题目:http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/distinct-subsequences/

2016-08-25

给出字符串S和字符串T,计算S的不同的子序列中T出现的个数。

子序列字符串是原始字符串通过删除一些(或零个)产生的一个新的字符串,并且对剩下的字符的相对位置没有影响。(比如,“ACE”“ABCDE”的子序列字符串,而“AEC”不是)。

样例

给出S = "rabbbit", T = "rabbit"

返回 3.

标签

解题:

分析:

一般来说,如果题目里面给出两个字符串,基本是两种思路,一种就是递归判断,一种就是动态规划。这里我们可以用 f[i,j] 表示S中前i个字符串中,T的前j个字符出现的次数。

比较 S[i-1] 是否等于 T[j-1]:

(1)如果不相等: f[i,j] = f[i-1,j] ;

(2)如果相等:f[i,j] = f[i-1,j]+f[i-1,j-1];

可以看到,i的状态只与i-1有关,于是可以用滚动数组来进行优化。

总结:像这类动态规划题目,都是设法找到子问题的解,然后进行归纳递推。具体的,比如5,6,7三个题目。

            a. 先设置一个子问题:前i个字符组成的字符串,和前j个字符组成的字符串,它的解为p[i][j];

            b. 然后考虑这个解与p[i-1,j-1],p[i,j-1],p[i-1,j] 的关系。一般就是通过比较前最后两个字符是否相等来归纳,写出问题解的表达式。

            c. 求出初始值,剩下的计算,交给计算机好了。

 代码如下:

class Solution {
public:
/**
* @param S, T: Two string.
* @return: Count the number of distinct subsequences
*/
int numDistinct(string &S, string &T) {
// write your code here
//动态规划问题,主要还是熟悉动态规划的解题模式。
//注意初始值设置要正确,边界要完整。 int Slen=S.length();
int Tlen=T.length();
int dp[Slen+][Tlen+]; dp[][]=;
for(int i=;i<Slen+;i++){
dp[i][]=;
}
for(int j=;j<Tlen+;j++){
dp[][j]=;
}
for(int i=;i<Slen;i++){
for(int j=;j<Tlen;j++){
if(S[i]!=T[j]){
dp[i+][j+]=dp[i][j+];
}
else{
dp[i+][j+]=dp[i][j]+dp[i][j+];
}
}
}
return dp[Slen][Tlen];
}
};

附:优化代码

转自:http://blog.csdn.net/wangyuquanliuli/article/details/45830879

    class Solution {
public:
/**
* @param S, T: Two string.
* @return: Count the number of distinct subsequences
*/
int numDistinct(string &S, string &T) {
// write your code here
vector<int> dp(T.length()+);
dp[] = ;
for(int i=;i<=S.length();i++)
{
for(int j=T.length();j>;j--)
dp[j] += T[j-]==S[i-]?dp[j-]:;
}
return dp[T.length()];
}
};

滚动数组:

转自:http://blog.csdn.net/niushuai666/article/details/6677982

滚动数组的作用在于优化空间,主要应用在递推或动态规划中(如01背包问题)。因为DP(动态规划)题目是一个自底向上的扩展过程,我们常常需要用到的是连续的解,前面的解往往可以舍去。所以用滚动数组优化是很有效的。利用滚动数组的话在N很大的情况下可以达到压缩存储的作用。

一个简单的例子:

斐波那契数列:

一般代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
int Fib[]; int fib(int n)
{
Fib[] = ;
Fib[] = ;
Fib[] = ;
for(int i = ; i <= n; ++i)
Fib[i] = Fib[i - ] + Fib[i - ];
return Fib[n];
} int main()
{
int ncase, n, ans;
scanf("%d", &ncase);
while(ncase--)
{
scanf("%d", &n);
ans = fib(n);
printf("%d\n", ans);
}
return ;
}

利用滚动数组优化后代码为:

大家熟悉的斐波那契数列,f(n) =f(n-1) +f(n-2),如果要求解f(1000),是不需要申请1000个大小的数组的,使用滚动数组只需申请3个空间f[3]就可以完成任务。

#include<cstdio>
using namespace std;
int Fib[]; int fib(int n)
{
Fib[] = ;
Fib[] = ;
for(int i = ; i <= n; ++i)
{//这里实现滚动;
Fib[] = Fib[];
Fib[] = Fib[];
Fib[] = Fib[] + Fib[];
}
return Fib[];
} int main()
{
int ncase, n, ans;
scanf("%d", &ncase);
while(ncase--)
{
scanf("%d", &n);
ans = fib(n);
printf("%d\n", ans);
}
return ;
}

所谓滚动数组,目的在于优化空间,状态转移矩阵使用的是一个N*V的数组,在求解的过程中,我们可以发现,当前状态只与前一状态 的解有关,那么之前存储的状态信息已经无用了,可以舍弃的,我们只需要空间存储当前的状态和前一状态,所以只需使用2*V的空间,循环滚动使用,就可以达 到跟N*V一样的效果。这是一个非常大的空间优化。

滚动数组实际是一种节省空间的办法,时间上没啥优势,多用于DP中,举个例子吧:

一个DP,平常如果需要1000×1000的空间,其实根据DP的无后效性,可以开成2×1000,然后通过滚动,获得和1000×1000一样的效果。 滚动数组常用于DP之中,在DP过程中,我们在由一个状态转向另一个状态时,很可能之前存储的某些状态信息就已经无用了,例如在01背包问题中,从理解角 度讲我们应开DP[i][j]的二维数组,第一维我们存处理到第几个物品,也就是阶段了,第二维存储容量,但是我们获得DP[i],只需使用DP[i - 1]的信息,DP[i - k],k>1都成了无用空间,因此我们可以将数组开成一维就行,迭代更新数组中内容,滚动数组也是这个原理,目的也一样,不过这时候的问题常常是不 可能缩成一维的了,比如一个DP[i][j]需要由DP[i - 1 ][k],DP[i - 2][k]决定,i<n,0<k<=10;n <= 100000000;显然缩不成一维,正常我们应该开一个DP[100000005][11]的数组,结果很明显,超内存,其实我们只要开DP[3] [11]就够了DP[i%3][j]由DP[(i - 1)%3][k]和DP[(i - 2)%3][k]决定,空间复杂度差别巨大。

Lintcode--007(不同的子序列)的更多相关文章

  1. lintcode:最长公共子序列

    题目 最长公共子序列 给出两个字符串,找到最长公共子序列(LCS),返回LCS的长度. 样例 给出"ABCD" 和 "EDCA",这个LCS是 "A& ...

  2. lintcode:最长上升子序列

    题目 最长上升子序列 给定一个整数序列,找到最长上升子序列(LIS),返回LIS的长度. 样例 给出[5,4,1,2,3],这个LIS是[1,2,3],返回 3 给出[4,2,4,5,3,7],这个L ...

  3. lintcode 最长上升连续子序列 II(二维最长上升连续序列)

    题目链接:http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/longest-increasing-continuous-subsequence-ii/ 最长上升连续子序列 I ...

  4. C++版 - Lintcode 77-Longest Common Subsequence最长公共子序列(LCS) - 题解

    版权声明:本文为博主Bravo Yeung(知乎UserName同名)的原创文章,欲转载请先私信获博主允许,转载时请附上网址 http://blog.csdn.net/lzuacm. C++版 - L ...

  5. LintCode 77: 最长公共子序列

    public class Solution { /** * @param A, B: Two string. * @return: the length of the longest common s ...

  6. [LintCode] Longest Increasing Subsequence 最长递增子序列

    Given a sequence of integers, find the longest increasing subsequence (LIS). You code should return ...

  7. [LintCode] Longest Increasing Continuous Subsequence 最长连续递增子序列

    Give an integer array,find the longest increasing continuous subsequence in this array. An increasin ...

  8. lintcode 中等题 :Maximum Product Subarray 最大连续乘积子序列

    题目 乘积最大子序列 找出一个序列中乘积最大的连续子序列(至少包含一个数). 样例 比如, 序列 [2,3,-2,4] 中乘积最大的子序列为 [2,3] ,其乘积为6. 解题  法一:直接暴力求解 时 ...

  9. lintcode :最长上升连续子序列

    题目: 最长上升连续子序列 给定一个整数数组(下标从 0 到 n-1, n 表示整个数组的规模),请找出该数组中的最长上升连续子序列.(最长上升连续子序列可以定义为从右到左或从左到右的序列.) 样例 ...

  10. lintcode 77.Longest Common Subsequence(最长公共子序列)、79. Longest Common Substring(最长公共子串)

    Longest Common Subsequence最长公共子序列: 每个dp位置表示的是第i.j个字母的最长公共子序列 class Solution { public: int findLength ...

随机推荐

  1. c#调用c++开发的dll const char* 返回值接收问题

    原文:c#调用c++开发的dll const char* 返回值接收问题 用c#调用视频接口相关的dll,dll使用c++开发. c++接口定义如下: PLATFORM const char* Pla ...

  2. MFC基本框架

    MFC基本框架 By  小戴 发表于 2006-12-21 15:59:00  MFC 应用程序框架 1. MFC 简介: MFC ( Microsoft Foundation Class )是由 ...

  3. db file scattered read

    SQL> set linesize 200 SQL> col name format a30 SQL> select SESSION_ID,NAME,P1,P2,P3,WAIT_TI ...

  4. Codeforces 460 DE 两道题

    D Little Victor and Set 题目链接 构造的好题.表示是看了题解才会做的. 假如[l,r]长度不超过4,直接暴力就行了. 假如[l,r]长度大于等于5,那么如果k = 1,显然答案 ...

  5. Hadoop2.4.1 使用MapReduce简单的数据清洗

    package com.bank.service; import java.io.IOException;import java.text.ParseException;import java.tex ...

  6. Objective-C priority queue

    http://stackoverflow.com/questions/17684170/objective-c-priority-queue PriorityQueue.h // // Priorit ...

  7. 前端input选中状态时的蓝框

    input标签在选中状态时,我们的浏览器不同时,会有不同效果. 一般我们chrome时可能会没有这个效果,但是如果是safari时,这个效果就... 这时为了达到效果统一,我们不得不去掉这个蓝框,就要 ...

  8. npm包管理工具

    # 从官方包仓库中查找forever包的信息 npm search forever # 查看forever包中package.json的信息 npm view forever # 下载,安装forev ...

  9. 3DES加密算法

    在日常设计及开发中,为确保数据传输和数据存储的安全,可通过特定的算法,将数据明文加密成复杂的密文.目前主流加密手段大致可分为单向加密和双向加密. 单向加密:通过对数据进行摘要计算生成密文,密文不可逆推 ...

  10. form表单提交之前推断

    1.使用onsubmit方法 <form name="Form" action="t" method="post" onsubmit= ...