https://leetcode-cn.com/problems/is-subsequence/solution/java-dp-by-zxy0917-5/ 描述 给定字符串 s 和 t ,判断 s 是否为 t 的子序列. 你可以认为 s 和 t 中仅包含英文小写字母.字符串 t 可能会很长(长度 ~= 500,000),而 s 是个短字符串(长度 <=100). 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些(也可以不删除)字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串.(例如,"ace"…

392. 判断子序列 给定字符串 s 和 t ,判断 s 是否为 t 的子序列. 你可以认为 s 和 t 中仅包含英文小写字母.字符串 t 可能会很长(长度 ~= 500,000),而 s 是个短字符串(长度 <=100). 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些(也可以不删除)字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串.(例如,"ace"是"abcde"的一个子序列,而"aec"不是). 示例 1: s = "abc"…

判断子序列 给定字符串 s 和 t ,判断 s 是否为 t 的子序列. 你可以认为 s 和 t 中仅包含英文小写字母.字符串 t 可能会很长(长度 ~= 500,000),而 s 是个短字符串(长度 <=100). 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些(也可以不删除)字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串.(例如,"ace"是"abcde"的一个子序列,而"aec"不是). 示例 1:s = "abc", t =…

[思路] 判断s是否为t的子串,所以length(s)<=length(t).于是两个指针,一次循环. 将s.t转换为数组p1.p2. i为过程中s的匹配长度. i=0空串,单独讨论返回true. 当i=p1.length-1时返回true,否则循环结束返回false. [代码] class Solution { public boolean isSubsequence(String s, String t) { char []p1=s.toCharArray(); char []p2=t.to…

Leetcode之动态规划(DP)专题-392. 判断子序列(Is Subsequence) 给定字符串 s 和 t ,判断 s 是否为 t 的子序列. 你可以认为 s 和 t 中仅包含英文小写字母.字符串 t 可能会很长(长度 ~= 500,000),而 s 是个短字符串(长度 <=100). 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些(也可以不删除)字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串.(例如,"ace"是"abcde"的一个子序列,而"aec…

本文总结LeetCode上有动态规划的算法题,推荐刷题总数为54道.具体考点分析如下图: 1.中心扩展法 题号:132. 分割回文串 II,难度困难 2.背包问题 题号:140. 单词拆分 II,难度困难(最佳解法采用记忆化回溯) 题号:416. 分割等和子集,难度中等 题号:474. 一和零,难度中等 题号:638. 大礼包,难度中等(回溯法解决,分解为子问题,有动态规划的思路) 3.最短路径问题 矩阵空间,逆向动态规划 题号:174. 地下城游戏,难度困难 题号:312. 戳气球,难度困难,…

792. 匹配子序列的单词数 792. Number of Matching Subsequences 相似题目 392. 判断子序列…

LeetCode探索初级算法 - 动态规划 今天在LeetCode上做了几个简单的动态规划的题目,也算是对动态规划有个基本的了解了.现在对动态规划这个算法做一个简单的总结. 什么是动态规划 动态规划英文 Dynamic Programming,是求解决策过程最优化的数学方法,后来沿用到了编程领域. 动态规划的大致思路是把一个复杂的问题转化成一个分阶段逐步递推的过程,从简单的初始状态一步一步递推,最终得到复杂问题的最优解. 动态规划解决问题的过程分为两步: 寻找状态转移方程 利用状态转移方程式自底…

原题 判断子序列 /** * @param {string} s * @param {string} t * @return {boolean} */ var isSubsequence = function(s, t) { var sl = s.length; var tl = t.length; if (sl === 0) { return true; } if (tl < sl) { return false; } var sindex = 0; for (let i = 0; i <…

思路:nums为给定的数组,动态规划: 设 一维数组:dp[i] 表示 以第i个元素为结尾的一段最大子序和. 1)若dp[i-1]小于0,则dp[i]加上前面的任意长度的序列和都会小于nums[i],则 dp[i] = nums[i]; 2)  若dp[i-1] 不小于0, 则 dp[i] = dp[i-1] + nums[i]; 边界条件:dp[0] = nums[0]  (nums数组的第一个元素的最大长度就是本身) class Solution { public: int maxSubAr…