代码随想录算法训练营day55|392.判断子序列 |115.不同的子序列
392.判断子序列
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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"是"abcde"的一个子序列，而"aec"不是）。
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。
-
动态规划
1.确定dp数组（dp table）以及下标的含义**
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
在确定递推公式的时候，首先要考虑如下两种操作，整理如下：
- if (s[i - 1] == t[j - 1])
- t中找到了一个字符在s中也出现了
- if (s[i - 1] != t[j - 1])
- 相当于t要删除元素，继续匹配
if (s[i - 1] == t[j - 1])，那么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];
3.初始化
dp[i][0] 表示以下标i-1为结尾的字符串，与空字符串的相同子序列长度，所以为0. dp[0][j]同理。
4.遍历顺序
遍历顺序也应该是从上到下，从左到右
5.打印dp数组
以示例一为例，输入：s = “abc”, t = “ahbgdc”，dp状态转移图如下：
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，所以如果dp[s.size()][t.size()] 与 字符串s的长度相同说明：s与t的最长相同子序列就是s，那么s 就是 t 的子序列。
图中dp[s.size()][t.size()] = 3， 而s.size() 也为3。所以s是t 的子序列，返回true。
class Solution {
public boolean isSubsequence(String s, String t) {
int[][] dp=new int[s.length()+1][t.length()+1];
for(int i=1;i<=s.length();i++){
for(int j=1;j<=t.length();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[s.length()][t.length()]==s.length()){
return true;
}else{
return false;
}
}
}
115.不同的子序列
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给定一个字符串 s 和一个字符串 t ，计算在 s 的子序列中 t 出现的个数。
字符串的一个 子序列 是指，通过删除一些（也可以不删除）字符且不干扰剩余字符相对位置所组成的新字符串。（例如，“ACE” 是 “ABCDE” 的一个子序列，而 “AEC” 不是）
题目数据保证答案符合 32 位带符号整数范围。
提示：
-
0 <= s.length, t.length <= 1000
-
s 和 t 由英文字母组成
-
动态规划
1.确定dp数组（dp table）以及下标的含义**
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
这一类问题，基本是要分析两种情况
-
s[i - 1] 与 t[j - 1]相等
一部分是用s[i - 1]来匹配，那么个数为
dp[i - 1][j - 1]。即不需要考虑当前s子串和t子串的最后一位字母，所以只需要dp[i-1][j-1]。一部分是不用s[i - 1]来匹配，个数为
dp[i - 1][j]。 -
s[i - 1] 与 t[j - 1] 不相等
dp[i][j]只有一部分组成，不用s[i - 1]来匹配（就是模拟在s中删除这个元素），即：dp[i - 1][j]所以递推公式为：
dp[i][j] = dp[i - 1][j]
3.初始化
如图：，那么 dp[i][0] 和dp[0][j]是一定要初始化的。
每次当初始化的时候，都要回顾一下dp[i][j]的定义，不要凭感觉初始化。
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。
那么dp[i][0]一定都是1，因为也就是把以i-1为结尾的s，删除所有元素，出现空字符串的个数就是1。
再来看dp[0][j]，dp[0][j]：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。
那么dp[0][j]一定都是0，s如论如何也变成不了t。
最后就要看一个特殊位置了，即：dp[0][0] 应该是多少。
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
遍历顺序也应该是从上到下，从左到右
5.打印dp数组
以s：“baegg”，t："bag"为例，推导dp数组状态如下：
如果写出来的代码怎么改都通过不了，不妨把dp数组打印出来，看一看，是不是这样的。
动规五部曲分析完毕，代码如下：
class Solution {
public int numDistinct(String s, String t) {
int[][] dp=new int[s.length()+1][t.length()+1];
for(int i=0;i<=s.length();i++){
dp[i][0]=1;
}
for(int i=1;i<=s.length();i++){
for(int j=1;j<=t.length();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()];
}
}