Leetcode之动态规划(DP)专题-392. 判断子序列(Is Subsequence)

Leetcode之动态规划(DP)专题-392. 判断子序列(Is Subsequence)


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""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.


DP定义:

dp[i][j]表示长度为i的字符串s是否为长度为j的字符串t的子序列。

状态转移方程:

if(s.charAt(i)==t.charAt(j)){

  dp[i][j] = dp[i-1][j-1];

}else{

  dp[i][j] = dp[i][j-1];

}

解释,以示例1为例:

首先,当s为空串的时候,s始终为t的子序列。

然后,如果s.charAt(i)==t.charAt(j),长度为i的s是否是长度为j的t的子串取决于长度为i-1的s是否是长度为j-1的t的子串。

如果不想等,那么把t缩短1个单位长度,看看是否为true

例如,当s="ab" t="ahbg"时,'b'≠'g',那么把t缩短1个单位长度,变成t="ahb"看看是否为true,如果为true,那么增加1个单位长度后也一定为true

class Solution {
public boolean isSubsequence(String s, String t) {
int len1 = s.length();
int len2 = t.length();
boolean[][] dp = new boolean[len1+1][len2+1];
for (int i = 0; i < dp[0].length; i++) {
dp[0][i] = true;
}
for (int i = 1; i < len1+1; i++) {
for (int j = 1; j < len2+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[len1][len2];
}
}
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