【数据结构和算法】判断子序列

news2024/11/17 1:57:17

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前言

一、题目描述

二、题解

2.1 方法一:双指针

三、代码

3.1 方法一:双指针

3.1.1 Java易懂版:

3.1.2 Java优化版: 

3.1.3 C++版本: 

3.1.4 Python版本: 

3.1.5 Go版本: 

四、复杂度分析

4.1 方法一:双指针


前言

这是力扣的392题,难度为简单,解题方案有很多种,本文讲解我认为最奇妙的一种。


一、题目描述

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""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?

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。

二、题解

2.1 方法一:双指针

思路与算法:

首先我们定义 i 和 j 两个指针,用指针 i 来遍历字符串 s ,用指针 j 来遍历字符串 t 。

当遍历完字符串 s 的时候退出循环,即 i 小于字符串 s 的长度。

循环内部条件:

  • 当指针 j 指向的索引已经等于字符串 t 的长度时,说明遍历结束,且 s 不是 t 的子序列,返回 false。
  • 当指针 i 指向的字符不等于指针 j 指向的字符,指针 j 后移。
  • 当指针 i 指向的字符等于指针 j 指向的字符,指针 i 和 j 同时后移。

最后遍历完字符串 s 的时候退出循环,则代表 s 是 t 的子序列,返回true。


三、代码

3.1 方法一:双指针

3.1.1 Java易懂版:

class Solution {
    public boolean isSubsequence(String s, String t) {
        int i = 0, j = 0;
        int n1 = s.length(), n2 = t.length();
        while (i < n1) {
            if (j == n2) return false;
            if (s.charAt(i) != t.charAt(j)) {
                j++;
            } else if (s.charAt(i) == t.charAt(j)) {
                i++;
                j++;
            }
        }
        return true;
    }
}

3.1.2 Java优化版: 

class Solution {
    public boolean isSubsequence(String s, String t) {
        int i = 0, j = 0;
        int n1 = s.length(), n2 = t.length();
        while (i < n1) {
            if (j == n2) return false;
            if (s.charAt(i) == t.charAt(j)) {
                i++;
            }
            j++;
        }
        return true;
    }
}

3.1.3 C++版本: 

#include <string>
using namespace std;

class Solution {
public:
    bool isSubsequence(string s, string t) {
        int i = 0, j = 0;
        int n1 = s.length(), n2 = t.length();
        while (i < n1) {
            if (j == n2) return false;
            if (s[i] == t[j]) {
                i++;
            }
            j++;
        }
        return true;
    }
};

3.1.4 Python版本: 

class Solution {
    public boolean isSubsequence(String s, String t) {
        int i = 0, j = 0;
        int n1 = s.length(), n2 = t.length();
        while (i < n1) {
            if (j == n2) return false;
            if (s.charAt(i) == t.charAt(j)) {
                i++;
            }
            j++;
        }
        return true;
    }
}

3.1.5 Go版本: 

func isSubsequence(s string, t string) bool {
    i, j := 0, 0
    n1, n2 := len(s), len(t)
    for i < n1 {
        if j == n2 {
            return false
        }
        if s[i] == t[j] {
            i++
        }
        j++
    }
    return true
}

四、复杂度分析

4.1 方法一:双指针

  • 时间复杂度:O(n+m),其中 n 为 s 的长度,m 为 t 的长度。每次无论是匹配成功还是失败,都有至少一个指针发生右移,两指针能够位移的总距离为 n+m。
  • 空间复杂度:O(1)。

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