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社区首页 >专栏 >LeetCode 0115. 不同的子序列[动态规划详解]

LeetCode 0115. 不同的子序列[动态规划详解]

原创
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Yano_nankai
修改2021-03-21 18:45:28
6740
修改2021-03-21 18:45:28
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文章被收录于专栏:二进制文集二进制文集

题目描述

题目链接

给定一个字符串 s 和一个字符串 t ,计算在 s 的子序列中 t 出现的个数。

字符串的一个 子序列 是指,通过删除一些(也可以不删除)字符且不干扰剩余字符相对位置所组成的新字符串。(例如,"ACE" 是 "ABCDE" 的一个子序列,而 "AEC" 不是)

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:
如下图所示,有 3 种可以从 s 中得到 "rabbit" 的方案。
(上箭头符号 ^ 表示选取的字母)
rabbbit
^^^^ ^^
rabbbit
^^ ^^^^
rabbbit
^^^ ^^^

示例 2:

输入:s = "babgbag", t = "bag"
输出:5
解释:
如下图所示,有 5 种可以从 s 中得到 "bag" 的方案。 
(上箭头符号 ^ 表示选取的字母)
babgbag
^^ ^
babgbag
^^    ^
babgbag
^    ^^
babgbag
  ^  ^^
babgbag
    ^^^

解题思路

定义 dpi 为 si 和 tj 所组成的不同的子序列数量。

状态转移方程为:

  • si==tj:dpi=dpi-1+dpi-1,dpi-1 表示用了 si,dpi-1 表示不用 si
  • si!=tj:dpi=dpi-1,表示不用 si

下面以题目中的示例 1 为例:

代码

class Solution {
    public int numDistinct(String s, String t) {
        int[][] dp = new int[s.length() + 1][t.length() + 1];
        for (int i = 0; i < dp.length; i++) {
            dp[i][0] = 1;
        }
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            for (int j = 0; j < t.length(); j++) {
                if (s.charAt(i) == t.charAt(j)) {
                    dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j] + dp[i][j + 1];
                } else {
                    dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j + 1];
                }
            }
        }
        return dp[s.length()][t.length()];
    }
}

复杂度分析

  • 时间复杂度:设 s 的长度是 t 的长度是 n,则时间复杂度是 O(m*n)
  • 空间复杂度:O(m*n)

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原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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