[LeetCode] 115. Distinct Subsequences

Given two strings 

s

 and 

t

, return the number of distinct subsequences of 

s

 which equals 

t

.

A string's subsequence is a new string formed from the original string by deleting some (can be none) of the characters without disturbing the remaining characters' relative positions. (i.e., 

"ACE"

 is a subsequence of 

"ABCDE"

 while 

"AEC"

 is not).

It is guaranteed the answer fits on a 32-bit signed integer.

Example 1:

Input: s = "rabbbit", t = "rabbit"
Output: 3
Explanation:
As shown below, there are 3 ways you can generate "rabbit" from S.
         rabbbit              rabbbit              rabbbit           

Example 2:

Input: s = "babgbag", t = "bag"
Output: 5
Explanation:
As shown below, there are 5 ways you can generate "bag" from S.
         babgbag              babgbag              babgbag              babgbag              babgbag           

Constraints:

• 0 <= s.length, t.length <= 1000

• s

  t

   consist of English letters.

不同的子序列。

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。

来源：力扣（LeetCode）

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思路是二维DP。我们首先创建一个二维数组，长度是 int[][] dp = new int[s.length() + 1][t.length() + 1]。+1 的部分是DP类型的题的经典操作，这个DP数组的含义是当 S 以 i 结尾，T 以 j 结尾的时候，满足题意的subsequence的个数是多少。

这里有几个重点需要提及

• 首先如果 T 为空的时候，因为一个空串是任何非空字符串的 subsequence 所以 dp[i][0] = 1
• 如果 T 不为空，又分如下两种情况，我们用这个例子理解，S = ABCC, T = ABC
  • 如果s.charAt(i - 1) == t.charAt(j - 1)，也就是两边字母相同的时候，dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i - 1][j - 1]。比如例子中如果S和T都走到了各自最后的字母C的时候，这里有匹配，需要比较的是ABCC中含有多少个不同的ABC，这里分两种情况
    • 如果我们考虑使用当前这个匹配，我们看一下前面的子串 ABC 和 AB 的匹配情况，对应dp[i - 1][j - 1]
    • 如果不使用当前这个匹配，也就是说 S 中不包含标红的 C 的时候，我们看一下 S = ABC 里面有多少能有多少subsequence能匹配 T，对应dp[i - 1][j]
    • 把如上这两种情况加起来，dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j]
  • 如果s.charAt(i - 1) != t.charAt(j - 1)，也就是当前字母不匹配的情况下，我们只需要看 dp[i][j - 1]

时间O(mn)

空间O(mn)

1 class Solution {
 2     public static int numDistinct(String s, String t) {
 3         int[][] dp = new int[s.length() + 1][t.length() + 1];
 4         // corner case, if T is an empty string
 5         for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
 6             dp[i][0] = 1;
 7         }
 8 
 9         for (int i = 1; i <= s.length(); i++) {
10             for (int j = 1; j <= t.length(); j++) {
11                 if (s.charAt(i - 1) == t.charAt(j - 1)) {
12                     dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i - 1][j - 1];
13                 } else {
14                     dp[i][j] = dp[i - 1][j];
15                 }
16             }
17         }
18         return dp[s.length()][t.length()];
19     }
20 }