判断子序列
Category | Difficulty | Likes | Dislikes | ContestSlug | ProblemIndex | Score |
---|---|---|---|---|---|---|
algorithms | Easy (52.43%) | 858 | 0 | - | - | 0 |
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)。
进阶:
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?
致谢:
特别感谢 @pbrother 添加此问题并且创建所有测试用例。
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。
Discussion | Solution文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-446010.html
题解
// @lc code=start
class Solution {
public:
bool isSubsequence(string s, string t) {
vector<vector<int>> dp(s.size() + 1, vector<int>(t.size() + 1, 0));
for (int i = 1; i <= s.size(); i++) {
for (int j = 1; j <= t.size(); 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[s.size()][t.size()] == s.size()) return true;
return false;
}
};
不同的子序列
Category | Difficulty | Likes | Dislikes | ContestSlug | ProblemIndex | Score |
---|---|---|---|---|---|---|
algorithms | Hard (52.25%) | 1020 | 0 | - | - | 0 |
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。
示例 1:
输入:s = "rabbbit", t = "rabbit"
输出:3
解释:
如下所示, 有 3 种可以从 s 中得到 "rabbit" 的方案。
rabbbit
rabbbit
rabbbit
示例 2:
输入:s = "babgbag", t = "bag"
输出:5
解释:
如下所示, 有 5 种可以从 s 中得到 "bag" 的方案。
babgbag
babgbag
babgbag
babgbag
babgbag
提示:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-446010.html
1 <= s.length, t.length <= 1000
-
s
和t
由英文字母组成
Discussion | Solution
题解
// @lc code=start
class Solution {
public:
int numDistinct(string s, string t) {
vector<vector<uint64_t>> dp(s.size() + 1, vector<uint64_t>(t.size() + 1));
for (int i = 0; i < s.size(); i++) dp[i][0] = 1;
for (int j = 1; j < t.size(); j++) dp[0][j] = 0;
for (int i = 1; i <= s.size(); i++) {
for (int j = 1; j <= t.size(); j++) {
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[s.size()][t.size()];
}
};
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