44. Wildcard Matching

本文介绍了一种通配符匹配算法,该算法支持 '?' 和 '*' 两种通配符,并通过优化回溯过程来提高匹配效率。

Implement wildcard pattern matching with support for '?' and '*'.

'?' Matches any single character.
'*' Matches any sequence of characters (including the empty sequence).

The matching should cover the entire input string (not partial).

The function prototype should be:
bool isMatch(const char *s, const char *p)

Some examples:
isMatch("aa","a") → false
isMatch("aa","aa") → true
isMatch("aaa","aa") → false
isMatch("aa", "*") → true
isMatch("aa", "a*") → true
isMatch("ab", "?*") → true
isMatch("aab", "c*a*b") → false


摘自

http://www.cnblogs.com/boring09/p/4246055.html

http://www.cnblogs.com/xiaoba1203/p/5626134.html

有技巧性的一道题,虽然本质上仍然是搜索+回溯,但关键是如何处理模式串里的多余的*,如果处理的不好就超时了。

基本的搜索+回溯算法是这样的,对于原串s和模式串p,依次遍历其字符:

(a) 如果p[j]="*",依次将p[j+1..p.length]和s[i..s.length]、s[i+1..s.length]、s[i+2..s.length]...匹配,如果全都失败了,将i和j回溯到上一个"*"号位置

(b) 如果s[i]="?"或s[i]=p[j],说明当前字符匹配,此时i++,j++

(c) 否则,说明当前字符不匹配,回溯至上一个星号位置

可以看出,如果"*"很多,而且总是失败,那么算法的回溯代价是巨大的

 

优化的地方在于:对于情况(a),如果当前匹配失败,就说明整个匹配失败了,不需要回溯至上一个星号处。

说白了就是,最多回溯到p串的上一个"*"号处,在往前的"*"不用管了。

例如:

复制代码
   0 1 2 3 4 5 6 7 8 
s: a b c d a c c c
| | \ \ \ \
p: a b * c d * a c c
|
失配
复制代码

上面的例子,s[5]!=p[6],那么最多只需要回溯到第二个星号位置(p[5]="*"),不需要回溯到第一个星号位置(p[2]="*")。因为回溯到更早的"*"不会产生新的匹配结果。


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1.当str1与str2分别到了i和j的时候。同时在str2[j]的位置遇到了*(后面还有别的*的情况下)。

2.之前的方法是,找str1[i](包括str1[i])之后遇到的所有的str2[j]之后的第一个字母a(非*),然后再按照之前的规则进行匹配,遇到下一个*的时候也会按照刚才的规则进行判断,一旦,错误,将回到第一个*的地方重新进行判断。

3.这里就存在一个可以优化的点,就是在遇到下一个*的时候,如果已经匹配成功,那么就算之后匹配失败,其实也不用重新返回第一个*来进行判断,只需要回到当前的*处接着判断就可以了,这样的话其实不用递归会比较好写一点。


 public static boolean isMatch(String s, String p)
	{
		int len1 = s.length(), len2 = p.length();
		char[] str1 = s.toCharArray();
		char[] str2 = p.toCharArray();
		int i = 0, j = 0, pre = -1, before_i = -1, before_j = -1;
		while (i < len1)
		{
			if (j < len2 && (str1[i] == str2[j] || str2[j] == '?'))
			{
				i++;
				j++;
			} else if (j < len2 && str2[j] == '*')
			{
				before_i = i;
				before_j = j;
				j++;
			} else if (before_i != -1)
			{
				i = before_i;
				j = before_j + 1;
				before_i++;
			} else
				return false;
		}
		while (j < len2 && str2[j] == '*')
			j++;
		if (j == len2)
			return true;
		else
			return false;

	}



下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在VC++开发过程中,对话框(CDialog)作为典型的用户界面组件,承担着与用户进行信息交互的重要角色。 在VS2008SP1的开发环境中,常常需要满足为对话框配置个性化背景图片的需求,以此来优化用户的操作体验。 本案例将系统性地阐述在CDialog框架下如何达成这一功能。 首先,需要在资源设计工具中构建一个新的对话框资源。 具体操作是在Visual Studio平台中,进入资源视图(Resource View)界面,定位到对话框(Dialog)分支,通过右键选择“插入对话框”(Insert Dialog)选项。 完成对话框内控件的布局设计后,对对话框资源进行保存。 随后,将着手进行背景图片的载入工作。 通常有两种主要的技术路径:1. **运用位图控件(CStatic)**:在对话框界面中嵌入一个CStatic控件,并将其属性设置为BST_OWNERDRAW,从而具备自主控制绘制过程的权限。 在对话框的类定义中,需要重写OnPaint()函数,负责调用图片资源并借助CDC对象将其渲染到对话框表面。 此外,必须合理处理WM_CTLCOLORSTATIC消息,确保背景图片的展示不会受到其他界面元素的干扰。 ```cppvoid CMyDialog::OnPaint(){ CPaintDC dc(this); // 生成设备上下文对象 CBitmap bitmap; bitmap.LoadBitmap(IDC_BITMAP_BACKGROUND); // 获取背景图片资源 CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap* pOldBitmap = m...
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