Update subsequence

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 # 子序列问题
 
+子序列问题一般涉及到两个序列 `s` 和 `t`，`dp[i][j]` 一般设计成 `i` 和 `j` 为这两个序列的索引。
+
+我们需要讨论的是当 `s[i] == t[j]` 和 `s[i] != t[j]` 时，如何由以下三个推导出 `dp[i][j]`：
+
+1. `dp[i - 1][j - 1]`
+2. `dp[i - 1][j]`
+3. `dp[i][j - 1]`
+
 ## [300. 最长递增子序列](https://leetcode.cn/problems/longest-increasing-subsequence/)
 
 - `dp[i]` 表示以 `nums[i]` 结尾的最长递增子序列的长度
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 - `dp[i][j]` 表示以 `i` 为下标结尾的 text1 和以 `j` 为下标结尾的 text2 的最长公共子序列
 - 递推公式
   - `if (text1[i] == text2[j]) dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1`
-  - `else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])`
+  - `if (text1[i] != text2[j]) dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])`
 - 只需要初始化三个：
   - `dp[0][0]`
   - `dp[1][0]`
   - `dp[0][1]`
+
+## [53. 最大子序和](https://leetcode.cn/problems/maximum-subarray/)
+
+- `dp[i]` 为包括下标 `i` 的最大连续子序列和
+- `max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i])`
+- `dp[0] = nums[0]`
+- 从前往后
+
+## [115. 不同的子序列](https://leetcode.cn/problems/distinct-subsequences/)
+
+- `dp[i][j]` 表示在 `s[...i]` 中 `t[...j]` 出现的的次数
+- 递推公式：
+  - `if (s[i] == t[j])`
+    - 第一种组合方式是在 `s[...i-1]` 中 `t[...j-1]` 出现了 `dp[i - 1][j - 1]` 次，这时候我们把末尾的 `s[i]` 和 `t[j]` 分别加上去，之前的每一次匹配依然有效，所以出现次数为 `dp[i - 1][j - 1]`
+    - 第二种组合方式是，`t[...j]` 有可能本身就在 `s[...i-1]` 中出现过，出现的次数是 `dp[i - 1][j]`
+    - 把这两种情况的数量加起来就是 `dp[i][j]` 了：`dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j]`
+  - `if (s[i] != t[j])`
+    - 只有一种可能，那就是 `t[...j]` 本身就在 `s[...i-1]` 中出现过，出现次数为 `dp[i - 1][j]`
+- 需要初始化两个：
+  - `dp[i][0]`
+  - `dp[0][j]`
+- 都从前往后遍历
+
+## [583. 两个字符串的删除操作](https://leetcode.cn/problems/delete-operation-for-two-strings/)
+
+- `dp[i][j]` 表示 `word1[...i]` 和 `word2[...j]` 所需的操作数
+- 递推公式：
+  - `if (word1[i] == word2[j]) dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]`
+  - `if (word1[i] == word2[j]) dp[i][j] = min(dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 1] + 1)`
+- 初始化
+  - `dp[i][0] = i`
+  - `dp[0][j] = j`
+- 从前往后遍历
+
+## [72. 编辑距离](https://leetcode.cn/problems/edit-distance/)
+
+- `dp[i][j]` 是把 `word1[...i]` 转换成 `word2[...j]` 所需的最少操作数
+- 递推公式：
+  - `if (word1[i] == word2[j]) dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]`
+  - `if (word1[i] != word2[j])`
+    - 从 `dp[i - 1][j - 1]` 转换过去，需要把 `word1[i]` 替换成 `word2[j]`，也就是 `dp[i - 1][j - 1] + 1` 步操作
+    - 从 `dp[i][j - 1]` 转换过去，需要在 `word1[...i]` 的末尾插入一个 `word2[j]`，也就是 `dp[i][j - 1] + 1` 步操作
+    - 从 `dp[i - 1][j]` 转换过去，需要删除 `word1[i]`，也就是 `dp[i - 1][j] + 1` 步操作
+    - 这三种情况取最小，即 `min(dp[i - 1][j - 1] + 1, dp[i][j - 1] + 1, dp[i - 1][j] + 1)`
+- 初始化：
+  - `dp[i][0]`
+  - `dp[0][j]`
+- 从前向后遍历
+
+## [647. 回文子串](https://leetcode.cn/problems/palindromic-substrings/)
+
+- `dp[i][j]` 表示 `s[i...j]` 是否是回文串
+- 递推公式：
+  - `if (s[i] == s[j])`
+    - `if (i == j) dp[i][j] = true`
+    - `else if (j = i + 1) dp[i][j] = true`
+    - `else dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1]`
+  - `if (s[i] != s[j]) dp[i][j] = false`
+- 全部初始化为 `false`
+- 遍历顺序：
+  - `i` 从后往前，范围是 `0...len-1`
+  - `j` 从前往后，范围是 `i...len-1`
+
+## [516. 最长回文子序列](https://leetcode.cn/problems/longest-palindromic-subsequence/)
+
+字串要连续，子序列不用连续。
+
+- `dp[i][j]` 表示 `s[i...j]` 的最长回文子序列的长度
+- 递推公式：
+  - `if (s[i] != s[j])`
+    - `if (j = i + 1) dp[i][j] = 0`
+    - `else dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1]`
+  - `if (s[i] == s[j])`
+    - `if (i == j) dp[i][j] = 1`
+    - `else if (j = i + 1) dp[i][j] = 2`
+    - `else dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2`
+- 全部初始化为 `0`
+- 遍历顺序：
+  - `i` 从后往前，范围是 `0...len-1`
+  - `j` 从前往后，范围是 `i...len-1`