LeetCode 392. 判断子序列

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1.描述

392. 判断子序列 - 力扣(LeetCode)

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"是"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。

2.分析

定义两个指针分别指向两个字符串的左端

然后遍历

如果两个指针指向的字符不相等, 指向 t 的指针右移一位 相等则两个指针同时右移一位

如果 字符串 s 先遍历完成或者是两个字符串同时遍历完成 说明 s 为 t 的子序列

从结果上来看只需要遍历完 s 就能说明结果为true了

3.AC代码


class Solution {
public:
    bool isSubsequence(string s, string t) {
        int ps = 0, pt = 0;
        while (ps < s.length() && pt < t.length())
        {
            if (s[ps] == t[pt]) ps++;
            pt++;
        }
        return ps == s.length();
    }
};



4.参考

简单双指针解法 & 更新添加动态规划解法 & 一维DP数组 - 判断子序列 - 力扣(LeetCode)

java的4种解法(第三种方式双百)(公共子序列,双指针,逐个查找,动态规划) - 判断子序列 - 力扣(LeetCode)

Java暴力解法,好理解执行用时: 1 ms , 在所有 Java 提交中击败了 89.71% 的用户 内存消耗: 39.3 MB , 在所有 Java 提交中击败了 73.94% 的用户 - 判断子序列 - 力扣(LeetCode)