Leetcode 每日一题 392.判断子序列

问题描述

给定两个字符串 s 和 t，我们需要判断 s 是否为 t 的子序列。子序列是指在不改变剩余字符相对位置的情况下，通过删除 t 中的一些（或不删除）字符形成的新字符串。

示例

• 输入：s = "abc", t = "ahbgdc"
  输出：true
  解释："abc" 是 "ahbgdc" 的一个子序列，因为可以删除 "ahbgdc" 中的 "h", "g", "d" 得到 "abc"。

• 输入：s = "axc", t = "ahbgdc"
  输出：false
  解释："axc" 不是 "ahbgdc" 的子序列，因为 "ahbgdc" 中不存在 "x"。

算法分析

对于这个问题，我们可以采用双指针的方法来解决。我们维护两个指针 i 和 j，分别指向 s 和 t 的当前比较位置。遍历 t 的同时，检查当前字符是否与 s 中的当前字符相等，如果相等，则两个指针同时前进；如果不相等，则只有 t 的指针前进。如果 s 的指针 i 先到达 s 的末尾，说明 s 已经完全匹配了 t 中的子序列，返回 true；否则返回 false。

代码实现

java

class Solution {
    public boolean isSubsequence(String s, String t) {
        int i = 0, j = 0;
        for (i = 0, j = 0; i < s.length() && j < t.length(); ) {
            if (s.charAt(i) == t.charAt(j)) {
                i++;
                j++;
            } else {
                j++;
            }
        }
        return i == s.length();
    }
}

进阶问题

如果有大量输入的 S，称作 S1, S2, ... , Sk 其中 k >= 10亿，我们需要依次检查它们是否为 T 的子序列。在这种情况下，我们可以采取以下策略：

1. 预处理 T：首先，我们可以对 T 进行预处理，建立一个字符到索引列表的映射，这样对于每个 Si，我们可以直接查找每个字符在 T 中的位置，而不是每次都遍历 T。

2. 并行处理：考虑到 k 的规模非常大，我们可以利用并行计算来加速处理过程。将 S 分成多个批次，每个批次由多个 Si 组成，然后在不同的处理器或服务器上并行处理这些批次。

3. 缓存结果：对于重复出现的 Si，我们可以缓存它们的结果，避免重复计算。

4. 优化存储：考虑到 k 的规模，我们需要优化存储方案，可能需要使用分布式存储系统来存储所有的 Si 和它们的结果。

5. 算法优化：对于每个 Si 的检查，我们可以使用更高效的算法，比如后缀数组或后缀树，这些数据结构可以更快地判断子序列。