揭秘如何判断字符串的子序列：剖析Leetcode 392的妙招！

2023-10-01 23:24:29

前言

在计算机科学领域，子序列匹配是一个经典且实用的问题，在各种应用场景中发挥着重要作用。Leetcode 392挑战赛就是一道关于子序列匹配的经典题目，考察选手们对字符串操作和动态规划的掌握程度。本指南将带领你深入理解子序列匹配的精髓，并提供清晰的解题思路和代码示例，帮助你轻松过关！

什么是子序列？

子序列是指从一个字符串中删除一些字符（也可以不删除）而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。例如，“ace”是“abcde”的子序列，因为你可以通过删除“b”和“d”得到“ace”。

Leetcode 392挑战赛题目解析

现在，让我们一起来看看Leetcode 392挑战赛的题目：

给定字符串s和t，判断s是否为t的子序列。

解题思路

要解决Leetcode 392的挑战，我们可以采用动态规划的方法。动态规划是一种解决复杂问题的策略，它将问题分解成更小的子问题，然后逐步解决这些子问题，最终得到问题的整体解决方案。

具体来说，我们可以构建一个二维表格dp，其中dp[i][j]表示字符串s的前i个字符是否为字符串t的前j个字符的子序列。

初始化： dp[0][0] = True，因为空字符串是任何字符串的子序列。
状态转移方程： 对于所有i和j，如果s[i] = t[j]，则dp[i][j] = dp[i-1][j-1]，因为这意味着s[i]可以作为t[j]的子序列的一部分。否则，dp[i][j] = dp[i-1][j]，因为这意味着s[i]不能作为t[j]的子序列的一部分。
最终结果： 如果dp[len(s)][len(t)] = True，则s是t的子序列；否则，s不是t的子序列。

代码示例

def is_subsequence(s, t):
    """
    判断s是否为t的子序列。

    参数：
        s: 字符串s
        t: 字符串t

    返回：
        布尔值，表示s是否为t的子序列
    """

    # 初始化dp表
    dp = [[False] * (len(t) + 1) for _ in range(len(s) + 1)]

    # 初始化第一行和第一列
    for i in range(len(s) + 1):
        dp[i][0] = True
    for j in range(len(t) + 1):
        dp[0][j] = False

    # 填充dp表
    for i in range(1, len(s) + 1):
        for j in range(1, len(t) + 1):
            if s[i - 1] == t[j - 1]:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
            else:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j]

    # 返回结果
    return dp[len(s)][len(t)]