Update 0392.判断子序列.md

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 if (s[i - 1] == t[j - 1])，那么dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;，因为找到了一个相同的字符，相同子序列长度自然要在dp[i-1][j-1]的基础上加1（**如果不理解，在回看一下dp[i][j]的定义**）
 
-if (s[i - 1] != t[j - 1])，此时相当于t要删除元素，t如果把当前元素t[j - 1]删除，那么dp[i][j] 的数值就是 看s[i - 1]与 t[j - 2]的比较结果了，即：dp[i][j] = dp[i][j - 1];
+if (s[i - 1] != t[j - 1])，此时应该选择dp[i-1][j] 和 dp[i][j-1] 中较大的一个作为dp[i][j]的值，即：dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。如果只是把t作为要删除元素，让dp[i][j]=dp[i][j-1] 则会出现有的位置的值存在错误的情况，虽然依旧可以AC，但是逻辑上是存在错误的。
 
 其实这里 大家可以发现和 [1143.最长公共子序列](https://programmercarl.com/1143.最长公共子序列.html) 的递推公式基本那就是一样的，区别就是 本题 如果删元素一定是字符串t，而 1143.最长公共子序列 是两个字符串都可以删元素。
 
@@ -123,7 +123,7 @@ public:
         for (int i = 1; i <= s.size(); i++) {
             for (int j = 1; j <= t.size(); j++) {
                 if (s[i - 1] == t[j - 1]) dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
-                else dp[i][j] = dp[i][j - 1];
+                else dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
             }
         }
         if (dp[s.size()][t.size()] == s.size()) return true;