leetcode 115 不同的子序列

简介: leetcode 115 不同的子序列

不同的子序列

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回溯法(超时)

class Solution {
public:
    vector<int> path;
    vector<vector<int>> result;
    void backtracking(string s, string t , int deep ,int pre , vector<int> &path)
    {
        if(deep >= s.size()) return;
        if(pre >= t.size()) 
        {
            if(find(result.begin() , result.end(),path)==result.end())
            {
                for(int i=1 ; i<path.size();i++)
                {
                    if(path[i] <= path[i-1]) return; 
                }
                result.push_back(path);
            }
            return;
        }
        for(int i=deep ; i<s.size(); i++)
        {
            if(s[i] == t[pre] )
            {   
                path.push_back(i);
                backtracking(s,t,i,pre+1,path);
                path.pop_back();
            }
        }
        return;
    }
    int numDistinct(string s, string t) {
        backtracking(s,t,0,0,path);
        return result.size();
    }
};

动态规划

  • 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]。
  • 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

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]。

一部分是不用s[i - 1]来匹配,个数为dp[i - 1][j]。

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

s[i - 1] 与 t[j - 1] 不相等

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

  • dp数组如何初始化

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。


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class Solution {
public:
    int numDistinct(string s, string t) {
        vector<vector<uint64_t>> dp(s.size()+1 , vector<uint64_t>(t.size()+1,0) );
        for(int i=1 ; i<s.size()+1 ;i++)
            dp[i][0] = 1;
        for(int j=1 ;j<t.size()+1 ;j++)
            dp[0][j] = 0;
        dp[0][0] = 1;
        for(int i=0 ; i<s.size() ;i++)
        {
            for(int j=0 ;j<t.size();j++)
            {
                if(s[i]==t[j]) dp[i+1][j+1] = dp[i][j] + dp[i][j+1];
                else dp[i+1][j+1] = dp[i][j+1];
            }
        }
        return dp[s.size()][t.size()];
    }
};

二刷

class Solution {
public:
    int numDistinct(string s, string t) {
        vector<vector<unsigned long long>> dp(s.size()+1 , vector<unsigned long long>(t.size()+1,0));
         for(int i=0 ; i<=s.size() ;i++)
            dp[i][0] = 1;
        for(int i=1 ; i<=s.size() ;i++)
        {
            for(int j=1 ; j<=t.size() ;j++)
            {
                if(s[i-1]==t[j-1]) dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + dp[i-1][j];
                else dp[i][j] = dp[i-1][j];
                // cout<<dp[i][j]<<' ';
            }
            // cout<<endl;
        }
        return dp[s.size()][t.size()];
    }
}; 
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