> 文章列表 > 【Leetcode】10. 正则表达式匹配

【Leetcode】10. 正则表达式匹配

【Leetcode】10. 正则表达式匹配

10. 正则表达式匹配(困难)

【Leetcode】10. 正则表达式匹配
【Leetcode】10. 正则表达式匹配
【Leetcode】10. 正则表达式匹配

  1. 题解

    • 如果从左向右进行匹配的话,需要考虑字符后是否有 * 。

      【Leetcode】10. 正则表达式匹配

    • 因此选择从右向左扫描更为简单。

      *前面肯定有一个字符,它像是一个拷贝器,能够复制前面的单个字符,甚至也可以把这个字符消除(出现 0 次)。

      两个字符串是否匹配,取决于最右边的字符是否匹配,以及剩余的子串是否匹配。其中,「剩余的子串是否匹配」,就是本道题的子问题

      【Leetcode】10. 正则表达式匹配

    • 状态定义:定义 dp[i][j] 为第一个字符串到 i 为止,第二个字符串到 j 为止,两个字符串是否匹配。如果匹配,dp[i][j] = true;如果不匹配,dp[i][j] = false

    • 子问题的考虑

      • 情况一:s[i-1] 和 p[j-1] 匹配,即 s[i-1] == p[j-1] || p[j-1] == '.'。那么只需要考虑剩余的子串是否匹配,即 dp[i][j] = dp[i-1][j-1];

        【Leetcode】10. 正则表达式匹配

      • 情况二:s[i-1] 和 p[j-1] 不匹配。这时候不能直接认为两个字符串不匹配,而是需要进一步考虑 p[j-1] == '*' 的情况。但是如果不是 * ,那么肯定不匹配。

        【Leetcode】10. 正则表达式匹配

        对于 * ,它可以匹配 0 个或多个字符。当s[i-1] 和 p[j-2] 匹配,且 p[j-1] == ‘*’ 时,需要考虑三种情况: * 使 dp[j-2] 出现 0 次、1 次或 >=2次。只要其中一种情况能使得两个子串匹配,我们就可以继续考虑剩余子串是否匹配。状态转移方程为:dp[i][j] = dp[i][j-2] || dp[i-1][j-2] || dp[i-1][j];

        【Leetcode】10. 正则表达式匹配
        当s[i-1] 和 p[j-2] 不匹配,且 p[j-1] == ‘*’ 时,可以利用 * 消除不匹配字符 p[j-2],考虑 s[i-1] 和 p[j-3] 是否匹配。状态转移方程为:dp[i][j] = dp[i][j-2];

    • 初始情况:当两个字符串都是空串的时候,一定匹配,因此 dp[0][0] = true; ;当 s 为空时,如果 p 的右端字符是 * ,那么就可以使得 p 也变成空串;当 p 为空,两个字符串一定不匹配。

  2. 代码

    class Solution {
    public:bool isMatch(string s, string p) {int m = s.size(), n = p.size();vector<vector<bool>> dp(m+1, vector<bool>(n+1, false));// 两个空字符串一定匹配dp[0][0] = true;// 如果s为空串 p[j-1]=* 也能够匹配for(int j=1; j<=n; ++j){if(p[j-1] == '*'){dp[0][j] = dp[0][j-2];}}// 从右向左匹配for(int i=1; i<=m; ++i){for(int j=1; j<=n; ++j){// s[i-1]和p[j-1]匹配if(s[i-1] == p[j-1] || p[j-1] == '.'){dp[i][j] = dp[i-1][j-1];}// s[i-1]和p[j-1]不匹配else{// p[j-1] == '*' 且 s[i-1]和p[j-2]匹配if(p[j-1] == '*'){dp[i][j] = dp[i][j-2];if(s[i-1] == p[j-2] || p[j-2] == '.'){dp[i][j] = dp[i][j-2] || dp[i-1][j-2] || dp[i-1][j];}}}}}return dp[m][n];}
    };
    
  3. 收获

    • 理解错了 * 的意思,* 类似于一个拷贝器 ,能匹配前一个元素,也能消除前一个元素(匹配零个)。
    • 这道题需要考虑多种情况,感觉很难想得这么全面。