正则表达式匹配 C++实现 java实现 leetcode系列(十一)
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。
说明:
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.和*。
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
这道求正则表达式匹配的题和那道 Wildcard Matching 的题很类似,不同点在于*的意义不同,在之前那道题中,*表示可以代替任意个数的字符,而这道题中的*表示之前那个字符可以有0个,1个或是多个,就是说,字符串a*b,可以表示b或是aaab,即a的个数任意,这道题的难度要相对之前那一道大一些,分的情况的要复杂一些,需要用递归Recursion来解,大概思路如下:
- 若p为空,若s也为空,返回true,反之返回false。
- 若p的长度为1,若s长度也为1,且相同或是p为'.'则返回true,反之返回false。
- 若p的第二个字符不为*,若此时s为空返回false,否则判断首字符是否匹配,且从各自的第二个字符开始调用递归函数匹配。
- 若p的第二个字符为*,进行下列循环,条件是若s不为空且首字符匹配(包括p[0]为点),调用递归函数匹配s和去掉前两个字符的p(这样做的原因是假设此时的星号的作用是让前面的字符出现0次,验证是否匹配),若匹配返回true,否则s去掉首字母(因为此时首字母匹配了,我们可以去掉s的首字母,而p由于星号的作用,可以有任意个首字母,所以不需要去掉),继续进行循环。
- 返回调用递归函数匹配s和去掉前两个字符的p的结果(这么做的原因是处理星号无法匹配的内容,比如s="ab", p="a*b",直接进入while循环后,我们发现"ab"和"b"不匹配,所以s变成"b",那么此时跳出循环后,就到最后的return来比较"b"和"b"了,返回true。再举个例子,比如s="", p="a*",由于s为空,不会进入任何的if和while,只能到最后的return来比较了,返回true,正确)。
解法一:
class Solution {
public:
bool isMatch(string s, string p) {
if (p.empty()) return s.empty();
if (p.size() == 1) {
return (s.size() == 1 && (s[0] == p[0] || p[0] == '.'));
}
if (p[1] != '*') {
if (s.empty()) return false;
return (s[0] == p[0] || p[0] == '.') && isMatch(s.substr(1), p.substr(1));
}
while (!s.empty() && (s[0] == p[0] || p[0] == '.')) {
if (isMatch(s, p.substr(2))) return true;
s = s.substr(1);
}
return isMatch(s, p.substr(2));
}
};
上面的方法可以写的更加简洁一些,但是整个思路还是一样的,我们先来判断p是否为空,若为空则根据s的为空的情况返回结果。当p的第二个字符为*号时,由于*号前面的字符的个数可以任意,可以为0,那么我们先用递归来调用为0的情况,就是直接把这两个字符去掉再比较,或者当s不为空,且第一个字符和p的第一个字符相同时,我们再对去掉首字符的s和p调用递归,注意p不能去掉首字符,因为*号前面的字符可以有无限个;如果第二个字符不为*号,那么我们就老老实实的比较第一个字符,然后对后面的字符串调用递归,参见代码如下:
解法二:
class Solution {
public:
bool isMatch(string s, string p) {
if (p.empty()) return s.empty();
if (p.size() > 1 && p[1] == '*') {
return isMatch(s, p.substr(2)) || (!s.empty() && (s[0] == p[0] || p[0] == '.') && isMatch(s.substr(1), p));
} else {
return !s.empty() && (s[0] == p[0] || p[0] == '.') && isMatch(s.substr(1), p.substr(1));
}
}
};
我们也可以用DP来解,定义一个二维的DP数组,其中dp[i][j]表示s[0,i)和p[0,j)是否match,然后有下面三种情况(下面部分摘自这个帖子):
1. P[i][j] = P[i - 1][j - 1], if p[j - 1] != '*' && (s[i - 1] == p[j - 1] || p[j - 1] == '.');
2. P[i][j] = P[i][j - 2], if p[j - 1] == '*' and the pattern repeats for 0 times;
3. P[i][j] = P[i - 1][j] && (s[i - 1] == p[j - 2] || p[j - 2] == '.'), if p[j - 1] == '*' and the pattern repeats for at least 1 times.
解法三:
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));
dp[0][0] = true;
for (int i = 0; i <= m; ++i) {
for (int j = 1; j <= n; ++j) {
if (j > 1 && p[j - 1] == '*') {
dp[i][j] = dp[i][j - 2] || (i > 0 && (s[i - 1] == p[j - 2] || p[j - 2] == '.') && dp[i - 1][j]);
} else {
dp[i][j] = i > 0 && dp[i - 1][j - 1] && (s[i - 1] == p[j - 1] || p[j - 1] == '.');
}
}
}
return dp[m][n];
}
};
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