不同的子序列
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题目描述
给你两个字符串 s
和 t
,统计并返回在 s
的 子序列 中 t
出现的个数,结果需要对 109 + 7 取模。
示例 1:
输入:s = "rabbbit", t = "rabbit"输出
:3
解释: 如下所示, 有 3 种可以从 s 中得到"rabbit" 的方案
。rabbbit
rabbbit
rabbbit
示例 2:
输入:s = "babgbag", t = "bag"输出
:5
解释: 如下所示, 有 5 种可以从 s 中得到"bag" 的方案
。babgbag
babgbag
babgbag
babgbag
babgbag
提示:
1 <= s.length, t.length <= 1000
s
和t
由英文字母组成
代码结果
运行时间: 32 ms, 内存: 0.0 MB
/*
题目思路:
1. 使用 Java Stream API 实现动态规划。我们可以定义 dp[i][j] 为 s 的前 i 个字符组成的子序列中 t 的前 j 个字符出现的次数。
2. 如果 s[i-1] == t[j-1],则 dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + dp[i-1][j],因为我们可以选择使用或不使用 s[i-1]。
3. 如果 s[i-1] != t[j-1],则 dp[i][j] = dp[i-1][j],因为我们不能使用 s[i-1]。
4. 初始化:dp[0][0] = 1,因为空字符串 t 总是 s 的子序列;如果 t 非空而 s 为空,dp[i][j] = 0。
5. 结果为 dp[s.length][t.length]。
*/
import java.util.stream.IntStream;
public class SolutionStream {
public int numDistinct(String s, String t) {
int MOD = 1000000007;
int m = s.length();
int n = t.length();
int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
IntStream.rangeClosed(0, m).forEach(i -> dp[i][0] = 1);
IntStream.rangeClosed(1, m).forEach(i -> {
IntStream.rangeClosed(1, n).forEach(j -> {
if (s.charAt(i - 1) == t.charAt(j - 1)) {
dp[i][j] = (dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j]) % MOD;
} else {
dp[i][j] = dp[i - 1][j] % MOD;
}
});
});
return dp[m][n];
}
}
解释
方法:
这个题解使用动态规划的思路来解决问题。定义一个dp数组,其中dp[j]表示s的前i个字符中,t的前j个字符出现的次数。遍历s的每个字符,对于每个字符,倒序遍历t的字符。如果s[i]等于t[j],那么更新dp[j]的值,dp[j]等于dp[j]加上dp[j-1]的值(如果j等于0,直接加1)。最后返回dp数组的最后一个元素即可。
时间复杂度:
O(m*n)
空间复杂度:
O(n)
代码细节讲解
🦆
为什么在处理动态规划问题时选择使用一维数组而不是二维数组来保存中间结果?
▷🦆
在动态规划的更新过程中,为什么必须从后向前(倒序)更新dp数组?
▷🦆
代码中提到,如果s和t的长度相等时,只需判断它们是否完全相等。这种情况下,为什么不需要继续使用动态规划的方法?
▷🦆
动态规划状态转移方程中,dp[j]增加dp[j-1]的值是基于什么逻辑?能否解释这个状态转移的具体含义?
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