前言
这是力扣的392题，难度为简单，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。
一、题目描述
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：
代码语言：javascript复制输入：s = "abc", t = "ahbgdc"
输出：true示例 2：
代码语言：javascript复制
输入：s = "axc", t = "ahbgdc"
输出：false提示：
0 <= s.length <= 1000 <= t.length <= 10^4- 两个字符串都只由小写字符组成。
二、题解
2.1 方法一：双指针
思路与算法：
首先我们定义 i 和 j 两个指针，用指针 i 来遍历字符串 s ，用指针 j 来遍历字符串 t 。
当遍历完字符串 s 的时候退出循环，即 i 小于字符串 s 的长度。
循环内部条件：
- 当指针 j 指向的索引已经等于字符串 t 的长度时，说明遍历结束，且 s 不是 t 的子序列，返回 false。
- 当指针 i 指向的字符不等于指针 j 指向的字符，指针 j 后移。
- 当指针 i 指向的字符等于指针 j 指向的字符，指针 i 和 j 同时后移。
最后遍历完字符串 s 的时候退出循环，则代表 s 是 t 的子序列，返回true。
三、代码
3.1 方法一：双指针
3.1.1 Java易懂版：
代码语言：javascript复制class Solution {
public boolean isSubsequence(String s, String t) {
int i = 0, j = 0;
int n1 = s.length(), n2 = t.length();
while (i < n1) {
if (j == n2) return false;
if (s.charAt(i) != t.charAt(j)) {
j ;
} else if (s.charAt(i) == t.charAt(j)) {
i ;
j ;
}
}
return true;
}
}3.1.2 Java优化版：
代码语言：javascript复制class Solution {
public boolean isSubsequence(String s, String t) {
int i = 0, j = 0;
int n1 = s.length(), n2 = t.length();
while (i < n1) {
if (j == n2) return false;
if (s.charAt(i) == t.charAt(j)) {
i ;
}
j ;
}
return true;
}
}3.1.3 C 版本：
代码语言：javascript复制#include <string>
using namespace std;
class Solution {
public:
bool isSubsequence(string s, string t) {
int i = 0, j = 0;
int n1 = s.length(), n2 = t.length();
while (i < n1) {
if (j == n2) return false;
if (s[i] == t[j]) {
i ;
}
j ;
}
return true;
}
};3.1.4 Python版本：
代码语言：javascript复制class Solution {
public boolean isSubsequence(String s, String t) {
int i = 0, j = 0;
int n1 = s.length(), n2 = t.length();
while (i < n1) {
if (j == n2) return false;
if (s.charAt(i) == t.charAt(j)) {
i ;
}
j ;
}
return true;
}
}3.1.5 Go版本：
代码语言：javascript复制func isSubsequence(s string, t string) bool {
i, j := 0, 0
n1, n2 := len(s), len(t)
for i < n1 {
if j == n2 {
return false
}
if s[i] == t[j] {
i
}
j
}
return true
}四、复杂度分析
4.1 方法一：双指针
- 时间复杂度：O(n m)，其中 n 为 s 的长度，m 为 t 的长度。每次无论是匹配成功还是失败，都有至少一个指针发生右移，两指针能够位移的总距离为 n m。
- 空间复杂度：O(1)。
