🚀 算法题 🚀

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🚀 算法题 🚀

🚩 题目链接

• 10. 正则表达式匹配

⛲ 题目描述

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。
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（‘.’）。

提示：

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

🌟 求解思路&实现代码&运行结果

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⚡ 暴力法

🥦 求解思路

1. 再学习这道题题目之前，大家可以先去看一下我另一道和这个题目非常相似的题目，通配符匹配的题解，再来学习这道题目就会非常容易。【LeetCode: 44. 通配符匹配 | 暴力递归=＞记忆化搜索=＞动态规划 】

2. 简单概括题目的意思:按照给定的规则[规则题目已经给规定好了]，看字符串s是否可以匹配字符串p，如果可以的话，直接返回true，否则，返回false。

3. 这个题目和通配符匹配最大的不同就在于，通配符匹配问题的’*‘可以匹配任意字符，而这道题目的’*'只可以匹配匹配零个或多个前面的那一个元素。弄明白这个区别，那么这道题就迎刃而解了。

4. 具体匹配过程如下:

5. 第一种情况，如果两个字符相同，或者模式串当前是’*'.，则匹配成功，然后继续递归比较i+1和j+1 ;

6. 第二种情况:如果模式串后面跟了""，这又分为两种情况：
   (1)如果arr1[i]和arr2[j]相等(比如aa和a*这种情况)，选择匹配前一个字符的零次，也就是直接忽略a，从i和j+2继续递归；当然也可以匹配前一个继续的多次，先将字符串中的a忽略掉，继续递归i+1和j继续向后判断;
   (2)如果arr1[i]和arr2[j]不等(比如aa和b这种情况)，则将b忽略掉，继续递归比较i和j+2的过程；

7. 有了基本的思路，接下来我们就来通过代码来实现一下。

🥦 实现代码

class Solution {public boolean isMatch(String s, String p) {char[] arr1=s.toCharArray();char[] arr2=p.toCharArray();return process(0,0,arr1,arr2);}public boolean process(int i,int j,char[] arr1,char[] arr2){if(j>=arr2.length) return i>=arr1.length;boolean flag=false;if(j+1<arr2.length&&arr2[j+1]=='*'){if(i<arr1.length&&(arr1[i]==arr2[j]||arr2[j]=='.')){flag|=process(i+1,j,arr1,arr2)|process(i,j+2,arr1,arr2);}else{flag|=process(i,j+2,arr1,arr2);}}else{if(i<arr1.length&&(arr1[i]==arr2[j]||arr2[j]=='.')){flag|=process(i+1,j+1,arr1,arr2);}}return flag;}
}

🥦 运行结果

时间复杂度

空间复杂度

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⚡ 记忆化搜索

🥦 求解思路

1. 因为在递归的过程中，会重复的出现一些多次计算的结果，我们通过开辟一个数组，将结果提前缓存下来，算过的直接返回，避免重复计算，通过空间来去换我们的时间。

🥦 实现代码

class Solution {int[][] dp;public boolean isMatch(String s, String p) {char[] arr1=s.toCharArray();char[] arr2=p.toCharArray();int m=arr1.length,n=arr2.length;dp=new int[m+1][n+1];for(int i=0;i<=m;i++) Arrays.fill(dp[i],-1);return process(0,0,arr1,arr2);}public boolean process(int i,int j,char[] arr1,char[] arr2){if(j>=arr2.length) return i>=arr1.length;if(dp[i][j]!=-1) return dp[i][j]==1;boolean flag=false;if(j+1<arr2.length&&arr2[j+1]=='*'){if(i<arr1.length&&(arr1[i]==arr2[j]||arr2[j]=='.')){flag|=process(i+1,j,arr1,arr2)|process(i,j+2,arr1,arr2);}else{flag|=process(i,j+2,arr1,arr2);}}else{if(i<arr1.length&&(arr1[i]==arr2[j]||arr2[j]=='.')){flag|=process(i+1,j+1,arr1,arr2);}}dp[i][j]=flag?1:0;return flag;}
}

🥦 运行结果

通过缓存，将重复计算的结果缓存下来，通过。
时间情况

空间情况

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⚡ 动态规划

🥦 求解思路

1. 有了递归，有了记忆化搜索，接下来就是动态规划了，直接上手。

🥦 实现代码

class Solution {boolean[][] dp;public boolean isMatch(String s, String p) {char[] arr1=s.toCharArray();char[] arr2=p.toCharArray();int m=arr1.length,n=arr2.length;dp=new boolean[m+1][n+1];dp[m][n]=true;for(int i=m;i>=0;i--){for(int j=n-1;j>=0;j--){boolean flag=false;if(j+1<arr2.length&&arr2[j+1]=='*'){if(i<arr1.length&&(arr1[i]==arr2[j]||arr2[j]=='.')){flag|=dp[i+1][j]|dp[i][j+2];}else{flag|=dp[i][j+2];}}else{if(i<arr1.length&&(arr1[i]==arr2[j]||arr2[j]=='.')){flag|=dp[i+1][j+1];}}dp[i][j]=flag;}}return dp[0][0];}
}

🥦 运行结果

动态规划搞定，大家可以积极的尝试。

时间复杂度

空间复杂度

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💬 共勉

最后，我想和大家分享一句一直激励我的座右铭，希望可以与大家共勉！