What is the best way to solve Distinct Subsequences?

The optimized O(1) approach using 2D DP patterns is generally preferred.

상위 150개 인터뷰중간

별개의 하위 시퀀스

'고유한 하위 시퀀스' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

중간

두 개의 문자열 s와 t가 주어지면 t와 동일한 s의 개별 하위 시퀀스 수를 반환합니다.

문자열의 하위 시퀀스는 나머지 문자의 상대적 위치를 방해하지 않고 일부 문자를 삭제하여(아무 것도 아닐 수 있음) 원래 문자열에서 형성된 새로운 문자열입니다. (즉, "ACE"는 "ABCDE"의 하위 시퀀스이지만 "AEC"는 그렇지 않습니다.)

numDistinct(s: str, t: str) -> int 함수를 작성하세요.

제약

•1 <= len(s), len(t) <= 1000
•s and t consist of English letters

예

Example 1

Input

s = "rabbbit", t = "rabbit"

Output

Explanation

There are 3 ways you can generate "rabbit" from s: **rab**b**bit**, **ra**b**bbit**, **rab**bb**it**.

Example 2

Input

s = "babgbag", t = "bag"

Output

Explanation

There are 5 ways you can generate "bag" from s.

Need a Hint?

세트나 힙과 같은 2D DP 관련 데이터 구조를 사용해 보세요.

Edge Cases to Watch

빈 입력 구조
단일 요소 입력
큰 수치 범위

해결할 준비가 되셨나요?

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편집기에서 열기

인터뷰 통찰력 및 변형

2D DP 접근 방식의 논리를 설명하세요.

null 또는 빈 입력과 같은 극단적인 경우에 대해 논의합니다.

복잡성 분석 분석

무차별 대입 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.

왜 우주인가?: Uses standard local memory.

최적화된 복잡성

Time: O(1)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.

왜 우주인가?: May trade memory for speed.

최적화된 솔루션 Python 코드

컴파일러에서 시도해 보세요

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)

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

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)