今天是除夕，大家新年快乐哈~虎年行大运~~
算法继续，本篇带来的是非常典型的一道题：“判断子序列”，采用的是双指针的解法~
冲就完事了~
题：
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
- 0 <= s.length <= 100
- 0 <= t.length <= 10^4
- 两个字符串都只由小写字符组成。
解题思路：
本题询问的是，s是否是t的子序列，因此只要能找到任意一种s在t中出现的方式，即可认为s是t的子序列。 而当我们从前往后匹配，可以发现每次贪心地匹配靠前的字符是最优决策。
假定当前需要匹配字符c，而字符c在t中的位置x1和x2出现（x1 < x2），那么贪心取x1是最优解，因为x2后面能取到的字符，x1也都能取到，并且通过x1与x2之间的可选字符，更有希望能匹配成功。
这样，我们初始化两个指针i和j，分别指向s和t的初始位置。每次贪心地匹配，匹配成功则i和j同时右移，匹配s的下一个位置，匹配失败则j右移，i不变，尝试用t的下一个字符匹配s。最终如果i移动到s的末尾，就说明s是t的子序列。
JavaScript 实现：
// isSubSequence 时间复杂度O(N)，空间复杂度O(1) func isSubSequence(s, t string) bool { m, n := len(s), len(t) i, j := 0, 0 for i < m && j < n { if s[i] == t[j] { i++ } j++ } return i == m }
以上~
我是掘金安东尼，输出暴露输入，技术洞见生活，再会~
