j - 1] 时,dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;否则,dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])。
  • dp 数组初始化:全部初始化为0。
  • 遍历顺序:从上往下,从左往右。
  •  打印 dp 数组:以输入 s = "abc"、t = "ahbgdc" 为例,dp 数组为 [ [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ], [ 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ], [ 0, 1, 1, 2, 2, 2, 2 ], [ 0, 1, 1, 2, 2, 2, 3 ] ]。
/*** @param {string} s* @param {string} t* @return {boolean}*/
var isSubsequence = function(s, t) {const dp = new Array(s.length + 1).fill().map(() => new Array(t.length + 1).fill(0));for (let i = 1; i <= s.length; i++) {for (let j = 1; j <= t.length; j++) {if (s[i - 1] === t[j - 1]) {dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;} else {dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);}}}return dp[s.length][t.length] === s.length;
};

分析:时间复杂度为 O(m * n),空间复杂度为 O(m * n)。

题解2:双指针

思路:

/*** @param {string} s* @param {string} t* @return {boolean}*/
var isSubsequence = function(s, t) {let index = 0;for (let i = 0; i < t.length; i++) {if (t[i] === s[index]) {index++;}}return index === s.length;
};

分析:时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1)。

收获

练习使用动态规划法求解子序列问题。

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