参考
代码随想录
题目一:LeetCode 392.判断子序列
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确定dp数组及其下标的含义
dp[i][j]:s字符串中0~i字符构成的子串和t字符串中0~j字符构成的子串的最长公共子序列的长度。 -
确定递推公式
dp[i][j]有两个可能的来源:
- 如果s[i] == t[j],则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
- 如果s[i] != t[j],则dp[i][j] = max(dp[i-1][j],dp[i][j-1])
- 初始化dp数组
根据递推公式,需要初始化第0行和第0列,代码如下:
vector<vector<int>> dp(s.size(),vector<int>(t.size(),1));
//初始化
for(int i = 0; i < s.size(); i++){
if(s[i] != t[0]) dp[i][0] = 0;
else break;
}
for(int j = 0; j < t.size(); j++){
if(s[0] != t[j]) dp[0][j] = 0;
else break;
}
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确定遍历顺序
两层for循环都是从前往后遍历。 -
举例推导dp数组
最长公共子序列的长度为3,等于字符串s的长度,因此返回true。
完整的代码实现如下:
class Solution {
public:
bool isSubsequence(string s, string t) {
if(s == "") return true;
if(t == "") return false;
vector<vector<int>> dp(s.size(),vector<int>(t.size(),1));
//初始化
for(int i = 0; i < s.size(); i++){
if(s[i] != t[0]) dp[i][0] = 0;
else break;
}
for(int j = 0; j < t.size(); j++){
if(s[0] != t[j]) dp[0][j] = 0;
else break;
}
//遍历
for(int i = 1; i < s.size(); i++){
for(int j = 1; j < t.size(); j++){
if(s[i] == t[j])
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
else
dp[i][j] = max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
}
}
return dp.back()[t.size()-1] == s.size();
}
};
题目二:LeetCode 115.不同的子序列
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确定dp数组下标及其含义
dp[i][j]:子串1(s字符串中0~i字符构成的子串)得到子串2(t字符串中0~j字符构成的子串)有dp[i][j]中方法。 -
确定递推公式
- 如果s[i] == t[j],则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + dp[i-1][j],其中的dp[i-1][j-1]表示的是在不考虑s[i]和t[j]时在此之前的匹配情况,dp[i-1][j]表示的是不考虑s[i]的匹配情况。例如,s = “bagg”,t = “bag”,则s可以有两种方式得到t。(实在不清楚可以举例推导一下第二个例子)
- 如果s[i] != t[j],则s[i]对于匹配没有帮助,因此dp[i][i] = dp[i-1][j].
- 初始化dp数组
vector<vector<uint64_t>> dp(s.size(),vector<uint64_t>(t.size(),0));
if(s[0] == t[0]) dp[0][0] = 1;
for(int i = 1; i < s.size(); i++)
if(s[i] == t[0]) dp[i][0] = dp[i-1][0] + 1;
else dp[i][0] = dp[i-1][0];
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确定遍历顺序
两层for循环都是从前往后遍历。 -
举例推导dp数组
完整的代码实现如下:
class Solution {
public:
int numDistinct(string s, string t) {
if(s.size() == 0) return 0;
if(t.size() == 0) return 1;
vector<vector<uint64_t>> dp(s.size(),vector<uint64_t>(t.size(),0));
if(s[0] == t[0]) dp[0][0] = 1;
for(int i = 1; i < s.size(); i++)
if(s[i] == t[0]) dp[i][0] = dp[i-1][0] + 1;
else dp[i][0] = dp[i-1][0];
for(int i = 1; i < s.size(); i++){
for(int j = 1; j < t.size(); j++){
if(s[i] == t[j])
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + dp[i-1][j];
else
dp[i][j] = dp[i-1][j];
}
}
return dp.back()[t.size()-1];
}
};