本文介绍: 应用动态规划方法解决判断子序列的问题，本人认为最重要的就是递归函数的推导：dp[i][j]表示以i-1结尾s序列和以j-1结尾t序列的相同子序列的长度，此时每一个i,j组合，dp[i][j]有两种状态。s[i-1]=t[j-1],此时dp[i][j]应该在dp[i-1][j-1]的基础上加一，i-1，j-1，表示i-2,j-2位置上的相同元素长度；=t[j-1],此时当前长度应该不变，也就相当于这一次的j没有移动。此题的难度就很高了，理解起来十分困难，而且dp数组抽象，感觉记也记不住，就没刷。
392.判断子序列
应用动态规划方法解决判断子序列的问题，本人认为最重要的就是递归函数的推导：dp[i][j]表示以i-1结尾s序列和以j-1结尾t序列的相同子序列的长度，此时每一个i,j组合，dp[i][j]有两种状态
s[i-1]=t[j-1],此时dp[i][j]应该在dp[i-1][j-1]的基础上加一，i-1，j-1，表示i-2,j-2位置上的相同元素长度；
s[i-1]!=t[j-1],此时当前长度应该不变，也就相当于这一次的j没有移动。
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];
}
}最后则是判断dp[i][j]最后的大小是否等于第一个字符串的大小：
if(dp[s.size()][t.size()]==s.size())return true;115.不同的子序列
此题的难度就很高了，理解起来十分困难，而且dp数组抽象，感觉记也记不住，就没刷。
原文地址:https://blog.csdn.net/areyouapoem/article/details/134794473
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