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[LeetCode] 392. 判断子序列 ☆(动态规划)

2019-09-26 12:02:34  阅读:298  来源: 互联网

标签:sLen int 392 字符串 tLen 序列 LeetCode dp


https://leetcode-cn.com/problems/is-subsequence/solution/java-dp-by-zxy0917-5/

描述

给定字符串 s 和 t ,判断 s 是否为 t 的子序列。

你可以认为 s 和 t 中仅包含英文小写字母。字符串 t 可能会很长(长度 ~= 500,000),而 s 是个短字符串(长度 <=100)。

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:
s = "abc", t = "ahbgdc"

返回 true.

示例 2:
s = "axc", t = "ahbgdc"

返回 false.

后续挑战 :

如果有大量输入的 S,称作S1, S2, ... , Sk 其中 k >= 10亿,你需要依次检查它们是否为 T 的子序列。在这种情况下,你会怎样改变代码?

解析

直接思路

直接遍历t,一个指针。比较即可。

动态规划

子序列的解法,都可以使用动态规划。

生成一个二维数组 boolean[][] dp = new boolean[sLen + 1][tLen + 1];  s的从头开始到i的子字符串是否为t从头开始到j的子字符串的子序列

当s长度为0,肯定是t的子序列。即 dp[0][j] = true;

状态转移公式:

当char[i]==char[j]时,则字符i一定是j的子序列。如果此时0~i-1子字符串是0~j-1子字符串的子序列(即dp[i-1][j-1]=true),那么dp[i][j]=true。所以dp[i][j] = dp[i-1][j-1];

当char[i]!=char[i]时,即判断当前0~i子字符串是否是0~j-1的子字符串的子序列,即dp[i][j] = dp[i][j - 1]。

     如ab,eabc,虽然s的最后一个字符和t中最后一个字符不相等,但是因为ab是eab的子序列,所以ab也是eabc的子序列

代码

直接思路

public boolean isSubsequence(String s, String t) {
        int sLen = s.length();
        int tLen = t.length();
        if (sLen <= 0) {
            return true;
        } else if (sLen > tLen) {
            return false;
        }
        int ss = 0;
        for (int i = 0; i < tLen; i++) {
            if (s.charAt(ss) == t.charAt(i)) {
                ss++;
                if (ss == sLen) {
                    return true;
                }
            }
        }
        return ss == sLen;

动态规划

public boolean isSubsequence(String s, String t) {
        int sLen = s.length();
        int tLen = t.length();
        if (sLen <= 0) {
            return true;
        } else if (sLen > tLen) {
            return false;
        }
        boolean[][] dp = new boolean[sLen + 1][tLen + 1];
        for (int i = 0; i < tLen; i++) {
            dp[0][i] = true;
        }
        for (int i = 1; i < sLen + 1; i++) {
            for (int j = 1; j < tLen + 1; j++) {
                if (s.charAt(i - 1) == t.charAt(j - 1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
                } else {
                    dp[i][j] = dp[i][j - 1];
                }
            }
        }
        return dp[sLen][tLen];
    }

 

标签:sLen,int,392,字符串,tLen,序列,LeetCode,dp
来源: https://www.cnblogs.com/fanguangdexiaoyuer/p/11589961.html

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