代码随想录|动态规划|47判断子序列
leetcode:392. 判断子序列 - 力扣(LeetCode)
题目
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
思路
动归五部曲
(1)dp数组定义
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)递推公式
考虑两种情况:
- 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
如果s[i - 1] == t[j - 1],那么这两段子序列最后一个字符相同,同时去掉最后这个字符,然后再找公共子序列长度,最后+1。
如果s[i - 1] ≠ t[j - 1],这里的分析参考 “最长公共子序列”里面说的:
当时写的是 max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])
但是这里已经说明了t的长度要比s更长,所以只写dp[i][j - 1]就行。
后面的就是一样的,全部参考代码随想录|动态规划|44最长公共子序列-CSDN博客
只是这道题要看的是s是不是t的子序列,意思就是:
s和t的最长公共子序列长度 = s的长度
说明s就是t的子序列。
代码:
class Solution
{
public:bool isSubsequence(string s, string t){int m=s.size(),n=t.size();vector<vector<int>> dp(m+1,vector<int>(n+1,0));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]=dp[i][j-1];}}}if(dp[m][n] == m)return true;elsereturn false;}
};
总结
代码随想录|动态规划|44最长公共子序列-CSDN博客
参考这个就行,dp的思路一样,只是最后加一步判断。
参考资料
代码随想录