golang力扣leetcode 10.正则表达式匹配

简介: golang力扣leetcode 10.正则表达式匹配

10.正则表达式匹配

10.正则表达式匹配

题解

题目:正则匹配,s主串,p正则表达式,返回能否匹配成功

思路:动态规划

1.定义dp[i][j]:在s串中前i位,p串中前j位,是否匹配成功
2.如果p能匹配当前字符,或者p为.  则dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
3.如果p为*,则可以匹配0次或多次
4.如果dp[i][j-2]=true,说明匹配0次是成功的,匹配0次看前两位状态
5.如果不能匹配0次,说明需要匹配1次或多次,prev := p[j-2]
6.如果前一位字符prev匹配s的当前字符,或者prev=. ,则有机会匹配成功,如果不等于s的当前字符或不为. ,说明肯定不成功
7.有机会匹配成功dp[i][j] = dp[i-1][j],需要看前一个字符是否匹配成功

代码

func isMatch(s string, p string) bool {
  n := len(s) + 1
  m := len(p) + 1
  dp := make([][]bool, n)
  for i := range dp {
    dp[i] = make([]bool, m)
  }
  //空串匹配
  dp[0][0] = true
  //初始化边界,p与空串的匹配
  for i := 1; i < m; i++ {
    chP := p[i-1]
    if chP == '*' {
      dp[0][i] = dp[0][i-2]
    }
  }
  //dp开始
  for i := 1; i < n; i++ {
    chS := s[i-1]
    for j := 1; j < m; j++ {
      chP := p[j-1]
      //p能匹配当前字符,或者p为.
      if chP == chS || chP == '.' {
        dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
      } else if chP == '*' { //p为前为*
        if dp[i][j-2] { //* 匹配0次,看前两位的状态
          dp[i][j] = true
        } else {
          prev := p[j-2]
          if prev == chS || prev == '.' {//p的前一位匹配当前字符,或p为.
            dp[i][j] = dp[i-1][j] //* 匹配一次或多次,看前一位的状态
          }
        }
      }
    }
  }
  return dp[n-1][m-1]
}
目录
相关文章
|
6月前
|
Go 开发者 索引
【LeetCode 热题100】路径与祖先:二叉树中的深度追踪技巧(力扣33 / 81/ 153/154)(Go语言版)
本文深入探讨了LeetCode中四道关于「搜索旋转排序数组」的经典题目,涵盖了无重复和有重复元素的情况。通过二分查找的变形应用,文章详细解析了每道题的解题思路和Go语言实现代码。关键点包括判断有序区间、处理重复元素以及如何缩小搜索范围。文章还总结了各题的异同,并推荐了类似题目,帮助读者全面掌握二分查找在旋转数组中的应用。无论是初学者还是有经验的开发者,都能从中获得实用的解题技巧和代码实现方法。
297 14
|
5月前
|
Go
【LeetCode 热题100】DP 实战进阶:最长递增子序列、乘积最大子数组、分割等和子集(力扣300 / 152/ 416 )(Go语言版)
本文深入解析三道经典的动态规划问题:**最长递增子序列(LIS)**、**乘积最大子数组** 和 **分割等和子集**。 - **300. LIS** 通过 `dp[i]` 表示以第 `i` 个元素结尾的最长递增子序列长度,支持 O(n²) 动态规划与 O(n log n) 的二分优化。 - **152. 乘积最大子数组** 利用正负数特性,同时维护最大值与最小值的状态转移方程。 - **416. 分割等和子集** 转化为 0-1 背包问题,通过布尔型 DP 实现子集和判断。 总结对比了三题的状态定义与解法技巧,并延伸至相关变种问题,助你掌握动态规划的核心思想与灵活应用!
224 1
|
5月前
|
分布式计算 算法 Go
【LeetCode 热题100】BFS/DFS 实战:岛屿数量 & 腐烂的橘子(力扣200 / 994 )(Go语言版)
本文讲解了两道经典的图论问题:**岛屿数量(LeetCode 200)** 和 **腐烂的橘子(LeetCode 994)**,分别通过 DFS/BFS 实现。在“岛屿数量”中,利用深度或广度优先搜索遍历二维网格,标记连通陆地并计数;“腐烂的橘子”则采用多源 BFS,模拟腐烂传播过程,计算最短时间。两者均需掌握访问标记技巧,是学习网格搜索算法的绝佳实践。
218 1
|
5月前
|
Go
【LeetCode 热题100】BFS/DFS 实战:岛屿数量 & 腐烂的橘子(力扣200 / 994 )(Go语言版)
本篇博客详细解析了三道经典的动态规划问题:198. 打家劫舍(线性状态转移)、279. 完全平方数与322. 零钱兑换(完全背包问题)。通过 Go 语言实现,帮助读者掌握动态规划的核心思想及其实战技巧。从状态定义到转移方程,逐步剖析每道题的解法,并总结其异同点,助力解决更复杂的 DP 问题。适合初学者深入理解动态规划的应用场景和优化方法。
163 0
|
5月前
|
算法 Go 索引
【LeetCode 热题100】回溯:括号生成 & 组合总和(力扣22 / 39 )(Go语言版)
本文深入解析了LeetCode上的两道经典回溯算法题:**22. 括号生成**与**39. 组合总和**。括号生成通过维护左右括号数量,确保路径合法并构造有效组合;组合总和则允许元素重复选择,利用剪枝优化搜索空间以找到所有满足目标和的组合。两者均需明确路径、选择列表及结束条件,同时合理运用剪枝策略提升效率。文章附有Go语言实现代码,助你掌握回溯算法的核心思想。
197 0
|
7月前
|
算法 Go
【LeetCode 热题100】深入理解二叉树结构变化与路径特性(力扣104 / 226 / 114 / 543)(Go语言版)
本博客深入探讨二叉树的深度计算、结构变换与路径分析,涵盖四道经典题目:104(最大深度)、226(翻转二叉树)、114(展开为链表)和543(二叉树直径)。通过递归与遍历策略(前序、后序等),解析每题的核心思路与实现方法。结合代码示例(Go语言),帮助读者掌握二叉树相关算法的精髓。下一讲将聚焦二叉树构造问题,欢迎持续关注!
181 10
|
7月前
|
Go
【LeetCode 热题100】路径与祖先:二叉树中的深度追踪技巧(力扣437 / 236 )(Go语言版)
本文深入探讨二叉树中路径与祖先问题,涵盖两道经典题目:LeetCode 437(路径总和 III)和236(最近公共祖先)。对于路径总和 III,文章分析了双递归暴力解法与前缀和优化方法,后者通过哈希表记录路径和,将时间复杂度从O(n²)降至O(n)。在最近公共祖先问题中,采用后序遍历递归查找,利用“自底向上”的思路确定最近公共祖先节点。文中详细解析代码实现与核心要点,帮助读者掌握深度追踪技巧,理解树结构中路径与节点关系的本质。这类问题在面试中高频出现,掌握其解法意义重大。
165 4
|
数据库 Python
Python网络数据抓取(8):正则表达式
Python网络数据抓取(8):正则表达式
|
自然语言处理 JavaScript 前端开发
Python高级语法与正则表达式(二)
正则表达式描述了一种字符串匹配的模式,可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串做替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。
|
安全 算法 Python
Python高级语法与正则表达式(一)
Python提供了 with 语句的写法,既简单又安全。 文件操作的时候使用with语句可以自动调用关闭文件操作,即使出现异常也会自动关闭文件操作。

推荐镜像

更多