392 判断子序列

编辑距离类题目基础，只需要计算删除情况。

和 1143.最长公共子序列 有相似之处

✍手写分析

动规五部曲分析

1. 确定dp数组（dp table）以及下标的含义

dp[i][j] 表示以下标i-1为结尾的字符串s，和以下标j-1为结尾的字符串t，相同子序列的长度为dp[i][j]。
注意这里是判断s是否为t的子序列。即t的长度是大于等于s的。

2. 确定递推公式

在确定递推公式的时候，首先要考虑如下两种操作，整理如下：

• if (s[i - 1] == t[j - 1])
  • t中找到了一个字符在s中也出现了
• if (s[i - 1] != t[j - 1])
  • 相当于t要删除元素，继续匹配

if (s[i - 1] == t[j - 1])，那么dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;，因为找到了一个相同的字符，相同子序列长度自然要在dp[i-1][j-1]的基础上加1（如果不理解，在回看一下dp[i][j]的定义）
if (s[i - 1] != t[j - 1])，此时相当于t要删除元素，t如果把当前元素t[j - 1]删除，那么dp[i][j] 的数值就是 看s[i - 1]与 t[j - 2]的比较结果了，即：dp[i][j] = dp[i][j - 1];
其实这里 可以发现和 1143.最长公共子序列 的递推公式基本那就是一样的，区别就是 本题 如果删元素一定是字符串t，而 1143.最长公共子序列 是两个字符串都可以删元素。

3. dp数组如何初始化

从递推公式可以看出dp[i][j]都是依赖于dp[i - 1][j - 1] 和 dp[i][j - 1]，所以dp[0][0]和dp[i][0]是一定要初始化的。

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这里大家已经可以发现，在定义dp[i][j]含义的时候为什么要表示以下标i-1为结尾的字符串s，和以下标j-1为结尾的字符串t，相同子序列的长度为dp[i][j]。
因为这样的定义在dp二维矩阵中可以留出初始化的区间，如图：

如果要是定义的dp[i][j]是以下标i为结尾的字符串s和以下标j为结尾的字符串t，初始化就比较麻烦了。
dp[i][0] 表示以下标i-1为结尾的字符串，与空字符串的相同子序列长度，所以为0. dp[0][j]同理。

4. 确定遍历顺序

同理从递推公式可以看出dp[i][j]都是依赖于dp[i - 1][j - 1] 和 dp[i][j - 1]，那么遍历顺序也应该是从上到下，从左到右
如图所示：

5. 举例推导dp数组

以示例一为例，输入：s = "abc", t = "ahbgdc"，dp状态转移图如下：

dp[i][j]表示以下标i-1为结尾的字符串s和以下标j-1为结尾的字符串t 相同子序列的长度，所以如果dp[s.size()][t.size()] 与 字符串s的长度相同说明：s与t的最长相同子序列就是s，那么s 就是 t 的子序列。
图中dp[s.size()][t.size()] = 3， 而s.size() 也为3。所以s是t 的子序列，返回true。
动规五部曲分析完毕，代码如下：

public boolean isSubsequence(String s, String t) {
    int[][] dp = new int[s.length() + 1][t.length() + 1];

    for (int i = 1; i <= s.length(); i++){
        for (int j = 1; j<= t.length();j++){
            if (s.charAt(i - 1) == t.charAt(j  -1))
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
            else dp[i][j] = dp[i][j - 1];
        }
    }

    return dp[s.length()][t.length()] == s.length();

}

• 时间复杂度：O(n × m)
• 空间复杂度：O(n × m)

115 不同的子序列

✍手写分析

动规五部曲分析

1. 确定dp数组（dp table）以及下标的含义

dp[i][j]：以i-1为结尾的s子序列中出现以j-1为结尾的t的个数为dp[i][j]。

2. 确定递推公式

这一类问题，基本是要分析两种情况

• s[i - 1] 与 t[j - 1]相等
• s[i - 1] 与 t[j - 1] 不相等

当s[i - 1] 与 t[j - 1]相等时，dp[i][j]可以有两部分组成。

• 一部分是用s[i - 1]来匹配，那么个数为dp[i - 1][j - 1]。即不需要考虑当前s子串和t子串的最后一位字母，所以只需要 dp[i-1][j-1]。
• 一部分是不用s[i - 1]来匹配，个数为dp[i - 1][j]。

所以当s[i - 1] 与 t[j - 1]相等时，dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j];
当s[i - 1] 与 t[j - 1]不相等时，dp[i][j]只有一部分组成，不用s[i - 1]来匹配（就是模拟在s中删除这个元素），即：dp[i - 1][j]
所以递推公式为：dp[i][j] = dp[i - 1][j];

3. dp数组如何初始化

从递推公式dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j]; 和 dp[i][j] = dp[i - 1][j]; 中可以看出dp[i][j] 是从上方和左上方推导而来，如图：，那么 dp[i][0] 和dp[0][j]是一定要初始化的。

每次当初始化的时候，都要回顾一下dp[i][j]的定义，dp[i][0]表示什么呢？
dp[i][0] 表示：以i-1为结尾的s可以随便删除元素，出现空字符串的个数。
那么dp[i][0]一定都是1，因为也就是把以i-1为结尾的s，删除所有元素，出现空字符串的个数就是1。
再来看dp[0][j]，dp[0][j]：空字符串s可以随便删除元素，出现以j-1为结尾的字符串t的个数。
那么dp[0][j]一定都是0，s如论如何也变成不了t。
最后就要看一个特殊位置了，即：dp[0][0] 应该是多少。
dp[0][0]应该是1，空字符串s，可以删除0个元素，变成空字符串t。
初始化分析完毕，代码如下：

int[][] dp = new int[s.length() + 1][t.length() + 1];
// 初始化
for (int i = 0; i <= s.length(); i++){
    dp[i][0] = 1;
}

4. 确定遍历顺序

从递推公式dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j]; 和 dp[i][j] = dp[i - 1][j]; 中可以看出dp[i][j]都是根据左上方和正上方推出来的。

所以遍历的时候一定是从上到下，从左到右，这样保证dp[i][j]可以根据之前计算出来的数值进行计算。
代码如下：

// 递归公式
for (int i = 1; i<= s.length(); i++){
    for (int j = 1; j<= t.length(); j++){
        if (s.charAt(i - 1) == t.charAt(j - 1))
            dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j];
        else dp[i][j] = dp[i - 1][j];
    }
}

5. 举例推导dp数组

以s："baegg"，t："bag"为例，推导dp数组状态如下：

如果写出来的代码怎么改都通过不了，不妨把dp数组打印出来，看一看，是不是这样的。
动规五部曲分析完毕，代码如下：

public int numDistinct(String s, String t) {
    int[][] dp = new int[s.length() + 1][t.length() + 1];
    // 初始化
    for (int i = 0; i <= s.length(); i++){
        dp[i][0] = 1;
    }

    // 递归公式
    for (int i = 1; i<= s.length(); i++){
        for (int j = 1; j<= t.length(); j++){
            if (s.charAt(i - 1) == t.charAt(j - 1))
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j];
            else dp[i][j] = dp[i - 1][j];
        }
    }

    return dp[s.length()][t.length()];
}

• 时间复杂度: O(n * m)
• 空间复杂度: O(n * m)

学习资料：

392.判断子序列

115.不同的子序列