給定乙個字串s，計算s的不同非空子序列的個數。
因為結果可能很大，所以返回答案模10^9 + 7.
示例 1：
輸入："abc"
輸出：7
解釋：7 個不同的子串行分別是 "a", "b", "c", "ab", "ac", "bc", 以及 "abc"。
輸入："aba"
輸出：6
解釋：6 個不同的子串行分別是 "a", "b", "ab", "ba", "aa" 以及 "aba"。
輸入："aaa"
輸出：3
解釋：3 個不同的子串行分別是 "a", "aa" 以及 "aaa"。
優化子結構：設 dp[
k]
dp[k]
dp[k
] 表示字串 s[0
,...
,k
]s[0,...,k]
s[0,..
.,k]
的不同子串行的個數，對於每乙個位置 k
kk，dp[
k]
dp[k]
dp[k
] 可以由子問題的解構造得到：
該問題的優化子結構不容易證明，但從子問題的解構造原問題的解的角度去思考還是比較容易的。
重疊子問題：存在。
遞迴地定義最優解的值：優化子結構是通過子問題，考慮到在有重複字元出現時，下標 dp[
last
[s[k
]]−1
]dp[last[s[k]]-1]
dp[las
t[s[
k]]−
1]可能是負數，因此這裡初始化 dpdp
dp陣列大小為 n+1
n+1n+
1，其中 n
nn 表示字串的字元個數，dp[
k+1]
dp[k+1]
dp[k+1
] 表示字串 s[0
,...
,k
]s[0,...,k]
s[0,..
.,k]
中不同子串行的個數：
自底向上地計算最優解的值：從左向右掃瞄字串的每個字元 s[k
]s[k]
s[k]
，便可以保證計算每乙個 dp[
k+1]
dp[k+1]
dp[k+1
] 時，其相關的子問題 dp[
k]
dp[k]
dp[k
] 以及 dp[
last
[s[k
]]
]dp[last[s[k]]]
dp[las
t[s[
k]]]
均已經被計算了出來。
class
solution
dp[i+1]
%= m;
last[ch]
= i;
}return dp[n]
<
0? dp[n]
+ m : dp[n];}
};
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