10. 正则表达式匹配

简介: 暴力递归递归含义:str从si出发及其后面的所有,能不能被exp从ei出发及其后面的所有配出来能配出来返回true,否则falseei下一个位置不是*如果ei+1不是 * ,就说明我e没有操作空间了。它不能指望后面的 * 把它变没,代表此时si必须能和ei对上只能是[ei]字符等于[si]字符要么[ei]字符是 . ,它能够变成一切

文章目录

前言

解题思路

暴力递归

斜率优化+记忆化搜索

前言

`

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。


来源:力扣(LeetCode)

链接:https://leetcode.cn/problems/regular-expression-matching

著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。


解题思路

样本对应模型

定义二维表

字符串有效性检查

str不能有.和*

exp开头不能是*.两个*不能挨着


public static boolean isValid(char[] s, char[] e) {

 // s中不能有'.' or '*'

 for (int i = 0; i < s.length; i++) {

  if (s[i] == '*' || s[i] == '.') {

   return false;

  }

 }

 // 开头的e[0]不能是'*',没有相邻的'*'

 for (int i = 0; i < e.length; i++) {

  if (e[i] == '*' && (i == 0 || e[i - 1] == '*')) {

   return false;

  }

 }

 return true;

}

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暴力递归

递归含义:

str从si出发及其后面的所有,能不能被exp从ei出发及其后面的所有配出来

能配出来返回true,否则false


ei下一个位置不是*

如果ei+1不是 * ,就说明我e没有操作空间了。它不能指望后面的 * 把它变没,代表此时si必须能和ei对上

只能是[ei]字符等于[si]字符

要么[ei]字符是 . ,它能够变成一切


ei+1是*

0)变零个



让a*变0个a,后面去匹配

1)变1个a

2)变2个a

3) 3个a

4) 4个a


每一种分支全都走,但有一个走通,直接返回true,所有分支都走不通,返回false,


public static boolean isMatch1(String str, String exp) {

 if (str == null || exp == null) {

  return false;

 }

 char[] s = str.toCharArray();

 char[] e = exp.toCharArray();

 return isValid(s, e) && process(s, e, 0, 0);

}


// str[si.....] 能不能被 exp[ei.....]配出来! true false

public static boolean process(char[] s, char[] e, int si, int ei) {

 if (ei == e.length) { // exp 没了 str?

  return si == s.length;

 }

 // exp[ei]还有字符

 // ei + 1位置的字符,不是*

 if (ei + 1 == e.length || e[ei + 1] != '*') {

  // ei + 1 不是*

  // str[si] 必须和 exp[ei] 能配上!

  return si != s.length && (e[ei] == s[si] || e[ei] == '.') && process(s, e, si + 1, ei + 1);

 }

 // exp[ei]还有字符

 // ei + 1位置的字符,是*!

 while (si != s.length && (e[ei] == s[si] || e[ei] == '.')) {

  if (process(s, e, si, ei + 2)) {

   return true;

  }

  si++;

 }

 return process(s, e, si, ei + 2);

}


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斜率优化+记忆化搜索



f(13, 29)的依赖



f(12, 29)的依赖

f(12, 29)=f(13,29)+f(12,31)

在str中i位置字符和str中i+ 1位置字符它一样的时候就存在这个优化


当我一-个格子有枚举行为的时候,我就观察他已经算过的格子,能不能把枚举行为替代掉,

从而得到一一个使用有限若干个位置的方式来得到这一个格子的值


public static boolean isMatch2(String str, String exp) {

 if (str == null || exp == null) {

  return false;

 }

 char[] s = str.toCharArray();

 char[] e = exp.toCharArray();

 if (!isValid(s, e)) {

  return false;

 }

 int[][] dp = new int[s.length + 1][e.length + 1];

 // dp[i][j] = 0, 没算过!

 // dp[i][j] = -1 算过,返回值是false

 // dp[i][j] = 1 算过,返回值是true

 return isValid(s, e) && process2(s, e, 0, 0, dp);

}


public static boolean process2(char[] s, char[] e, int si, int ei, int[][] dp) {

 if (dp[si][ei] != 0) {

  return dp[si][ei] == 1;

 }

 boolean ans = false;

 if (ei == e.length) {

  ans = si == s.length;

 } else {

  if (ei + 1 == e.length || e[ei + 1] != '*') {

   ans = si != s.length && (e[ei] == s[si] || e[ei] == '.') && process2(s, e, si + 1, ei + 1, dp);

  } else {

   if (si == s.length) { // ei ei+1 *

    ans = process2(s, e, si, ei + 2, dp);

   } else { // si没结束

    if (s[si] != e[ei] && e[ei] != '.') {

     ans = process2(s, e, si, ei + 2, dp);

    } else { // s[si] 可以和 e[ei]配上

     ans = process2(s, e, si, ei + 2, dp) || process2(s, e, si + 1, ei, dp);

    }

   }

  }

 }

 dp[si][ei] = ans ? 1 : -1;

 return ans;

}


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