算法刷题Day 55 判断子序列+不同的子序列

Day 55 动态规划

392. 判断子序列

动态规划

就是用求最长公共子序列的方法，最后在返回时判断长度

class Solution {
public:
    bool isSubsequence(string s, string t) {
        int m = s.size() + 1, n = t.size() + 1;
        vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n, 0));

        for (int i = 1; i < m; i++)
        {
            for (int j = 1; j < n; j++)
            {
                if (s[i - 1] == t[j - 1])
                {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                }
                else
                {
                    // dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); // 只需要看左边的就行了，不用看上面的
                    dp[i][j] = dp[i][j - 1]; // 等于字符串t前一位的情况
                }
            }
        }

        return dp[s.size()][t.size()] == s.size();
    }
};

双指针

双指针的方法似乎更加简单一点。

class Solution {
public:
    bool isSubsequence(string s, string t) {
        int sp = 0, tp = 0;

        while (sp < s.size() && tp < t.size())
        {
            if (s[sp] == t[tp])
            {
                sp++;
            }
            tp++;
        }

        return sp == s.size();
    }
};

115. 不同的子序列

注意，元素要声明为uint64_t类型，声明为long long大小也不够用

class Solution {
public:
    int numDistinct(string s, string t) {
        int m = s.size(), n = t.size();
        vector<vector<uint64_t>> dp(m + 1, vector<uint64_t>(n + 1, 0));

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

        for (int i = 1; i <= m; i++)
        {
            for (int j = 1; j <= n; j++)
            {
                if (s[i - 1] == t[j - 1])
                {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i - 1][j - 1];
                }
                else
                {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j];
                }
            }
        }

        return dp[m][n];
    }
};