Sottosequenze distinte
Guida dettagliata e implementazione Python per il problema delle "sottosequenze distinte".
1. Impara
Il problema delle "sottosequenze distinte" è una sfida chiave nella sezione DP 2D.
Questa implementazione si concentra sulla logica di livello medio in Python.
Diamo priorità all'accuratezza tecnica e alla leggibilità del codice nelle soluzioni fornite.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizzazione del flusso logico per sottosequenze distinte.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leggere attentamente la dichiarazione del problema per Sottosequenze distinte.
2. Formulate brute force
Elaborare una semplice soluzione iterativa.
3. Identify inefficiency
Cerca calcoli ridondanti.
4. Optimize search path
Utilizza l'hashing o l'ordinamento per accelerare il processo.
5. Final Implementation
Ripulire il codice per gli standard di produzione.
Dichiarazione del problema
Date due stringhe s e t, restituisce il numero di sottosequenze distinte di s che è uguale a t.
La sottosequenza di una stringa è una nuova stringa formata dalla stringa originale eliminando alcuni (non può essere nessuno) dei caratteri senza disturbare le posizioni relative dei caratteri rimanenti. (vale a dire, "ACE" è una sottosequenza di "ABCDE" mentre "AEC" non lo è).
Scrivi una funzione numDistinct(s: str, t: str) -> int.
- •1 <= len(s), len(t) <= 1000
- •s and t consist of English letters
Esempi
s = "rabbbit", t = "rabbit"
3
There are 3 ways you can generate "rabbit" from s: **rab**b**bit**, **ra**b**bbit**, **rab**bb**it**.
s = "babgbag", t = "bag"
5
There are 5 ways you can generate "bag" from s.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Strutture di input vuote
- Ingressi a elemento singolo
- Grandi limiti numerici
Pronto a risolvere?
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Approfondimenti e variazioni dell'intervista
Scomposizione dell'analisi della complessità
Perché il tempo: Directly evaluates all possibilities.
Perché lo spazio: Uses standard local memory.
Perché il tempo: Optimized paths reduce total operations.
Perché lo spazio: May trade memory for speed.
Codice Python della soluzione ottimizzata
Codice Python della soluzione ottimizzata
def num_distinct_opt(s, t):
dp = {}
def dfs(i, j):
if j == len(t): return 1
if i == len(s): return 0
if (i, j) in dp: return dp[(i, j)]
if s[i] == t[j]: dp[(i, j)] = dfs(i + 1, j + 1) + dfs(i + 1, j)
else: dp[(i, j)] = dfs(i + 1, j)
return dp[(i, j)]
return dfs(0, 0)Codice forza bruta (protetto da spoiler)
Codice forza bruta (protetto da spoiler)
def num_distinct_brute(s, t):
def solve(i, j):
if j == len(t): return 1
if i == len(s): return 0
if s[i] == t[j]: return solve(i + 1, j + 1) + solve(i + 1, j)
return solve(i + 1, j)
return solve(0, 0)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with 2D DP data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Si applicano le proprietà del problema DP 2D standard.
Domande correlate
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