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392.判断子序列
115.不同的子序列
392.判断子序列
题目链接：392. 判断子序列
设 s 的指针，遍历 t 的各个元素，当 t 与 s 对应元素相同时，指针前进：
class Solution {
public:bool isSubsequence(string s, string t) {if(s.size() == 0) return true;int index = 0;for(int i = 1; i <= t.size(); ++i){if(t[i - 1] == s[index]){++index;}if(index == s.size()) return true;}return false;}
};动态规划反而麻烦，但是思想可以过一遍：
（1）dp[ i ][ j ] 表示 s 前 i 个元素与 t 的前 j 个元素的相同子序列的长度；
（2）if( s[ i - 1 ] == t[ i - 1 ] ) dp[ i ][ j ] = dp[ i - 1 ][ j - 1 ] + 1;
else dp[ i ][ j ] = dp[ i ][ j - 1 ];
（3）设 dp[ 0 ][ 0 ] = 0 为空状态；
（4）外层遍历 s 的每个元素，内层遍历 t 的每个元素；
class Solution {
public:bool isSubsequence(string s, string t) {vector<vector<int>> dp(s.size() + 1, vector<int>(t.size() + 1, 0));for(int i = 1; i <= s.size(); ++i){for(int j = 1; j <= t.size(); ++j){if(s[i - 1] == t[j - 1]) dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;else dp[i][j] = dp[i][j - 1];}}if(dp[s.size()][t.size()] == s.size()) return true;return false;}
};115.不同的子序列
题目链接：115. 不同的子序列
（1）dp[ i ][ j ] 表示在 s 的前 i 个元素的子序列中出现 t 的前 j 个元素的个数；
（2）if( s[ i - 1 ] == t[ j - 1 ] ) dp[ i ][ j ] = dp[ i - 1 ][ j - 1 ] + dp[ i - 1 ][ j ];
else dp[ i ][ j ] = dp[ i - 1 ][ j ];
（3）dp[ i ][ 0 ] = 1;
（4）外层遍历 s，内层遍历 t；
class Solution {
public:int numDistinct(string s, string t) {vector<vector<unsigned long long>> dp(s.size() + 1, vector<unsigned long long>(t.size() + 1, 0));for(int i = 0; i <= s.size(); ++i) dp[i][0] = 1;for(int i = 1; i <= s.size(); ++i){for(int j = 1; j <= t.size(); ++j){if(s[i - 1] == t[j - 1]){dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j];} else {dp[i][j] = dp[i - 1][j];}}}return dp[s.size()][t.size()];}
};
