題目:正则表达式
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。
示例 1:
输入:s = “aa”, p = “a”
输出:false
解释:“a” 无法匹配 “aa” 整个字符串。
示例 2:
输入:s = “aa”, p = “a*”
输出:true
解释:因为 ‘*’ 代表可以匹配零个或多个前面的那一个元素, 在这里前面的元素就是 ‘a’。因此,字符串 “aa” 可被视为 ‘a’ 重复了一次。
示例 3:
输入:s = “ab”, p = “."
输出:true
解释:".” 表示可匹配零个或多个(‘*’)任意字符(‘.’)。
提示:
1 <= s.length <= 20
1 <= p.length <= 20
s 只包含从 a-z 的小写字母。
p 只包含从 a-z 的小写字母,以及字符 . 和 *。
保证每次出现字符 * 时,前面都匹配到有效的字符
题解
方法一:带记忆化递归
思路:
递归函数 match(i, j) 表示字符串 s 从 i 开始到末尾的子串和模式 p 从 j 开始到末尾的子串是否匹配。
考虑以下情况:
- 如果 j 已经到达 p 的末尾,那么只有当 i 也到达 s 的末尾才匹配成功。
- 首先检查当前第一个字符是否匹配:first_match = (i < s.length()) 且 (s.charAt(i) == p.charAt(j) 或 p.charAt(j) == ‘.’)
- 如果下一个字符是 ‘*’ (即 j+1 < p.length() 且 p.charAt(j+1)==‘*’),那么有两种情况:
a. 匹配0个前面的字符:则跳过模式中的"x*"(即j+2),继续匹配 match(i, j+2)
b. 匹配1个或多个前面的字符:在第一个字符匹配的前提下,匹配s的下一个字符,模式保持不变(因为*可以匹配多个),即 match(i+1, j) - 否则,如果没有’*',那么当前字符必须匹配,然后递归匹配剩下的部分:match(i+1, j+1)
但是注意:递归可能会出现重复子问题,所以效率可能不高,但作为解决方案之一。
public class RegularExpMatch {
// 使用Map存储已计算的结果,避免重复计算
private Map<String, Boolean> memo = new HashMap<>();
public boolean isMatch(String s, String p) {
return dp(0, 0, s, p);
}
private boolean dp(int i, int j, String s, String p) {
// 生成唯一键值对,用于记忆化存储
String key = i + "," + j;
if (memo.containsKey(key)) {
return memo.get(key);
}
// 模式串已用完
if (j == p.length()) {
return i == s.length();
}
// 检查当前字符是否匹配
boolean firstMatch = (i < s.length()) &&
(s.charAt(i) == p.charAt(j) || p.charAt(j) == '.');
boolean result;
// 处理'*'的情况(需要确保j+1不越界)
if (j + 1 < p.length() && p.charAt(j + 1) == '*') {
// 两种情况:
//1. 匹配0个字符(跳过当前字符和*)即匹配0次,不消耗任何字符串字符
//2. 匹配1个或多个字符(继续匹配)
result = dp(i, j + 2, s, p) || (firstMatch && dp(i + 1, j, s, p));
} else {
// 没有'*',正常匹配下一个字符
result = firstMatch && dp(i + 1, j + 1, s, p);
}
// 存储计算结果
memo.put(key, result);
return result;
}
}
方法二:动态规划
- 初始化:空字符串匹配空模式
- 处理模式开头可能的"x*"匹配空字符串的情况
- 状态转移分三种情况:
- 普通字符匹配
- '.'匹配任意字符
- '*'的两种处理方式(匹配0次或多次)
public boolean isMatch(String s, String p) {
int m = s.length(), n = p.length();
// dp[i][j]表示s的前i个字符和p的前j个字符是否匹配
boolean[][] dp = new boolean[m + 1][n + 1];
// 空字符串匹配空模式
dp[0][0] = true;
// 处理模式开头可能有 "a*" 或 ".*" 的情况(匹配空字符串)
for (int j = 2; j <= n; j++) {
if (p.charAt(j - 1) == '*') {
dp[0][j] = dp[0][j - 2]; // 跳过 "x*" 模式
}
}
for (int i = 1; i <= m; i++) {
for (int j = 1; j <= n; j++) {
char sc = s.charAt(i - 1);
char pc = p.charAt(j - 1);
// 当前字符匹配
if (sc == pc || pc == '.') {
//如果当前字符匹配,此时的值为去掉当前字符后是否匹配的值
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
}
// 处理 '*' 的情况
else if (pc == '*') {
char prev = p.charAt(j - 2); // '*' 前面的字符,注意i和j表示的是dp表的下标,不是字符串下标,字符值下标还需要-1
// 1. 匹配0个字符(跳过 "x*" 模式)
dp[i][j] = dp[i][j - 2];
// 2. 匹配1个或多个字符(如果前一个字符匹配)
if (prev == '.' || prev == sc) {
dp[i][j] = dp[i][j] || dp[i - 1][j]; //表示如果匹配0个字符成立就直接返回true了,否则再匹配1个或多个字符
}
}
}
}
return dp[m][n];
}
考虑字符串 s = “abcde” 和模式 p = “abcc*d*.*de”,我们使用动态规划来解决匹配问题。动态规划表如下:
dp[i][j] 表示 s 的前 i 个字符与 p 的前 j 个字符是否匹配。
s\p | 0 | 1:a | 2:b | 3:c | 4:c | 5:* | 6:d | 7:* | 8:. | 9:* | 10:d | 11:e |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | T | F | F | F | F | F | F | F | F | F | F | F |
1:a | F | T | F | F | F | F | F | F | F | F | F | F |
2:b | F | F | T | F | F | F | F | F | F | F | F | F |
3:c | F | F | F | T | F | T | F | T | F | T | F | F |
4:d | F | F | F | F | F | F | T | T | F | T | T | F |
5:e | F | F | F | F | F | F | F | F | F | F | F | T |
总结:匹配0真的难绷,匹配0个我以为只是’*‘没了但其前面的元素还在,结果是’*'和前面一个元素都没了!!!!