给定字符串 s 和 t ，判断 s 是否为 t 的子序列。
你可以认为 s 和 t 中仅包含英文小写字母。字符串 t 可能会很长（长度 ~= 500,000），而 s 是个短字符串（长度 <=100）。
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）。
示例 1: s = “abc”, t = “ahbgdc”
返回 true.示例 2: s = “axc”, t = “ahbgdc”
返回 false.后续挑战 :
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？
双指针法：
class Solution: def isSubsequence(self, s: str, t: str) -> bool: '''双指针法''' i = 0 j = 0 while i < len(s) and j < len(t): if s[i] == t[j]: i += 1 j += 1 else: j += 1 if i == len(s): return True else: return False生成器迭代器法：
生成器迭代器方法的思路：
t = iter(t) ， 把列表 t 转化成了一个迭代器 (i for i in s) 产生一个生成器， 这个生成器可以遍历对象 s。 (i in t)可以联想到 for in 语句。
(i in t) ， 大致等价于
while True: val = next(t) if val == i: yield True巧妙地利用了成器的特性， next() 函数运行的时候， 保存了当前的指针。
那么((i in t) for i in s)可以理解为：遍历s中元素 i，并在t中查找元素 i 是否存在。 由于next() 函数和yield 生成器的特性,如果 t 存在 i 返回True并保存当前指针不存在返回False （下一次查找从保存的指针开始继续查找，直到s 或者 t 遍历结束），这些True或False产生一个迭代器。
最后的 all() 函数，判断一个迭代器的元素是否全部为 True， 如果是则返回 True， 否则就返回 False。
class Solution: def isSubsequence(self, s: str, t: str) -> bool: '''生成器迭代器法''' t = iter(t) return all(((i in t) for i in s))后续挑战：
后续挑战的思路：
用哈希集合hase_set记录下t中每个字符出现过的位置，即最多有26个key对s中每个字母进行匹配，s[i]一定出现在s[i-1]之后，所以匹配s[i]的时候，应该找hash_set[s[i]]中大于s[i-1]的索引的索引值我们用匹配左边界的二分法（即匹配第一个大于等于目标值的数），找当前字母索引列表中第一个大于上一个字母索引的值如果某个匹配到的边界值等于当前字幕索引列表的长度，则表明无法匹配当前字母，返回False 全部成功匹配返回True class Solution: def isSubsequence(self, s: str, t: str) -> bool: '''后续挑战''' hash_set = {} for i, word in enumerate(t): if word not in hash_set: hash_set[word] = [i] else: hash_set[word].append(i) # 匹配 index = -1 for word in s: if word not in hash_set: return False # 字母s出现的索引 用二分法找到其中大于index的第一个 indexes = hash_set[word] left = 0 right = len(indexes) while left < right: mid = left + (right - left) // 2 if indexes[mid] > index: right = mid else: left = mid + 1 if left == len(indexes): return False index = indexes[left] return True