动态规划Day15(子序列第三天,找回状态中。)

发布时间:2024年01月22日

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392.判断子序列(有点模糊)

看到题目的第一想法? ? ? ? ? ? ? ?

看到代码随想录之后的想法

自己实现过程中遇到的困难

115.不同的子序列

看到题目的第一想法? ? ? ? ? ? ? ?

看到代码随想录之后的想法

自己实现过程中遇到的困难


392.判断子序列(有点模糊)

力扣题目链接(opens new window)

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)。

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

看到题目的第一想法
? ? ? ? ? ? ? ?

? ? ? ? 用贪心,遍历两个数组,若相同记录位置继续往下比较

? ? ? ? 看似简单其实写了很久,没有理清楚两个循环的终止 两个变量一个j和一个i

? ? ? ? 若j==length 且 i 未结束,就为false

? ? ? ? 若 j!=length 且i未结束,且 c1[i] = c2[j]则继续 j++


? ? ? ?

????????

看到代码随想录之后的想法

? ? ? ? 用动态规划,和之前最长子序列一样的

? ? ? ? (若最长子序列长度和s相等则返回true 否则返回false)

? ? ? ? 确定dp数组和每个下标的含义

? ? ? ??

? ? ? ? dp[i][j]记录末尾为i-1和j-1的最长的子序列的长度

????????

? ? ? ? 确定递推公式

? ? ? ? 要从递推公式来进行考虑

? ? ? ?若text1[i] = text2[j] 则在之前的基础上+1

????????????????dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1;?

????????若text1[i] != text2[j] 则等于之前的最大值?

? ? ? ? ? ? ? ? 之前的最长子序列是dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);

? ? ? ? ? ? ? ? 这道题是看t能否组成s ,则只要考虑去掉t[j-1]能组成s的最大长度

?????????????????dp[i][j] =? dp[i][j-1]

???????? dp数组初始化

? ? ? ? ? ? ? ? ? 因为dp[i][j] 代表0~i-1,0~j-1的最大子序列,则不需要定义dp[i][0],dp[0][j],因为0 代表-1没有意义

? ? ? ? 确定遍历顺序

? ? ? ? 从前往后,从上往下

? ? ? ? 举例推导dp数组? ? ? ? ? ?

? ? ? ? 打印dp数组

? ? ? ? 打印最后一个元素

自己实现过程中遇到的困难

? ? ? ?自己需要注意i-1和j-1这个点,同时for循环的条件需要 i<=? j<=? 不要忘了等号

? ? ? ? 要结合dp的定义来写递推公式,脑袋转个弯,比如之前是求最长公共子序列,这道题是求t是否能组成s,则也可以视为求两个公共最长子序列,看子序列是否等于s即可

? ? ? ? t是否能组成s ,则若s[i-1]!=t[j-1]时,dp[i][j]要看t[j-2]能组成s[i-1]的最大长度 dp[i][j] = dp[i][j-1]

????????

? ? ? ?

????????字符串用charAt 比较好写,获取目标索引的字符

???????? 不要写成indexOf 那个是获取字符的索引

????????

class Solution {
    public boolean isSubsequence(String s, String t) {
        //简单办法,贪心 先找第一个,再往后找第二个,再往后找第三个
        //卡哥思路 ,看两者最长公共子序列是否相等
        //确定dp数组的和下标的含义
        //dp[i][j] 代表0~i 和0~j的最长相同公共子序列的长度
        //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]
        //确定递推公式
        // 若s[i-1]==t[j-1] 则dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1
        // 若s[i-1]!=t[j-1] 则dp[i][j] = max(dp[i][j-1],dp[i-1][j])
        //dp数组初始化
        //不用初始化
        //确定遍历顺序
        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++){
                //charAt 获取指定位置的字符
                //indexOf 获取指定字符的索引
                if(s.charAt(i-1)==(t.charAt(j-1))){
                    dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1;
                }else{
                    //卡哥做法,这里不需要max
                    //s和t进行比较,若不相等,则相当于t要删除元素 s[i-1]和t[j-2]的比较结果
                    //只需要dp[i][j] = dp[i][j-1];
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i][j-1],dp[i-1][j]);
                }
            }
        }
        return dp[s.length()][t.length()]==s.length();



        /*char[] c1 = s.toCharArray();
        char[] c2 = t.toCharArray();
        if(c1.length>c2.length){
            return false;
        }

        int j = 0;
        for(int i=0;i<c1.length;i++){
            //进入这里之后,我们需要判断是否和第二个数组的值相等,同时要记住之前比较的位置
            while(j<c2.length&&c1[i]!=c2[j]){
                j++;
            }
            //若j到了末尾则不存在,直接返回false
            if(j==c2.length){
                return false;
            }
            //若两者相等,记录好j的位置,从相等的下一个开始比较
            if(c1[i]==c2[j]){
                j++;
            }
            
        }
        return true;*/
    }
}

115.不同的子序列

力扣题目链接(opens new window)

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。

看到题目的第一想法
? ? ? ? ? ? ? ?

? ? ? ?想着用dp 来记录s序列中t出现的个数

? ? ? ? 没想出递推公式来? ? ? ?

????????

看到代码随想录之后的想法

? ? ? ? 用动态规划

? ? ? ? (审题,这道题可以理解为字符串s中能组成t的个数)

? ? ? ? 确定dp数组和每个下标的含义

? ? ? ??

? ? ? ? dp[i][j]记录0~i-1的s 能组成多少个0~j-1的t

????????

? ? ? ? 确定递推公式

? ? ? ? 要从递推公式来进行考虑

? ? ? ?若s[i-1] = t[j-1] 则在之前的基础上+dp[i-1][j]

????????????????dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+dp[i-1][j];?

? ? ? ? 因为这个题求的时能组成0~j-1的t的个数

? ? ? ? 当前选中的是s[i-1] 则有两种考虑?

???????? 1 若加上s[i-1]? ,也就是dp[i-1][j-1] 的基础上组成 dp[i][j]

? ? ? ? ?2 若不加上s[i-1],也就是s[i-1] 之前的元素也能组成t[j-1] 则为dp[i-1][j]

? ? ? ? 简而言之 dp[i-1][j] 也是能组成带上t[i-1]这个元素的 t字符串 的

????????若text1[i] != text2[j] 则等于之前的

? ? ? ? ? ? ? ? 之前的最长子序列是dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);

? ? ? ? ? ? ? ? 这道题是看s能否组成t,去掉s[i-1]也能组成j的最多个数是多少

?????????????????dp[i][j] =? dp[i-1][j]

???????? dp数组初始化

? ? ? ? ? ?dp[i][0]=1 s组成空串??

? ? ? ? ? ?dp[0][j] =0 空串无法组成t

? ? ? ? ? ?dp[0][0] = 1 空串可以组成空串

? ? ? ? 确定遍历顺序

? ? ? ? 从前往后,从上往下

? ? ? ? 举例推导dp数组? ? ? ? ? ?

? ? ? ? 打印dp数组

? ? ? ? 打印最后一个元素

自己实现过程中遇到的困难

? ? ? ?自己需要注意i-1和j-1这个点,同时for循环的条件需要 i<=? j<=? 不要忘了等号

? ? ? ? 要结合dp的定义来写递推公式,脑袋转个弯,比如之前是求最长公共子序列,这道题是求t是否能组成s,则也可以视为求两个公共最长子序列,看子序列是否等于s即可

? ? ? ? t是否能组成s ,则若s[i-1]!=t[j-1]时,dp[i][j]要看t[j-2]能组成s[i-1]的最大长度 dp[i][j] = dp[i][j-1]

????????字符串用charAt 比较好写

class Solution {
    public int numDistinct(String s, String t) {
            // 子序列出现的个数
            // 卡哥的做法
            // 使用二维数组 dp
            // 记录s中t出现的个数
            // 用s中的元素有多少种能组成t
            // 0~i-1范围内的s中,出现多少次0~j-1范围内的t
            // dp[i][j] 0~i 在0~j中出现的次数?
            // 确定递推公式
            // 若s[i-1]=t[j-1] dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+dp[i-1][j] 
            // 其中 dp[i-1][j-1] 代表选中s[i-2],能组成t[i-2]的个数,如今需要加上s[i-1]了一起带上
            // 而dp[i-1][j] 代表去掉s[i-1]也可能组成t[j-1],要把这些次数都加上
            // 之前题目的dp[i-1][j-1]+1 代表最长的相同子序列的长度,出现相同的则+1

            // dp[i][j]
            // dp数组初始化
            // 错误初始化
            // s空串 t有值 dp[0][j] = 1 一种方法组成空串
            // t空串 s有值 dp[i][0] = 0 没有方法组成s
            // s空串 t空串 dp[0][0] = 1 空串有一种方法组成空串

            // 正确初始化
            // s空串 t有值 dp[0][j] = 0 s没有办法组成t
            // t空串 s有值 dp[i][0] = 1 s有一种办法组成t(空串)
            // s空串 t空串 dp[0][0] = 1 空串有一种方法组成空串
            //确定遍历顺序
            //从上到下,从左至右
            // 举例推导dp数组
            int[][] dp = new int[s.length()+1][t.length()+1];
            //s中有多少元素能组成t ,若t为0 代表空串,一种元素能组成
            for(int i=0;i<s.length();i++){
                dp[i][0] = 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] + dp[i-1][j];
                    }else{
                        dp[i][j] = dp[i-1][j];
                    }


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

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_47455684/article/details/135758471
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