Hard!

题目描述:

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。

一个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)

示例 1:

输入: S = "rabbbit", T = "rabbit"
输出: 3
解释: 如下图所示, 有 3 种可以从 S 中得到 "rabbit" 的方案。
(上箭头符号 ^ 表示选取的字母) rabbbit
^^^^ ^^
rabbbit
^^ ^^^^
rabbbit
^^^ ^^^

示例 2:

输入: S = "babgbag", T = "bag"
输出: 5
解释: 如下图所示, 有 5 种可以从 S 中得到 "bag" 的方案。
(上箭头符号 ^ 表示选取的字母) babgbag
^^ ^
babgbag
^^ ^
babgbag
^ ^^
babgbag
^ ^^
babgbag
^^^

解题思路:

看到有关字符串的子序列或者配准类的问题,首先应该考虑的就是用动态规划Dynamic Programming来求解,这个应成为条件反射。而所有DP问题的核心就是找出递推公式,这道题就是递推一个二维的dp数组,下面我们从题目中给的例子来分析,这个二维dp数组应为:

  Ø r a b b b i t
Ø 1 1 1 1 1 1 1 1
r 0 1 1 1 1 1 1 1
a 0 0 1 1 1 1 1 1
b 0 0 0 1 2 3 3 3
b 0 0 0 0 1 3 3 3
i 0 0 0 0 0 0 3 3
t 0 0 0 0 0 0 0 3

首先,若原字符串和子序列都为空时,返回1,因为空串也是空串的一个子序列。若原字符串不为空,而子序列为空,也返回1,因为空串也是任意字符串的一个子序列。而当原字符串为空,子序列不为空时,返回0,因为非空字符串不能当空字符串的子序列。理清这些,二维数组dp的边缘便可以初始化了,下面只要找出递推式,就可以更新整个dp数组了。我们通过观察上面的二维数组可以发现,当更新到dp[i][j]时,dp[i][j] >= dp[i][j - 1] 总是成立,再进一步观察发现,当 T[i - 1] == S[j - 1] 时,dp[i][j] = dp[i][j - 1] + dp[i - 1][j - 1],若不等, dp[i][j] = dp[i][j - 1],所以,综合以上,递推式为:

dp[i][j] = dp[i][j - 1] + (T[i - 1] == S[j - 1] ? dp[i - 1][j - 1] : 0)

根据以上分析,可以写出代码如下。

C++解法一:

 class Solution {
public:
int numDistinct(string S, string T) {
int dp[T.size() + ][S.size() + ];
for (int i = ; i <= S.size(); ++i) dp[][i] = ;
for (int i = ; i <= T.size(); ++i) dp[i][] = ;
for (int i = ; i <= T.size(); ++i) {
for (int j = ; j <= S.size(); ++j) {
dp[i][j] = dp[i][j - ] + (T[i - ] == S[j - ] ? dp[i - ][j - ] : );
}
}
return dp[T.size()][S.size()];
}
};

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