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- 题目
- 示例
- 分析思路1
- 题解1
👉️ 力扣原文
题目
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
输入:s = "aa", p = "a"
输出:false
解释:"a" 无法匹配 "aa" 整个字符串。
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。
输入:s = "ab", p = ".*"
输出:true
解释:".*" 表示可匹配零个或多个('*')任意字符('.')。
分析思路1
动态规划:
定义一个二维数组 dp[i][j],表示 s 中前 i 个字符与 p 中前 j 个字符是否匹配。根据题目要求,s 和 p 中都只包含小写字母、.
和 *
。因此我们可以根据 p 中的字符进行分类讨论。
如果 p[j-1] 是小写字母,那么只有当 s[i-1] 与 p[j-1] 相等时才能匹配成功,此时 dp[i][j] = dp[i-1][j-1]。
如果 p[j-1] 是 .
,那么它可以匹配 s 中的任意一个字符,因此 dp[i][j] = dp[i-1][j-1]。
如果 p[j-1] 是 *
,那么它可以代表 p 中前一个字符的 0 次或多次重复。此时我们需要根据 p 中前一个字符和 s 中当前字符是否匹配来分类讨论:
如果 s[i-1] 与 p[j-2] 相等或者 p[j-2] 是 .
,那么 *
可以代表 p[j-2] 重复 0 次或多次,此时有两种情况:
*
代表 0 次重复,那么匹配的字符串长度减少 2 个字符,即 dp[i][j] = dp[i][j-2]。
*
代表多次重复,那么可以将 s 中当前字符加入匹配的字符串中,即 dp[i][j] = dp[i-1][j]。
如果 s[i-1] 与 p[j-2] 不相等并且 p[j-2] 不是 .
,那么 *
只能代表 p[j-2] 重复 0 次,此时匹配的字符串长度减少 2 个字符,即 dp[i][j] = dp[i][j-2]。
最终,如果 dp[m][n] 为 true,则说明 s 和 p 可以匹配成功。其中 m 和 n 分别表示 s 和 p 的长度。
题解1
class Solution {public boolean isMatch(String s, String p) {int m = s.length();int n = p.length();boolean[][] dp = new boolean[m+1][n+1];dp[0][0] = true;for (int j = 2; j <= n; j++) {if (p.charAt(j-1) == '*' && dp[0][j-2]) {dp[0][j] = true;}}for (int i = 1; i <= m; i++) {for (int j = 1; j <= n; j++) {if (s.charAt(i-1) == p.charAt(j-1) || p.charAt(j-1) == '.') {dp[i][j] = dp[i-1][j-1];} else if (p.charAt(j-1) == '*') {if (s.charAt(i-1) == p.charAt(j-2) || p.charAt(j-2) == '.') {dp[i][j] = dp[i][j-2] || dp[i-1][j];} else {dp[i][j] = dp[i][j-2];}}}}return dp[m][n];}
}
执行结果