LeetCode 第392题：判断子序列

📖 文章摘要

本文详细解析LeetCode第392题“判断子序列”，这是一道字符串子序列判定问题。文章提供了双指针和动态规划两种解题思路，包含C#、Python、C++三种语言实现，配有详细的表格分析和性能对比。适合初学者和面试准备者。

核心知识点： 双指针、动态规划、字符串遍历
难度等级： 简单
推荐人群： 字符串算法初学者、面试准备者

题目描述

给定字符串 s 和 t，判断 s 是否为 t 的子序列。

子序列是指可以通过删除 t 中的某些字符（可以为0个），而不改变剩余字符的相对顺序得到的字符串。

示例

示例 1：

输入：s = “abc”, t = “ahbgdc” 输出：true

示例 2：

输入：s = “axc”, t = “ahbgdc” 输出：false

提示

• 0 <= s.length <= 100
• 0 <= t.length <= 10^4
• s 和 t 仅由小写英文字母组成

解题思路

• 方法名称：双指针法、动态规划法
• 关键点：
  • 双指针分别遍历 s 和 t
  • 匹配到字符则移动 s 指针，否则移动 t 指针
  • 动态规划可处理多个 s 查询的场景
• 具体步骤：
  1. 初始化两个指针 i, j 分别指向 s 和 t
  2. 遍历 t，若 t[j] == s[i]，则 i++
  3. 最终判断 i 是否等于 s 的长度
• 复杂度分析：O(n)

图解思路

算法步骤分析表

步骤	操作	状态	说明
初始状态	-	i=0, j=0	指针初始化
遍历	比较字符	i, j 递增	匹配则 i++，否则 j++
检查	判断 i 是否到末尾	i==len(s)	是则为子序列

状态/情况分析表

情况	输入示例	输出	说明
是子序列	s=“abc”, t=“ahbgdc”	true	顺序匹配成功
非子序列	s=“axc”, t=“ahbgdc”	false	x 不在 t 顺序中

代码实现

C# 实现

public class Solution {
    public bool IsSubsequence(string s, string t) {
        int i = 0, j = 0;
        while (i < s.Length && j < t.Length) {
            if (s[i] == t[j]) i++;
            j++;
        }
        return i == s.Length;
    }
}

Python 实现

class Solution:
    def isSubsequence(self, s: str, t: str) -> bool:
        i = j = 0
        while i < len(s) and j < len(t):
            if s[i] == t[j]:
                i += 1
            j += 1
        return i == len(s)

C++ 实现

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

执行结果

C# 实现

• 执行用时：80 ms
• 内存消耗：37 MB

Python 实现

• 执行用时：40 ms
• 内存消耗：14 MB

C++ 实现

• 执行用时：4 ms
• 内存消耗：6 MB

性能对比

语言	执行用时	内存消耗	特点
C#	80 ms	37 MB	代码简洁，易读
Python	40 ms	14 MB	语法简洁
C++	4 ms	6 MB	性能最佳

代码亮点

1. 🎯 双指针高效遍历
2. 💡 动态规划适合批量查询
3. 🔍 代码结构简洁明了
4. 🎨 易于理解和维护

常见错误分析

1. 🚫 指针越界
2. 🚫 忽略空字符串情况
3. 🚫 只判断部分字符
4. 🚫 动态规划数组越界

解法对比

解法	时间复杂度	空间复杂度	优点	缺点
双指针	O(n)	O(1)	简单高效	只适合单次
动态规划	O(n+m)	O(nm)	批量高效	占用空间大

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