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：
codeType
输入：s = "abc", t = "ahbgdc"
输出：true
示例 2：
codeType
输入：s = "axc", t = "ahbgdc"
输出：false
提示：
codeType
0 <= s.length <= 100
0 <= t.length <= 10^4
两个字符串都只由小写字符组成。
解法：
解一：双指针
python
class Solution(object):
def isSubsequence(self, s, t):
"""
:type s: str
:type t: str
:rtype: bool
"""
'''
子序列基础题只需要在父串t中依次找子串s的元素就可以了，时间复杂度应该就是父串t的长度
'''
n, m = len(s), len(t)
p1 = 0 # 遍历子串
p2 = 0 # 遍历父串
while(p1 < n and p2 < m):
if s[p1] == t[p2]:
p1 += 1
p2 += 1
return p1 == n
解二：动态规划
该题有状态转移方程
第一步：初始化0行0列为0。
第二步：从左往右，从上往下依次进行遍历，并且按照状态转移方程计算值。
第一步：初始化0行0列为0。
第二步：从左往右，从上往下依次进行遍历，并且按照状态转移方程计算值。
python
class Solution(object):
def isSubsequence(self, s, t):
"""
:type s: str
:type t: str
:rtype: bool
"""
'''
用动态规划进行题解,和判断最长公共子序列的解法一样，只要最后最长公共子序列的长和s一样就是对的
'''
n, m = len(s), len(t)
if n == 0 : # 子串长度为0，一定是子序列
return True
if m == 0 : # 主串长度为0，一定不是子序列
return False
# 初始化0数组
# 用列表推导式创建(n+1)x(m+1)的二维数组（避免浅拷贝）
dp = [[0]*(m+1) for _ in range(n+1)]
for i in range(1, n + 1):
for j in range(1, m+1):
if s[i - 1] == t[j - 1]:
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
else:
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])
return dp[i][j] == n