日拱算法：双指针解“判断子序列”，除夕快乐~

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今天是除夕，大家新年快乐哈~虎年行大运~~

算法继续，本篇带来的是非常典型的一道题：“判断子序列”，采用的是双指针的解法~

冲就完事了~

题：

给定字符串 s 和 t ，判断 s 是否为 t 的子序列。

字符串的一个子序列是原始字符串删除一些（也可以不删除）字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。（例如，"ace"是"abcde"的一个子序列，而"aec"不是）。

进阶：

如果有大量输入的 S，称作 S1, S2, ... , Sk 其中 k >= 10亿，你需要依次检查它们是否为 T 的子序列。在这种情况下，你会怎样改变代码？

示例 1：

输入：s = "abc", t = "ahbgdc"
输出：true

示例 2：

输入：s = "axc", t = "ahbgdc"
输出：false

• 0 <= s.length <= 100
• 0 <= t.length <= 10^4
• 两个字符串都只由小写字符组成。

解题思路：

本题询问的是，s是否是t的子序列，因此只要能找到任意一种s在t中出现的方式，即可认为s是t的子序列。 而当我们从前往后匹配，可以发现每次贪心地匹配靠前的字符是最优决策。

假定当前需要匹配字符c，而字符c在t中的位置x1和x2出现（x1 < x2），那么贪心取x1是最优解，因为x2后面能取到的字符，x1也都能取到，并且通过x1与x2之间的可选字符，更有希望能匹配成功。

这样，我们初始化两个指针i和j，分别指向s和t的初始位置。每次贪心地匹配，匹配成功则i和j同时右移，匹配s的下一个位置，匹配失败则j右移，i不变，尝试用t的下一个字符匹配s。最终如果i移动到s的末尾，就说明s是t的子序列。

JavaScript 实现：

// isSubSequence 时间复杂度O(N)，空间复杂度O(1)
func isSubSequence(s, t string) bool {
    m, n := len(s), len(t)
    i, j := 0, 0
    for i < m &amp;&amp; j < n {
        if s[i] == t[j] {
            i++
        }
        j++
    }
    return i == m
}

以上~

我是掘金安东尼，输出暴露输入，技术洞见生活，再会~