LeetCode10. 正则表达式匹配

本文介绍了一种基于动态规划的正则表达式匹配算法,该算法能够处理包含‘.’和‘*’的正则表达式,实现对输入字符串的完全匹配。通过二维数组记录中间状态,有效避免重复计算。

给你一个字符串 s 和一个字符规律 p,请你来实现一个支持 ‘.’ 和 ‘’ 的正则表达式匹配。
‘.’ 匹配任意单个字符
'
’ 匹配零个或多个前面的那一个元素
所谓匹配,是要涵盖 整个 字符串 s的,而不是部分字符串。
在这里插入图片描述

public boolean isMatch(String s, String p) {
         int len1=s.length();
         int len2=p.length();
         boolean[][] dp=new boolean[len1+1][len2+1];//创建二维数组表示走过的路
         dp[0][0]=true;
        for (int i = 0; i < len2; i++) {
            if (p.charAt(i)=='*') dp[0][i+1]=dp[0][i-1];//这种情况属于解决*匹配0个字符串
        }
        for (int i = 0; i < len1; i++) {
            for (int j = 0; j < len2; j++) {
                if (p.charAt(j)=='*'){//这种情况复杂
                    if (p.charAt(j-1)=='.') {
                        if (dp[i + 1][j - 1] || dp[i + 1][j] || dp[i][j + 1]) dp[i + 1][j + 1] = true;
                    }else {
                        if (dp[i+1][j-1] || dp[i+1][j] || (s.charAt(i)==p.charAt(j-1)&&dp[i][j+1]))dp[i+1][j+1]=true;
                    }
                }
                else if (p.charAt(j)=='.'){//.匹配所有字符
                    dp[i+1][j+1]=dp[i][j];
                }
                else{
                    if (s.charAt(i)==p.charAt(j)) dp[i+1][j+1]=dp[i][j];
                }
            }
        }
        return dp[len1][len2];
    }
}

说实话不太懂 放一个链接帮助理解下:
https://www.bilibili.com/video/BV1wg411E72T?from=search&seid=12391219869636260793&spm_id_from=333.337.0.0

### 正则表达式匹配规则 正则表达式是一种用于描述字符串模式的语言,广泛应用于各种编程语言中。对于Java和JavaScript环境下HTML标签的匹配[^1]以及更通用的支持`.`和`*`元字符的正则表达式匹配问题[^2],遵循特定的语法结构。 #### 基础符号解释 - `.`:表示任何单一字符(除了换行符) - `*`:指示前一元素可以出现零次或多次 - `+`:意味着前一个字符至少要出现一次 - `?`:表明前一个字符是可选的,即可能出现也可能不出现 - `[abc]`:方括号内的任一字符都会被接受作为有效输入的一部分 - `(exp)`:圆括号用来分组表达式,影响优先级 针对带有特殊字符`.`和`*`的情况,在LeetCode10题中提到,当遇到星号时,它允许其前面的一个字符重复任意次数甚至不存在;而句点能够代表除换行外的任何一个字符。 ```python def isMatch(s, p): dp = [[False] * (len(p) + 1) for _ in range(len(s) + 1)] dp[-1][-1] = True for i in range(len(s), -1, -1): for j in range(len(p) - 1, -1, -1): first_match = i < len(s) and p[j] in {s[i], '.'} if j+1 < len(p) and p[j+1] == '*': dp[i][j] = dp[i][j+2] or first_match and dp[i+1][j] else: dp[i][j] = first_match and dp[i+1][j+1] return dp[0][0] ``` 这段Python代码实现了基于动态规划算法来判断给定字符串`s`是否能完全由模式串`p`所定义的规则进行匹配[^3]。这里的关键在于构建二维布尔型列表`dp[][]`,其中每一个位置记录着对应子序列之间的关系状态。 通过上述方式解决了复杂度较高的正则表达式匹配难题,并且有效地利用了记忆化技术减少了不必要的重复运算过程。
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