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【LeetCode: 10. 正则表达式匹配 | 暴力递归=>记忆化搜索=>动态规划 】

硕风和炜 2024-06-17 11:28:16
简介【LeetCode: 10. 正则表达式匹配 | 暴力递归=>记忆化搜索=>动态规划 】

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? 算法题 ?

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? 题目链接

⛲ 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


⚡ 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
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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
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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
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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!

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风语者!平时喜欢研究各种技术,目前在从事后端开发工作,热爱生活、热爱工作。