算法练习Day55|● 392.判断子序列 ● 115.不同的子序列

LeetCode:392.判断子序列 

392. 判断子序列 - 力扣（LeetCode）

1.思路

暴力解法，循环遍历，当s和t字符串中字符相同时，对其当前位置与s的长度判断是否相同，如果相同返回true，否则更新遍历s字符串的位置，继续遍历。如果遍历结束没有返回true，则返回false。

2.代码实现

class Solution {
    public boolean isSubsequence(String s, String t) {
        if (s.length() > t.length()) {
            return false;
        }
        if (s.length() == 0 || s == null) {
            return true;
        }
        int location = 0;

        for (int i = 0; i < t.length(); i++) {
            if ((t.charAt(i) - '0') == (s.charAt(location) - '0')) {
                if (location == s.length() - 1) {
                    return true;
                }
                location++;
            }
        }
        return false;
    }
}

// 动规

class Solution {
    public boolean isSubsequence(String s, String t) {
        int lens = s.length();
        int lent = t.length();
        int[][] dp = new int[lens + 1][lent + 1];

        // 遍历初始化
        // dp[][0] = 0;
        // dp[0][] = 0; // 错误例子
        for (int i = 1; i <= lens; i++) {
            for (int j = 1; j <= lent; j++) {
                if (s.charAt(i - 1) == t.charAt(j - 1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                } else {
                    dp[i][j] = dp[i][j - 1];
                }
            }
        }
        if (dp[lens][lent] == lens) {
            return true;
        } 
        return false;
    }
}

3.复杂度分析

时间复杂度：O(n).
空间复杂度：O(1).

LeetCode:115.不同的子序列

115. 不同的子序列 - 力扣（LeetCode）

1.思路

dp[i][j]表示i-1,j-1下s中拥有子串t的个数，便于初始化，当s不为null且t为null时，应该将dp[i][0]=1,其他部分默认为0.
递推公式：当前遍历元素相同时，dp[i][j]=dp[i-1][j-1] + dp[i-1][j];
不相同时dp[i][j]=dp[i-1][j];

2.代码实现

class Solution {
    public int numDistinct(String s, String t) {
        int[][] dp = new int[s.length() + 1][t.length() + 1];
        // 其他部分全部默认为0
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            dp[i][0] = 1;
        }

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

        return dp[s.length()][t.length()];
    }
}

3.复杂度分析

时间复杂度：O(m*n).
空间复杂度：O(n).