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115. 不同的子序列

题目描述

给你两个字符串 s 和 t ，统计并返回在 s 的 子序列 中 t 出现的个数。

测试用例保证结果在 32 位有符号整数范围内。

 

示例 1：

输入：s = "rabbbit", t = "rabbit"
输出：3
解释：
如下所示, 有 3 种可以从 s 中得到 "rabbit" 的方案。
rabbbit
rabbbit
rabbbit

示例 2：

输入：s = "babgbag", t = "bag"
输出：5
解释：
如下所示, 有 5 种可以从 s 中得到 "bag" 的方案。 
babgbag
babgbag
babgbag
babgbag
babgbag

 

提示：

  • 1 <= s.length, t.length <= 1000
  • s 和 t 由英文字母组成

解法

方法一：动态规划

思考

统计 \(s\) 中有多少子序列等于 \(t\)。对每个位置选或不选，\(s\) 与 \(t\) 长度可达 \(1000\)，朴素递归会重复计算同一后缀对。

子问题只依赖「\(s\) 用了多长、\(t\) 匹配了多长」。\(f[i][j]\) 表示 \(s\) 前 \(i\) 个字符形成 \(t\) 前 \(j\) 个字符的方案数；\(s\) 当前字符与 \(t\) 对齐时可以多一条「用掉这对字符」的转移。空 \(t\) 有且仅有一种空子序列。

我们定义 \(f[i][j]\) 表示字符串 \(s\) 的前 \(i\) 个字符中，子序列构成字符串 \(t\) 的前 \(j\) 个字符的方案数。初始时 \(f[i][0]=1\)，其中 \(i \in [0,m]\)。

当 \(i \gt 0\) 时，考虑 \(f[i][j]\) 的计算：

  • 当 \(s[i-1] \ne t[j-1]\) 时，不能选取 \(s[i-1]\)，因此 \(f[i][j]=f[i-1][j]\)；
  • 否则，可以选取 \(s[i-1]\)，此时 \(f[i][j]=f[i-1][j-1]\)。

因此我们有如下的状态转移方程：

\[ f[i][j]=\left\{ \begin{aligned} &f[i-1][j], &s[i-1] \ne t[j-1] \\ &f[i-1][j-1]+f[i-1][j], &s[i-1]=t[j-1] \end{aligned} \right. \]

最终的答案即为 \(f[m][n]\)，其中 \(m\) 和 \(n\) 分别是字符串 \(s\) 和 \(t\) 的长度。

时间复杂度 \(O(m \times n)\)，空间复杂度 \(O(m \times n)\)。

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class Solution:
    def numDistinct(self, s: str, t: str) -> int:
        m, n = len(s), len(t)
        f = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
        for i in range(m + 1):
            f[i][0] = 1
        for i, a in enumerate(s, 1):
            for j, b in enumerate(t, 1):
                f[i][j] = f[i - 1][j]
                if a == b:
                    f[i][j] += f[i - 1][j - 1]
        return f[m][n]

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class Solution {
    public int numDistinct(String s, String t) {
        int m = s.length(), n = t.length();
        int[][] f = new int[m + 1][n + 1];
        for (int i = 0; i < m + 1; ++i) {
            f[i][0] = 1;
        }
        for (int i = 1; i < m + 1; ++i) {
            for (int j = 1; j < n + 1; ++j) {
                f[i][j] = f[i - 1][j];
                if (s.charAt(i - 1) == t.charAt(j - 1)) {
                    f[i][j] += f[i - 1][j - 1];
                }
            }
        }
        return f[m][n];
    }
}

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class Solution {
public:
    int numDistinct(string s, string t) {
        int m = s.size(), n = t.size();
        unsigned long long f[m + 1][n + 1];
        memset(f, 0, sizeof(f));
        for (int i = 0; i < m + 1; ++i) {
            f[i][0] = 1;
        }
        for (int i = 1; i < m + 1; ++i) {
            for (int j = 1; j < n + 1; ++j) {
                f[i][j] = f[i - 1][j];
                if (s[i - 1] == t[j - 1]) {
                    f[i][j] += f[i - 1][j - 1];
                }
            }
        }
        return f[m][n];
    }
};

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func numDistinct(s string, t string) int {
    m, n := len(s), len(t)
    f := make([][]int, m+1)
    for i := range f {
        f[i] = make([]int, n+1)
    }
    for i := 0; i <= m; i++ {
        f[i][0] = 1
    }
    for i := 1; i <= m; i++ {
        for j := 1; j <= n; j++ {
            f[i][j] = f[i-1][j]
            if s[i-1] == t[j-1] {
                f[i][j] += f[i-1][j-1]
            }
        }
    }
    return f[m][n]
}

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function numDistinct(s: string, t: string): number {
    const m = s.length;
    const n = t.length;
    const f: number[][] = new Array(m + 1).fill(0).map(() => new Array(n + 1).fill(0));
    for (let i = 0; i <= m; ++i) {
        f[i][0] = 1;
    }
    for (let i = 1; i <= m; ++i) {
        for (let j = 1; j <= n; ++j) {
            f[i][j] = f[i - 1][j];
            if (s[i - 1] === t[j - 1]) {
                f[i][j] += f[i - 1][j - 1];
            }
        }
    }
    return f[m][n];
}

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impl Solution {
    #[allow(dead_code)]
    pub fn num_distinct(s: String, t: String) -> i32 {
        let n = s.len();
        let m = t.len();
        let mut dp: Vec<Vec<u64>> = vec![vec![0; m + 1]; n + 1];

        // Initialize the dp vector
        for i in 0..=n {
            dp[i][0] = 1;
        }

        // Begin the actual dp process
        for i in 1..=n {
            for j in 1..=m {
                dp[i][j] = if s.as_bytes()[i - 1] == t.as_bytes()[j - 1] {
                    dp[i - 1][j] + dp[i - 1][j - 1]
                } else {
                    dp[i - 1][j]
                };
            }
        }

        dp[n][m] as i32
    }
}

方法二：动态规划优化

思考

方法一的 \(f[i][j]\) 只依赖上一行。压缩成一维后，内层必须从大到小更新 \(j\)，以免覆盖尚未使用的 \(f[j-1]\)。空间降为 \(O(|t|)\)。

\(f[i][j]\) 只与上一行有关，因此可以去掉第一维。内层对 \(j\) 从大到小更新，避免覆盖还未使用的 \(f[j-1]\)，空间复杂度降为 \(O(n)\)。

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class Solution:
    def numDistinct(self, s: str, t: str) -> int:
        n = len(t)
        f = [1] + [0] * n
        for a in s:
            for j in range(n, 0, -1):
                if a == t[j - 1]:
                    f[j] += f[j - 1]
        return f[n]

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class Solution {
    public int numDistinct(String s, String t) {
        int n = t.length();
        int[] f = new int[n + 1];
        f[0] = 1;
        for (char a : s.toCharArray()) {
            for (int j = n; j > 0; --j) {
                char b = t.charAt(j - 1);
                if (a == b) {
                    f[j] += f[j - 1];
                }
            }
        }
        return f[n];
    }
}

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class Solution {
public:
    int numDistinct(string s, string t) {
        int n = t.size();
        unsigned long long f[n + 1];
        memset(f, 0, sizeof(f));
        f[0] = 1;
        for (char& a : s) {
            for (int j = n; j; --j) {
                char b = t[j - 1];
                if (a == b) {
                    f[j] += f[j - 1];
                }
            }
        }
        return f[n];
    }
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func numDistinct(s string, t string) int {
    n := len(t)
    f := make([]int, n+1)
    f[0] = 1
    for _, a := range s {
        for j := n; j > 0; j-- {
            if b := t[j-1]; byte(a) == b {
                f[j] += f[j-1]
            }
        }
    }
    return f[n]
}

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function numDistinct(s: string, t: string): number {
    const n = t.length;
    const f: number[] = new Array(n + 1).fill(0);
    f[0] = 1;
    for (const a of s) {
        for (let j = n; j; --j) {
            const b = t[j - 1];
            if (a === b) {
                f[j] += f[j - 1];
            }
        }
    }
    return f[n];
}

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