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392.判断子序列
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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
 
两个字符串都只由小写字符组成。
双指针法
- 初始化两个指针:
i用于遍历字符串s,j用于遍历字符串t。 - 遍历字符串 
t:使用指针j遍历字符串t,对于t中的每个字符,检查是否与s中的当前字符(由i指向)相匹配。 - 匹配字符:如果匹配(即 
s[i] == t[j]),则将i和j同时向前移动;如果不匹配,则只将j向前移动。 - 检查是否遍历完 
s:如果i等于s的长度,说明s是t的子序列;如果j先达到t的末尾,则说明s不是t的子序列。 
def isSubsequence(s: str, t: str) -> bool:i, j = 0, 0while i < len(s) and j < len(t):if s[i] == t[j]:i += 1j += 1return i == len(s)# 测试代码
s1, t1 = "abc", "ahbgdc"
s2, t2 = "axc", "ahbgdc"print(isSubsequence(s1, t1))  # 应该输出 True
print(isSubsequence(s2, t2))  # 应该输出 False
 
115.不同的子序列
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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。

提示:
- 0 <= s.length, t.length <= 1000
 - s 和 t 由英文字母组成
 
动态规划思路解析
-  
状态定义:
dp[i][j]表示考虑s的前i个字符和t的前j个字符时,t作为s的子序列出现的次数。
 -  
状态初始化:
dp[0][0] = 1:两个空字符串匹配的次数是1。dp[i][0] = 1对所有i:如果t是空字符串,那么无论s是什么,都只有一种方式使t成为s的子序列(即全部删除s)。
 -  
状态转移:
- 如果 
s的第i个字符与t的第j个字符相同(s[i - 1] == t[j - 1]),那么t的前j个字符可以在s的前i - 1个字符中找到对应的子序列,加上当前匹配的字符,形成新的子序列。同时,t的前j个字符也可能在s的前i - 1个字符中出现多次,不包括s[i]。因此,dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j]。 - 如果不同(
s[i - 1] != t[j - 1]),则s的第i个字符不能用于匹配t的第j个字符。这时,dp[i][j] = dp[i - 1][j]。 
 - 如果 
 -  
最终结果:
dp[len(s)][len(t)]是最终结果,表示s的前len(s)个字符中t的前len(t)个字符作为子序列出现的总次数。
 
def numDistinct(s: str, t: str) -> int:m, n = len(s), len(t)# 初始化一个 (m+1) x (n+1) 的 dp 矩阵dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]# 当 t 为空字符串时,s 的子序列中总有一种方式使得 t 为其子序列for i in range(m + 1):dp[i][0] = 1# 填充 dp 矩阵for i in range(1, m + 1):for j in range(1, n + 1):if s[i - 1] == t[j - 1]:# 如果字符匹配,可以选择使用或不使用 s[i-1]dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j]else:# 如果字符不匹配,只能选择不使用 s[i-1]dp[i][j] = dp[i - 1][j]return dp[m][n]# 测试代码
s = "babgbag"
t = "bag"
print(numDistinct(s, t))  # 应该输出 5
 
