LeetCode 115: Distinct Subsequences

Distinct Subsequences

Given a string S and a string T, count the number of distinct subsequences of T in S.

A subsequence of a string is a new string which is formed from the original string by deleting some (can be none) of the characters without disturbing the relative positions of the remaining characters. (ie, "ACE" is a subsequence of "ABCDE" while "AEC" is not).

Here is an example:
S = "rabbbit", T = "rabbit"

Return 3.

SOLUTION 1（AC）:

现在这种DP题目基本都是5分钟AC咯。主页君引一下别人的解释咯：

http://blog.csdn.net/fightforyourdream/article/details/17346385?reload#comments

http://blog.csdn.net/abcbc/article/details/8978146

引自以上的解释：

 遇到这种两个串的问题，很容易想到DP。但是这道题的递推关系不明显。可以先尝试做一个二维的表int[][] dp，用来记录匹配子序列的个数（以S ="rabbbit",T = "rabbit"为例）：

 

    r a b b b i t

  1 1 1 1 1 1 1 1

r 0 1 1 1 1 1 1 1

a 0 0 1 1 1 1 1 1

b 0 0 0 1 2 3 3 3

b 0 0 0 0 1 3 3 3

i 0 0 0 0 0 0 3 3

t 0 0 0 0 0 0 0 3  

从这个表可以看出，无论T的字符与S的字符是否匹配，dp[i][j] = dp[i][j - 1].就是说，假设S已经匹配了j - 1个字符，得到匹配个数为dp[i][j - 1].现在无论S[j]是不是和T[i]匹配，匹配的个数至少是dp[i][j - 1]。除此之外，当S[j]和T[i]相等时，我们可以让S[j]和T[i]匹配，然后让S[j - 1]和T[i - 1]去匹配。所以递推关系为：

dp[0][0] = 1; // T和S都是空串.

dp[0][1 ... S.length() - 1] = 1; // T是空串，S只有一种子序列匹配。

dp[1 ... T.length() - 1][0] = 0; // S是空串，T不是空串，S没有子序列匹配。

dp[i][j] = dp[i][j - 1] + (T[i - 1] == S[j - 1] ? dp[i - 1][j - 1] : 0).1 <= i <= T.length(), 1 <= j <= S.length()

dp[i][j] 等于两种情况相加即： T[0……i] 与 S[0 …… j-1]的匹配序列个数（T[i]不与S[j]相等匹配时）   加上  T[i]与S[j]相等匹配时 T[0……i-1] 与 S[0 …… j-1]的匹配序列的个数

 

这道题可以作为两个字符串DP的典型：

两个字符串：

先创建二维数组存放答案，如解法数量。注意二维数组的长度要比原来字符串长度+1，因为要考虑第一个位置是空字符串。

然后考虑dp[i][j]和dp[i-1][j],dp[i][j-1],dp[i-1][j-1]的关系，如何通过判断S.charAt(i)和T.charAt(j)的是否相等来看看如果移除了最后两个字符，能不能把问题转化到子问题。

最后问题的答案就是dp[S.length()][T.length()]

还有就是要注意通过填表来找规律。

注意：循环的时候，一定要注意i的取值要到len，这个出好几次错了。

 1 public class Solution { 2     public int numDistinct(String S, String T) { 3         if (S == null || T == null) { 4             return 0; 5         } 6          7         int lenS = S.length(); 8         int lenT = T.length(); 9         10         if (lenS < lenT) {11             return 0;12         }13         14         int[][] D = new int[lenS + 1][lenT + 1];15         16         // BUG 1: forget to use <= instead of <....17         for (int i = 0; i <= lenS; i++) {18             for (int j = 0; j <= lenT; j++) {19                 // both are empty.20                 if (i == 0 && j == 0) {21                     D[i][j] = 1;22                 } else if (i == 0) {23                     // S is empty, can't form a non-empty string.24                     D[i][j] = 0;25                 } else if (j == 0) {26                     // T is empty. S is not empty.27                     D[i][j] = 1;28                 } else {29                     D[i][j] = 0;30                     // keep the last character of S.31                     if (S.charAt(i - 1) == T.charAt(j - 1)) {32                         D[i][j] += D[i - 1][j - 1];33                     }34                     35                     // discard the last character of S.36                     D[i][j] += D[i - 1][j];37                 }38             }39         }40         41         return D[lenS][lenT];42     }43 }

ps:自己写的

class Solution {public:    int numDistinct(string s, string t) {        int flg[t.size()+1][s.size()+1];        for(int j=0;j<=s.size();j++){            flg[0][j]=1;        }        for(int i=1;i<=t.size();i++)            flg[i][0]=0;        for(int i=1;i<=t.size();i++){            for(int j=1;j<=s.size();j++){                flg[i][j]=flg[i][j-1]+(t[i-1]==s[j-1]?flg[i-1][j-1]:0);            }        }        return flg[t.size()][s.size()];    }};

View Code

运行时间：

Submit TimeStatusRun TimeLanguage13 minutes agoAccepted432 msjava

SOLUTION 2:

递归解法也写一下，蛮简单的：

但是这个解法过不了，TLE了。

 1 // SOLUTION 2: recursion version. 2     public int numDistinct(String S, String T) { 3         if (S == null || T == null) { 4             return 0; 5         } 6          7         return rec(S, T, 0, 0); 8     } 9     10     public int rec(String S, String T, int indexS, int indexT) {11         int lenS = S.length();12         int lenT = T.length();13         14         // base case:15         if (indexT >= lenT) {16             // T is empty.17             return 1;18         }19         20         if (indexS >= lenS) {21             // S is empty but T is not empty.22             return 0;23         }24         25         int sum = 0;26         // use the first character in S.27         if (S.charAt(indexS) == T.charAt(indexT)) {28             sum += rec(S, T, indexS + 1, indexT + 1);29         }30         31         // Don't use the first character in S.32         sum += rec(S, T, indexS + 1, indexT);33         34         return sum;35     }

View Code

 

SOLUTION 3:

递归加上memory记忆之后，StackOverflowError. 可能还是不够优化。确实递归层次太多。

Runtime Error Message:Line 125: java.lang.StackOverflowErrorLast executed input:"zzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzz

 1 // SOLUTION 3: recursion version with memory. 2     public int numDistinct(String S, String T) { 3         if (S == null || T == null) { 4             return 0; 5         } 6          7         int lenS = S.length(); 8         int lenT = T.length(); 9         10         int[][] memory = new int[lenS + 1][lenT + 1];11         for (int i = 0; i <= lenS; i++) {12             for (int j = 0; j <= lenT; j++) {13                 memory[i][j] = -1;14             }15         }16         17         return rec(S, T, 0, 0, memory);18     }19     20     public int rec(String S, String T, int indexS, int indexT, int[][] memory) {21         int lenS = S.length();22         int lenT = T.length();23         24         // base case:25         if (indexT >= lenT) {26             // T is empty.27             return 1;28         }29         30         if (indexS >= lenS) {31             // S is empty but T is not empty.32             return 0;33         }34         35         if (memory[indexS][indexT] != -1) {36             return memory[indexS][indexT];37         }38         39         int sum = 0;40         // use the first character in S.41         if (S.charAt(indexS) == T.charAt(indexT)) {42             sum += rec(S, T, indexS + 1, indexT + 1);43         }44         45         // Don't use the first character in S.不管S[indexS]与T[indexT]相不相等都跳过46         sum += rec(S, T, indexS + 1, indexT);47         48         // record the solution.49         memory[indexS][indexT] = sum;50         return sum;51     }

View Code

 

SOLUTION 4 （AC）:

参考了http://blog.csdn.net/fightforyourdream/article/details/17346385?reload#comments的代码后，发现递归过程找解的过程可以优化。我们不需要沿用DP的思路

而应该与permutation之类差不多，把当前可能可以取的解都去尝试一次。就是在S中找到T的首字母，再进一步递归。

Submit TimeStatusRun TimeLanguage0 minutes agoAccepted500 msjava

 1 // SOLUTION 4: improved recursion version 2     public int numDistinct(String S, String T) { 3         if (S == null || T == null) { 4             return 0; 5         } 6          7         int lenS = S.length(); 8         int lenT = T.length(); 9         10         int[][] memory = new int[lenS + 1][lenT + 1];11         for (int i = 0; i <= lenS; i++) {12             for (int j = 0; j <= lenT; j++) {13                 memory[i][j] = -1;14             }15         }16         17         return rec4(S, T, 0, 0, memory);18     }19     20     public int rec4(String S, String T, int indexS, int indexT, int[][] memory) {21         int lenS = S.length();22         int lenT = T.length();23         24         // base case:25         if (indexT >= lenT) {26             // T is empty.27             return 1;28         }29         30         if (indexS >= lenS) {31             // S is empty but T is not empty.32             return 0;33         }34         35         if (memory[indexS][indexT] != -1) {36             return memory[indexS][indexT];37         }38         39         int sum = 0;40         for (int i = indexS; i < lenS; i++) {41             // choose which character in S to choose as the first character of T.42             if (S.charAt(i) == T.charAt(indexT)) {43                 sum += rec4(S, T, i + 1, indexT + 1, memory);44             }45         }46         47         // record the solution.48         memory[indexS][indexT] = sum;49         return sum;50     }

View Code

 

SOLUTION 5:

在SOLUTION 4的基础之上，把记忆体去掉之后，仍然是TLE

Time Limit ExceededMore Details 

Last executed input:"daacaedaceacabbaabdccdaaeaebacddadcaeaacadbceaecddecdeedcebcdacdaebccdeebcbdeaccabcecbeeaadbccbaeccbbdaeadecabbbedceaddcdeabbcdaeadcddedddcececbeeabcbecaeadddeddccbdbcdcbceabcacddbbcedebbcaccac", "ceadbaa"

 1 // SOLUTION 5: improved recursion version without memory. 2     public int numDistinct(String S, String T) { 3         if (S == null || T == null) { 4             return 0; 5         } 6  7         return rec5(S, T, 0, 0); 8     } 9     10     public int rec5(String S, String T, int indexS, int indexT) {11         int lenS = S.length();12         int lenT = T.length();13         14         // base case:15         if (indexT >= lenT) {16             // T is empty.17             return 1;18         }19         20         if (indexS >= lenS) {21             // S is empty but T is not empty.22             return 0;23         }24         25         int sum = 0;26         for (int i = indexS; i < lenS; i++) {27             // choose which character in S to choose as the first character of T.28             if (S.charAt(i) == T.charAt(indexT)) {29                 sum += rec5(S, T, i + 1, indexT + 1);30             }31         }32         33         return sum;34     }

View Code

 

总结:

大家可以在SOLUTION 1和SOLUTION 4两个选择里用一个就好啦。

http://blog.csdn.net/fightforyourdream/article/details/17346385?reload#comments

这道题可以作为两个字符串DP的典型：

两个字符串：

先创建二维数组存放答案，如解法数量。注意二维数组的长度要比原来字符串长度+1，因为要考虑第一个位置是空字符串。

然后考虑dp[i][j]和dp[i-1][j],dp[i][j-1],dp[i-1][j-1]的关系，如何通过判断S.charAt(i)和T.charAt(j)的是否相等来看看如果移除了最后两个字符，能不能把问题转化到子问题。

最后问题的答案就是dp[S.length()][T.length()]

还有就是要注意通过填表来找规律。

GITHUB:

https://github.com/yuzhangcmu/LeetCode_algorithm/blob/master/dp/NumDistinct.java

 

原文链接:http://www.cnblogs.com/yuzhangcmu/p/4196373.html