力扣392-判断子序列

题目

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）。

示例 1：

输入：s = "abc", t = "ahbgdc"
输出：true

示例 2：

输入：s = "axc", t = "ahbgdc"
输出：false

思路

1. 双指针法：使用两个指针分别遍历字符串 s 和 t。
   • 一个指针 i 用于遍历 s，另一个指针 j 用于遍历 t。
2. 字符匹配：
   • 从 t 的开头开始，检查每个字符是否与 s 的当前字符匹配。
   • 如果匹配，则将 s 的指针 i 向后移动，表示找到一个字符。
   • 不论是否匹配，始终移动 t 的指针 j，继续检查下一个字符。
3. 结束条件：
   • 当 i 达到 s 的末尾时，说明 s 中的所有字符都可以在 t 中按顺序找到，返回 true。
   • 如果 j 走完了 t 但 i 还没有到达 s 的末尾，说明 s 不是 t 的子序列，返回 false。

代码实现

class Solution {
public:
    bool isSubsequence(string s, string t) {
        int s1=s.size(),s2=t.size();
        int i=0,j=0;
        while(i<s1&&j<s2){
            if(s[i]==t[j]){
                i++;
            }
            j++;
        }
        return i==s1;
    }
};

复杂度分析

1. 时间复杂度：

   • 在最坏情况下，两个指针分别遍历字符串 s 和 t，每个字符最多被访问一次。
   • 时间复杂度为 O(n+m)，其中 n是 s 的长度，m是 t 的长度。

2. 空间复杂度：

   • 只使用了常量数量的额外空间来存储指针，不需要额外的数组或数据结构。
   • 空间复杂度为 O(1)

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_40926675/article/details/142795630

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