LeetCode - #10 正则表达式匹配(前100)

简介: 不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海,Swift社区 伴你前行。如果大家有建议和意见欢迎在文末留言,我们会尽力满足大家的需求。

前言

本题为 LeetCode 前 100 高频题

我们社区陆续会将顾毅(Netflix 增长黑客,《iOS 面试之道》作者,ACE 职业健身教练。)的 Swift 算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。

LeetCode 算法到目前我们已经更新了 9 期,我们会保持更新时间和进度(周一、周三、周五早上 9:00 发布),每期的内容不多,我们希望大家可以在上班路上阅读,长久积累会有很大提升。

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难度水平:困难

1. 描述

已知一个字符串 s 和一个字符规律 p,请你来实现一个支持 '.''*' 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。

2. 示例

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('.')。

示例 4

输入:s = "aab" p = "c*a*b"
输出:true
解释:因为 '*' 表示零个或多个,这里 'c' 为 0 个, 'a' 被重复一次。因此可以匹配字符串 "aab"。

示例 5

输入:s = "mississippi" p = "mis*is*p*."
输出:false

约束条件:

  • 1 <= s.length <= 20
  • 1 <= p.length <= 30
  • s 可能为空,且只包含从 a-z 的小写字母。
  • p 可能为空,且只包含从 a-z 的小写字母,以及字符 .*
  • 保证每次出现字符 * 时,前面都匹配到有效的字符

3. 答案

class RegularExpressionMatching {
   
    func isMatch(_ s: String, _ p: String) -> Bool {
   
        let sChars = Array(s), pChars = Array(p)
        var dp = Array(repeating: Array(repeating: false, count: pChars.count + 1), count: sChars.count + 1)
        dp[0][0] = true

        for i in 0...pChars.count {
   
            // jump over "" vs. "x*" case
            dp[0][i] = i == 0 || i > 1 && dp[0][i - 2] && pChars[i - 1] == "*"
        }

        for i in 0...sChars.count {
   
            for j in 0...pChars.count {
   
                guard j > 0 else {
   
                    continue
                }

                let pCurrent = pChars[j - 1]

                if pCurrent != "*" {
   
                    dp[i][j] = i > 0 && dp[i - 1][j - 1] && (pCurrent == "." || pCurrent == sChars[i - 1])
                } else {
   
                    dp[i][j] = dp[i][j - 2] || i > 0 && j > 1 && (sChars[i - 1] == pChars[j - 2] || pChars[j - 2] == ".") && dp[i - 1][j]
                }
            }
        }

        return dp[sChars.count][pChars.count]
    }
}
  • 主要思想:经典二维动态规划
  • 时间复杂度: O(mn)
  • 空间复杂度: O(mn)

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