2021-07-02:正则表达式匹配。给定一个字符串s和一个匹配串p。"."匹配单个字符。"*"匹配左边元素的多个字符。判断p是否匹配s。比如s="ab",p="a.",返回true。比如s="ab",p="a*",返回false。比如s="aaa",p="a*",返回true。比如s="moonfdd",p="kmoonfdd",返回true,因为""表示零个或者多个,这里'k'表示0个。
福大大 答案2021-07-02:
为了更好的处理边界问题。s和p都追加"1"。比如s="",p="cc",加1后s="1",p="cc1"。方法1递归和方法2动态规划都会用到。
1.自然智慧,递归。会递归就行,思想很重要。会了递归,动态规划也就会了。
si指针指向s中某个位置,pi指针指向p中某个位置。
1.1.pi+1不带星。
si指针右移1位,pi指针右移1位。
1.2.pi+1带星。
si指针右移1位,pi指针右移2位。匹配的时候。
si指针右移1位,pi指针右移0位。匹配的时候。
si指针右移0位,pi指针右移2位。匹配的时候和不匹配的时候。
2.动态规划。时间复杂度是O(MN),空间复杂度是O(MN)。
代码用golang编写。代码如下:
package main import "fmt" func main() { s := "moonfdd" p := "c*c*moonfddc*c*" ret := isMatch(s, p) fmt.Println(ret) } //递归 func isMatch(s string, p string) bool { s = s + "1" p = p + "1" return process(s, 0, p, 0) } func process(s string, si int, p string, pi int) bool { if si == len(s) && pi == len(p) { return true } if si == len(s) || pi == len(p) { return false } //pi+1是否是* if pi+1 < len(p) && p[pi+1] == '*' { if p[pi] == '.' || p[pi] == s[si] { if process(s, si+1, p, pi) { return true } if process(s, si+1, p, pi+2) { return true } } if process(s, si, p, pi+2) { return true } } else { if p[pi] == '.' || p[pi] == s[si] { if process(s, si+1, p, pi+1) { return true } } } return false } // 动态规划版本 + 斜率优化 func isMatch3(str string, pattern string) bool { s := str + "1" p := pattern + "1" N := len(s) M := len(p) dp := make([][]bool, N+1) for i := 0; i < N+1; i++ { dp[i] = make([]bool, M+1) } dp[N][M] = true for j := M - 1; j >= 0; j-- { dp[N][j] = (j+1 < M && p[j+1] == '*') && dp[N][j+2] } // dp[0..N-2][M-1]都等于false,只有dp[N-1][M-1]需要讨论 if N > 0 && M > 0 { dp[N-1][M-1] = s[N-1] == p[M-1] || p[M-1] == '.' } for i := N - 1; i >= 0; i-- { for j := M - 2; j >= 0; j-- { if p[j+1] != '*' { dp[i][j] = ((s[i] == p[j]) || (p[j] == '.')) && dp[i+1][j+1] } else { if (s[i] == p[j] || p[j] == '.') && dp[i+1][j] { dp[i][j] = true } else { dp[i][j] = dp[i][j+2] } } } } return dp[0][0] }
执行结果如下: