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编程问答

leetcode 115. Distinct Subsequences Hard | 115. 不同的子序列(动态规划)

發布時間:2024/2/28 编程问答 42 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 leetcode 115. Distinct Subsequences Hard | 115. 不同的子序列(动态规划) 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

題目

https://leetcode.com/problems/distinct-subsequences/

題解

方法1:遞歸(超時)

這種解法比較容易理解,時間復雜度沒算出來,但肯定不是 O(m*n)。提交之后超時了。

2021-9-20 09:33:04 補充:根據左神的“從暴力遞歸到動態規劃”,可以給此方法加傻緩存,即可得到動態規劃解法。

class Solution {public int numDistinct(String s, String t) {char[] ss = s.toCharArray();char[] tt = t.toCharArray();int count = count(ss, tt, 0, 0);return count;}public int count(char[] ss, char[] tt, int sBegin, int tBegin) {if (tBegin == tt.length) return 1;if (sBegin == ss.length) return 0;int cnt = 0;while (sBegin != ss.length) {if (ss[sBegin] == tt[tBegin]) {cnt += count(ss, tt, sBegin + 1, tBegin + 1); // 固定當前字母并調子過程}// 不固定當前字母繼續搜索sBegin++;}// System.out.println("cnt2=" + cnt);return cnt;} }

方法2:動態規劃

參考:https://leetcode.com/problems/distinct-subsequences/discuss/37327/Easy-to-understand-DP-in-Java

The idea is the following:

  • we will build an array mem where mem[i+1][j+1] means that S[0..j] contains T[0..i] that many times as distinct subsequences. Therefor the result will be mem[T.length()][S.length()].
  • we can build this array rows-by-rows:
  • the first row must be filled with 1. That’s because the empty string is a subsequence of any string but only 1 time. So mem[0][j] = 1 for every j. So with this we not only make our lives easier, but we also return correct value if T is an empty string.
  • the first column of every rows except the first must be 0. This is because an empty string cannot contain a non-empty string as a substring – the very first item of the array: mem[0][0] = 1, because an empty string contains the empty string 1 time.

So the matrix looks like this:

S 0123....j T +----------+|1111111111| 0 |0 | 1 |0 | 2 |0 | . |0 | . |0 | i |0 |

From here we can easily fill the whole grid: for each (x, y), we check if S[x] == T[y] we add the previous item and the previous item in the previous row, otherwise we copy the previous item in the same row. The reason is simple:

  • if the current character in S doesn’t equal to current character T, then we have the same number of distinct subsequences as we had without the new character.
  • if the current character in S equal to the current character T, then the distinct number of subsequences = the same number we had before plus the distinct number of subsequences we had with less longer T and less longer S.

An example:
S: [acdabefbc] and T: [ab]

first we check with a:

* *S = [acdabefbc] mem[1] = [0111222222]

then we check with ab:

* * S = [acdabefbc] mem[1] = [0111222222] mem[2] = [0000022244]

And the result is 4, as the distinct subsequences are:

S = [a b ]S = [a b ]S = [ ab ]S = [ a b ]

See the code in Java:

public int numDistinct(String S, String T) {// array creationint[][] mem = new int[T.length()+1][S.length()+1];// filling the first row: with 1sfor(int j=0; j<=S.length(); j++) {mem[0][j] = 1;}// the first column is 0 by default in every other rows but the first, which we need.for(int i=0; i<T.length(); i++) {for(int j=0; j<S.length(); j++) {if(T.charAt(i) == S.charAt(j)) {mem[i+1][j+1] = mem[i][j] + mem[i+1][j];} else {mem[i+1][j+1] = mem[i+1][j];}}}return mem[T.length()][S.length()]; }

Sure let’s consider the same example as above: S = [acdabefbc], T = [ab]

* * S = [acdabefbc] mem[1] = [0111222222] mem[2] = [00000222_ ]

Imagine that we are filling the gap at _. That means i=1, so T[i] = b and j=7, so S[j] = b.

We’re looking for mem[i+1][j+1], which is the place for _. Currently we know that at this position we have 2 as before, because mem[1][7] = 2, which is the position ABOVE and LEFT to _. Also we know that so far we had 2 subsequences before (namely AcdaBef and acdABef – highlighted with uppercase) because mem[2][7] = 2, which is LEFT to _. So having this new b would increase the number of subsequences (currently 2) with a number of 2, because it can be matched with the 2 as we saw before. That’s why if T[i] == S[j] then mem[i+1][j+1] := mem[i][j] + mem[i+1][j]. So _ will be 4.

總結一下就是:當前 i, j 位置不同子序列數量 = 包含當前字母之前的 [i-1][j-1] 位置已有的不同子序列數量(之前缺當前字母,所以不是完整的子序列,但由于當前字母相同,所以構成并增加了新的可能情況) + 如果當前字母不相同的話 [i][j-1] 位置已經有的的子序列數量(被繼承過來作為累加)

I hope this helped.

自己實現了一遍:

class Solution {public int numDistinct(String s, String t) {int[][] dp = new int[t.length() + 1][s.length() + 1]; // dp[i][j]表示t[:i]在s[:j]范圍內的不同子序列數量for (int i = 0; i < s.length() + 1; i++) {dp[0][i] = 1; // "" 是任何序列的子序列}for (int i = 0; i < t.length(); i++) {dp[i + 1][0] = 0; // "" 不包含任何子序列for (int j = 0; j < s.length(); j++) {if (s.charAt(j) == t.charAt(i)) {// dp[i+1][j+1] = 不選定當前字母時繼承前面已有的子序列數量 + 選定當前字母時與前一個不包含此字母的子序列拼接而產生的新的子序列數量dp[i + 1][j + 1] = dp[i + 1][j] + dp[i][j];}else {dp[i + 1][j + 1] = dp[i + 1][j];}}}return dp[t.length()][s.length()];} }

總結

以上是生活随笔為你收集整理的leetcode 115. Distinct Subsequences Hard | 115. 不同的子序列(动态规划)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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