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1.描述

392. 判断子序列

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

1. 在两字符串中各设一指针，对照着s中的每一字符在t中逐个搜索
2. 如果只对某一组s和t进行少数几次操作，或者t不固定，经常变动，则没有什么优化空间。但考虑到题干中所说的进阶情况，我们很容易(容易个屁)联想到一种高效的字符串匹配算法————KMP
3. 由于t固定且由小写字母组成，可以对t预处理，dp[i]记录t中下标i往后(包括i)每一种字母首次出现的下标
4. 预处理后，在t中搜索s内的下一个字符时只需O(1)时间，而无需一个个遍历t的字符

3.AC代码

 class Solution {
public:
    bool isSubsequence(string s, string t) {
        int ssize=s.size(),tsize=t.size();
        
        //预处理
        int dp[tsize+1][26];
        for(int i=0;i<26;++i)
            dp[tsize][i]=tsize;
        for(int p=tsize-1;p>=0;--p){
            for(int i=0;i<26;++i)
                dp[p][i]=dp[p+1][i];
            dp[p][t[p]-97]=p;
        }

        //开始搜索
        int tptr=0;
        for(char &c:s){
            if((tptr=dp[tptr][c-97]) == tsize)
                return false;
            ++tptr;
        }
        return true;
    }
};

参考

对后续挑战的一些思考--如何快速判断大量字符串 - 判断子序列 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)