代码随想录算法训练营第55天 | 392.判断子序列 + 115.不同的子序列

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392.判断子序列 - Easy

115.不同的子序列 - Hard

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392.判断子序列 - Easy

题目链接：力扣-392. 判断子序列

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）。

提示：编辑距离问题的入门题目，大致与 1143.最长公共子序列 代码一样

class Solution:
    def isSubsequence(self, s: str, t: str) -> bool:
        n1 = len(s) + 1
        n2 = len(t) + 1
        dp = [[0]* n2 for _ in range(n1)]
        for i in range(1, n1):
            for j in range(1, n2):
                if s[i-1] == t[j-1]:
                    dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
                else:
                    dp[i][j] = dp[i][j-1]
        return dp[-1][-1] == n1-1

115.不同的子序列 - Hard

题目链接：力扣-115. 不同的子序列

给你两个字符串 s 和 t ，统计并返回在 s 的 子序列 中 t 出现的个数。

题目数据保证答案符合 32 位带符号整数范围。

提示：本题只有删除操作，不用考虑替换增加之类的；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]；dp[i][0]的初始化值应该为1

class Solution:
    def numDistinct(self, s: str, t: str) -> int:
        n1 = len(s) + 1
        n2 = len(t) + 1
        dp = [[0] * n2 for _ in range(n1)]
        for i in range(n1):
            dp[i][0] = 1
        for i in range(1, n1):
            for j in range(1, n2):
                if s[i-1] == t[j-1]:
                    dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + dp[i-1][j]
                else:
                    dp[i][j] = dp[i-1][j]
        return dp[-1][-1]