🔍 从字符串中找出最长可生成子序列单词：双指针与优先级筛选（Java 实现）
🌈 一、问题描述
🎯 核心任务
给定字符串 s 和单词列表 dictionary，找出列表中最长的单词，该单词可通过删除 s 中的某些字符（不改变顺序）得到。
- 优先级：长度优先 → 字母序最小（长度相同）
- 返回：符合条件的单词（无则返回
""）
📝 约束条件
- 时间复杂度：O (n*m)（n = 字典长度，m=s 长度）
- 空间复杂度：O (1)（仅常数额外空间）
🌰 示例
| 输入 s | 输入 dictionary | 输出 | 解释 |
|---|
"abpcplea" | ["ale","apple","monkey","plea"] | "apple" | 最长子序列（5 位） |
"abc" | ["ab","ac"] | "ab" | 长度相同，字母序更小 |
"a" | ["a","b"] | "a" | 唯一有效单词 |
"abc" | ["def"] | "" | 无匹配单词 |
⚡ 二、解决方案：双指针 + 优先级筛选法
🔮 核心原理
- 子序列判断（双指针法）：
- 用两个指针遍历单词和字符串，匹配则同步移动，否则仅移动字符串指针。
- 优先级筛选：
- 长度优先：保留更长单词
- 字母序次之：
String.compareTo() 实现字典序比较
🚀 算法步骤（三步法）
- 遍历字典：对每个单词执行子序列检查。
- 子序列判断：双指针法验证是否为
s 的子序列。 - 优先级更新：根据长度和字母序更新最优解。
🧩 三、代码实现（Java）
import java.util.List;class Solution {public String findLongestWord(String s, List<String> dictionary) {String result = ""; // 初始最优解for (String word : dictionary) { // 遍历每个单词if (isSubsequence(word, s)) { // 检查是否为子序列// 优先级比较：长度 > 字母序if (word.length() > result.length() || (word.length() == result.length() && word.compareTo(result) < 0)) {result = word; // 更新最优解}}}return result; // 返回最终结果}private boolean isSubsequence(String word, String s) {int i = 0, j = 0; // 双指针：i→word，j→swhile (i < word.length() && j < s.length()) {if (word.charAt(i) == s.charAt(j)) { // 字符匹配i++; // 移动单词指针}j++; // 始终移动字符串指针}return i == word.length(); // 单词遍历完成 → 是子序列}
}
📊 四、复杂度分析
| 维度 | 说明 |
|---|
| 时间 | O (n*m)（n = 字典长度，m=s 长度） |
| 空间 | O (1)（仅常数变量：i, j, result 等） |
🔍 五、代码逐行解析（以示例 s="abpcplea", dictionary=["apple"] 为例）
- 子序列判断：
word="apple"，s="a b p c p l e a"- 指针移动：
i=0 (a) vs j=0 (a) → 匹配，i=1, j=1
i=1 (p) vs j=1 (b) → 不匹配，j=2 (p) → 匹配，i=2, j=3
i=2 (p) vs j=3 (c) → 不匹配，j=4 (p) → 匹配，i=3, j=5
i=3 (l) vs j=5 (l) → 匹配，i=4, j=6
i=4 (e) vs j=6 (e) → 匹配，i=5（完成）→ 返回 true
- 优先级比较：
- 初始
result=""（长度 0）→ "apple" 长度 5 → 更新。
🧪 六、测试用例
| 输入 s | 输入 dictionary | 预期输出 | 验证点 |
|---|
"abc" | ["a","b","abc"] | "abc" | 最长子序列（3 位） |
"ab" | ["a","b","ab"] | "ab" | 长度相同，字母序最小 |
"abcde" | ["a","c","e"] | "e" | 最长单字符（1 位） |
"xyz" | ["xya","xbz"] | "" | 非子序列（顺序不匹配） |
💡 七、扩展思考
🔀 变种问题：最短子序列
- 问题：找最短的有效单词（长度优先降序）。
- 解法：修改优先级为长度升序，字母序升序。
🚀 优化策略
- 预处理字典：按长度降序 + 字母序升序排序，找到第一个有效单词后提前终止。
dictionary.sort((a, b) -> {if (a.length() != b.length()) return b.length() - a.length(); // 长度降序else return a.compareTo(b); // 字母序升序
});
- 剪枝优化：遍历字典时，若当前单词长度小于最优解长度，跳过。
👥 类似题目
- LeetCode 392. 判断子序列（判断是否为子序列）
- LeetCode 792. 匹配子序列的单词数（统计子序列数量）
🔄 八、两种方法对比（双指针法 vs 动态规划法）
| 维度 | 双指针法 | 动态规划法 |
|---|
| 时间 | O(n*m) | O (n*m)（预处理 O (m)） |
| 空间 | O(1) | O (m)（存储 DP 表） |
| 实现难度 | 低（双指针逻辑简单） | 高（需维护二维数组） |
| 适用场景 | 通用场景 | 多次查询子序列（预处理优化） |
🎨 九、可视化流程图
遍历字典每个单词 → 双指针检查子序列
↓
是子序列 → 比较长度和字母序 → 更新最优解
↓
返回最优解（或""）
🌟 十、总结：子序列问题的通用解法
✨ 核心优势
- 时空平衡：线性时间复杂度，常数空间，适合大规模数据。
- 逻辑简洁：双指针法直观易懂，避免复杂数据结构。
🚦 适用场景
- 文本匹配（如日志分析、关键词提取）
- 字符串编辑（删除字符生成目标单词）
- 数据校验（验证输入格式合法性）
💡 编程启示
- 双指针技巧：处理子序列问题的标配，通过同步遍历实现线性时间判断。
- 优先级设计：明确比较规则（长度→字母序），利用字符串内置方法（
compareTo）简化实现。
📚 十一、延伸阅读
- 子序列定义：维基百科 - 子序列
- 字符串比较：Java String.compareTo () 详解
🎁 最后的话
这道题教会我们如何用双指针的 “舞蹈” 优雅地检查子序列，同时用优先级规则筛选最优解。就像整理书架：先按高度（长度）排序，再按书名（字母序）排列，最终找到最合适的 “那本书”。
下次遇到字符串匹配问题时，记住双指针的魔力：让字符在遍历中自然匹配，让优先级在比较中浮出水面。代码的简洁，正是算法之美的最佳注脚！ 📜✨
