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【LeetCode】正则表达式匹配-Go语言中文社区

【LeetCode】正则表达式匹配


https://www.imooc.com/article/281353?block_id=tuijian_wz

【LeetCode】正则表达式匹配

2019.03.04 19:53 598浏览

题目描述

给定一个字符串 (s) 和一个字符模式 (p)。实现支持 ‘.’ 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元素。
匹配应该覆盖整个字符串 (s) ,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:

 

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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:

 

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输入:
s = "aa"
p = "a*"
输出: true
解释: '*' 代表可匹配零个或多个前面的元素, 即可以匹配 'a' 。因此, 重复 'a' 一次, 字符串可变为 "aa"。

 

 

示例 3:

 

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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:

 

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输入:
s = "aab"
p = "c*a*b"
输出: true
解释: 'c' 可以不被重复, 'a' 可以被重复一次。因此可以匹配字符串 "aab"。

 

 

示例 5:

 

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输入:
s = "mississippi"
p = "mis*is*p*."
输出: false

 

 

题目难度:

题目解析

这是一道有点难度的题,如果你看了一遍题目之后,没有什么好的想法,不用心急,深呼吸,让我们一起来探索如何解决这道题。

其实题目的要求,就是实现一个最简单的正则表达式,即.*的匹配,一提到正则表达式,你也许会想到形如 ^[A-Z]:\{1,2}[^/:*?<>|]+.(jpg|gif|png|bmp)$ 之类的一大串乱七八糟的代码,觉得看着都蛋疼,还要让我来实现???emmmm,不要方,问题不大,不要被正则表达式这个名号给吓到,要相信,问题总比方法多?。何况这里只需要解析两个特殊字符,岂不是小菜一碟。

明人不说骚话,撸起袖子就开干。

先重新阅读一遍题目,对题目要求的理解和把握很关键,这决定了之后的思考会不会跑偏,后面的几个示例可以用来验证自己理解是否正确。

从后面给的栗子里可以看出,题目的意思是要求字符串s与字符模式p能完全匹配才能算是通过,而不是在s中找到一个p能匹配的子字符串。

脑袋一拍,那一个字符一个字符来匹配不就完事了?嗯,先试试看。把题中的栗子拿出来画成图,然后进行观察。

https://img.mukewang.com/5c7d112d000192a209420708.jpg

https://img2.mukewang.com/5c7d112d0001ed4012040658.jpg

https://img3.mukewang.com/5c7d112d0001172f12160644.jpg

https://img2.mukewang.com/5c7d112e00019f9313220702.jpg

https://img3.mukewang.com/5c7d112e0001850f20320764.jpg

在形成自己的思路后,一定要对这几个栗子进行验证,不然代码写完以后才发现理解错了题目的意思就很尴尬了。

对于一个位于字符模式p中的字符c来说,只有三种情况:

  1. c == ‘.’

  2. c == ‘*’

  3. c 为其他普通字符

我们先来看第一种情况,当c == '.'的时候,因为可以匹配任意字符,那么,直接跳过即可,对于第三种情况,那么只要s中对应的字符字符c相同即可,你看,很简单吧,我们已经完成三分之二了。接下来,再来看看最后一种情况。

如果c == *,那么代表可以匹配零个或者多个前面的字符,比如a*可以匹配aaaaaaaaaa也可以匹配空字符,所以它其实是个修饰符,用来修饰它前面的字符,必须要跟其他字符一起使用,所以在我们在一个个遍历模式串中的字符的时候,还需看看后面跟的字符是不是*,如果是的话,那么就要进行特殊处理了。

*代表匹配0个或多个它前面的字符,所以有两种情况,一种是0个,一种是多个。

梳理一下思路,每次从p中拿出一个字符来与s中的字符进行匹配,如果该字符后续的字符不是*,那么直接与s中对应字符进行匹配判断即可,如果匹配上了,那么就将两个游标都往后移动一位。如果匹配过程中遇到不相等的情况,则直接返回false。如果后续字符是*,那么就如上面所分析的,分成两种情况,一种是匹配0个,那么只需要跳过p中的这两个字符,继续与s中的字符进行比较即可,如果是匹配多个,那么将s中的游标往后移动一个,继续进行判断,这两个条件只要其中一个能满足即可。

对于上面分析*字符的说明也许还不够清晰,继续画图:

https://img2.mukewang.com/5c7d113c0001e23713280804.jpg

https://img.mukewang.com/5c7d113c0001c83212881076.jpg

https://img1.mukewang.com/5c7d113c0001df8812241032.jpg

https://img3.mukewang.com/5c7d113c00013dac13861086.jpg

等等,你有没有闻到一丝递归的味道,既然对于每个在模式串中的字符都可以采用相同的策略进行处理,那不就是暗示这里可以使用递归吗。机智如我

递归解法

先来写一下伪代码来继续理清思路,毕竟这可是一道复杂度为三星级别的题,万万不可轻敌。

 

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boolean isMatch (String s, String p){
    从p中取出字符c1,从s中取出字符d1
    从p中再取一个字符c2
    if (c2 == '*'){
        跳过c1与c2或者将s的游标往后移动一位
        return isMatch(s,p.subString(2)) || (( c1 == '.' || c1 == d1) && isMatch(s.subString(1),p)));
    } else if(c1 == '.'){
        直接跳过
        return isMatch(s.subString(1),p.subString(1);
    } else {
        普通字符直接比较
        return c1 == d1 && isMatch(s.subString(1), p.subString(1));
    }
}

 

emmm,这个伪代码好像不太合格,几乎把代码写完了,23333,接下来只需要考虑一下边界情况,把代码补全就行了,当然,还可以将代码美化一下:

 

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public boolean isMatch(String s, String p){
    if (p.length() <= 0) return s.length() <= 0;
    boolean match = (s.length() > 0 && (s.charAt(0) == p.charAt(0) || p.charAt(0) == '.'));
    if (p.length() > 1 && p.charAt(1) == '*'){
        return isMatch(s, p.substring(2)) || (match && isMatch(s.substring(1), p));
    } else {
        return match && isMatch(s.substring(1), p.substring(1));
    }
}

 

大功告成,提交一下。

https://img2.mukewang.com/5c7d114d0001314507590275.jpg

emmm,递归的效率一般都比较差,只击败了28%的用户。

当然,一般能用递归解决的地方,都可以使用非递归的方式解决,下面,我们来使用另一种解决方案。

动态规划解法

动态规划简介

动态规划???emmm,如果你不经常接触算法的话,也许对这个名词不太熟悉,所以我先简单的介绍一下。

动态规划,简单来说就是,动态的去进行,规划。言归正传,其实动态规划也是一种分治的思想,将问题分解成一个个子问题,通过解决所有子问题,来求得原问题的解,一般用于求解最优问题。但是跟分治法不同的地方在于,动态规划的子问题往往是相互关联的,拿最简单的斐波拉契数列来说,我们使用分治的思想,对于求fib(6),使用的公式是fib(6) = fib(5) + fib(4),于是将原来的问题便转化为求解fib(5)fib(4),继续递归,fib(5) = fib(4) + fib(3),然后再继续递归fib(4) = fib(3) + fib(2)fib(3) = fib(2) + fib(1)这里fib(1) = 1 和 fib(2) = 1为初始条件,于是就能求出fib(6),初看起来似乎没什么毛病,但是仔细想一想,由于每次递归都是无状态的,所以其实做了很多重复的计算,画个图来感受一下:

这里将fib(4)重复算了2次,fib(3)算了3次,这还只是算fib(6),如果是fib(66)呢?那将会有大量的重复计算,这是非常浪费时间的。

动态规划就可以很好的解决这个问题,动态规划的思想跟上面是一样的,但不同的是,动态规划会将每次计算的结果存起来,因此就解决了。简单一点理解,就是在分治的基础上加入了一个状态数组,来存储中间计算的结果,以减少重复计算的耗时。当然,动态规划又分为两种,一种是自顶向下,就是刚才所说的方法,另一个种是自底向上,还是拿上面的斐波拉契数列来说,要计算fib(6),因此我们先计算fib(3) = fib(2) + fib(1),再计算fib(4) = fib(3) + fib(2)fib(5) = fib(4) + fib(3),这样,就能算出fib(6) = fib(5) + fib(4)的结果了。

在动态规划中有几个比较关键的概念:子问题,状态,状态空间,初始状态,状态转移方程。

子问题:与原问题形式相同或者类似,只不过规模变小了,子问题都解决后,原问题即解决。

状态:与子问题相关的各个变量的一组取值即为状态,状态与子问题是一对一或一对多的关系,代表着子问题的解。上面的栗子,状态就是fib(n)的值。

状态空间:由所有状态构成的集合,上面的栗子比较简单,状态空间是一维空间。

状态初始条件:即状态的初始状态,上面的栗子里fib(1) = 1fib(2) = 1就是初始条件。

状态转移方程:用来表示状态之间是如何转换的方程,即如何从一个或者多个已知的状态求出另一个状态,可以使用递推公式表示。上面栗子的公式为fib(n) = f(n - 1) + f(n -2) (n > 2)

算法过程

关于动态规划的介绍就结束了,接下来我们来看如何在这道题上面使用。

我们先来考虑自顶向下的算法。为方便起见,假定使用符号s[i:]表示字符串s中从第i个字符到最后一个字符组成的子串,p[j:]则表示模式串p中,从第j个字符到最后一个字符组成的子串,使用 match(i,j) 表示s[i:]p[j:]的匹配情况,如果能匹配,则置为true,否则置为false。这就是各个子问题的状态。

那么对于match(i,j)的值,取决于p[j + 1]是否为’*’。

curMatch = i < s.length() && s[i] == p[j] || p[j] == ‘.’;

  1. p[j + 1] != ‘*’,match(i,j) = curMatch && match(i + 1, j + 1)

  2. p[j + 1] == ‘*’,match(i,j) = match(i, j + 2) || curMatch && match(i + 1, j)

这样表述一下是不是就清晰了不少。

s = "aab"; p = "c*a*b"为例,先构建一个二维状态空间来存储中间计算得出的状态值。横向的值代表i,纵向的值代表j,match(0,0)的值即问题的解,用f代表falset代表true

https://img.mukewang.com/5c7d117300011faf10860914.jpg

接下来描述一下后续的计算过程:

  1. 求match(0,0): i = 0; j = 0; curMatch = false;

  2. p[1] == * -> match(0,0) = match(0,2) || false && match(1,0)

  3. 转化为求子问题match(0,2)和match(1,0)

  4. 求match(0,2): i = 0; j = 2; curMatch = true;

  5. p[1] == * -> match(0,2) = match(0,4) || true && match(1,2)

  6. 求match(0,4): i = 0; j = 4; curMatch = false;

  7. j + 1 == 5 >= p.length() -> match(0,4) = curMatch = false;

  8. match(0,4) = false;

  9. 回溯到第五步,求match(1,2): i = 1; j = 2; curMatch = true;

  10. p[3] == * -> match(1,2) = match(1,4) || true && match(2,2)

  11. 求match(1,4): i = 1; j = 4; curMatch = false;

  12. j + 1 == 5 >= p.length() -> match(1,4) = curMatch = false;

  13. match(1,4) = false;

  14. 回溯到第10步,求match(2,2): i = 2; j = 2; curMatch = false;

  15. p[3] == * -> match(2,2) = match(2,4) || false && match(3,2)

  16. 求match(2,4): i = 2; j = 4; curMatch = true;

  17. j + 1 == 5 >= p.length() -> match(2,4) = curMatch = true;

  18. match(2,4) = true;

  19. 回溯到第15步。

  20. match(2,2) = true;

  21. 回溯到第10步。

  22. match(1,2) = true;

  23. 回溯到第5步。

  24. match(0,2) = true;

  25. 回溯到第2步。

  26. match(0,0) = true;

  27. 问题解决

https://img2.mukewang.com/5c7d117b00019dae11360846.jpg

你看,其实很简单吧。

接下来转化成代码:

 

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enum Result {
    TRUE, FALSE
}

class Solution {
    // 状态空间
    Result[][] memo;

    public boolean isMatch(String text, String pattern) {
        memo = new Result[text.length() + 1][pattern.length() + 1];
        return match(0, 0, text, pattern);
    }

    public boolean match(int i, int j, String text, String pattern) {
        if (memo[i][j] != null) {
            return memo[i][j] == Result.TRUE;
        }
        boolean ans;
        if (j == pattern.length()){
            ans = i == text.length();
        } else{
            boolean curMatch = (i < text.length() &&
                                   (pattern.charAt(j) == text.charAt(i) ||
                                    pattern.charAt(j) == '.'));

            if (j + 1 < pattern.length() && pattern.charAt(j+1) == '*'){
                ans = (match(i, j+2, text, pattern) ||
                       curMatch && match(i+1, j, text, pattern));
            } else {
                ans = curMatch && match(i+1, j+1, text, pattern);
            }
        }
        memo[i][j] = ans ? Result.TRUE : Result.FALSE;
        return ans;
    }
}

 

来跑一下结果:

https://img3.mukewang.com/5c7d11870001e29c07420262.jpg

击败了99.95%,不错不错。

已经很晚了,但我还是想把另一种方法也一起写完。

还有一种方法,叫做自底向上方法,也是动态规划中的一种,这种方法的思路其实很简单粗暴,即从最后一个字符开始反向匹配,还是以刚才的栗子为例,从i = 3, j = 5 开始依次往左往上循环计算,match(3,5) == true,核心的逻辑并没有变。因为最边缘的值的匹配都是可以直接计算出来的,下面推算其中的一部分:

  1. match(3,5) = true;

  2. 求match(3,4): i = 3; j = 4; curMatch = false;

  3. j + 1 == 5 >= p.length() -> match(3,4) = curMatch = false;

  4. match(3,4) = false;

  5. 求match(3,3): i = 3; j = 3; curMatch = false;

  6. p[4] == b -> match(3,3) = curMatch = false;

  7. match(3,3) = false;

  8. 求match(3,2): i = 3; j = 2; curMatch = false;

  9. p[3] == * -> match(3,2) = match(3,4) || false && match(4,2)

  10. match(3,2) = false;

  11. 求match(3,1): i = 3; j = 1; curMatch = false;

  12. p[2] == a -> match(3,1) = curMatch = false;

  13. match(3,1) = false;

  14. 求match(3,0): i = 3; j = 0; curMatch = false;

  15. p[1] == * -> match(3,0) = match(3,2) || false && match(4,0)

  16. match(3,0) = false;

  17. ….

剩下的部分可以自行推导。代码如下:

 

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class Solution {
    public boolean isMatch(String text, String pattern) {
        boolean[][] memo = new boolean[text.length() + 1][pattern.length() + 1];
        memo[text.length()][pattern.length()] = true;

        for (int i = text.length(); i >= 0; i--){
            for (int j = pattern.length() - 1; j >= 0; j--){
                boolean curMatch = (i < text.length() &&
                                       (pattern.charAt(j) == text.charAt(i) ||
                                        pattern.charAt(j) == '.'));
                if (j + 1 < pattern.length() && pattern.charAt(j+1) == '*'){
                    memo[i][j] = memo[i][j+2] || curMatch && memo[i+1][j];
                } else {
                    memo[i][j] = curMatch && memo[i+1][j+1];
                }
            }
        }
        return memo[0][0];
    }
}

 

提交一下:

https://img1.mukewang.com/5c7d1193000150ef07450267.jpg

效率也是相当高的,虽然比自顶向下方法多计算了不少值,但是减少了方法调用次数,省去了多次递归调用方法的开销,而且每次计算的过程相当简单,所以并不能说它的效率比自顶向下的方法低,要视具体情况而定。

总结

写到这,今天的题总算是完成的差不多了,长呼一口,来回顾一下今天的收获吧:

首先我们用分治法,使用递归来解决,但是效率偏低。

于是我们用了动态规划的思想来解决这个问题,与分治法最大的不同便在于动态规划会存储中间的计算状态,以减少重复计算。

先是用了自顶向下的方法,跟分治法几乎没有差异,只是多使用了一个二维数组。

接着用自底向上的方法来解决,从最后的字符开始匹配,将多次递归调用转为在一个循环体中完成。

总结一下动态规划的步骤:

  1. 抽象问题。将问题分解为多个子问题,子问题的解一旦求出就会被保存。

  2. 确定状态。确认我们要求解的子问题的状态空间,并设置初始状态。

  3. 确定状态转移方程。这一步是最难也是最重要的一步。

 

JAVA算法

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  • 发表于 2020-06-30 08:42
  • 阅读 ( 184 )
  • 分类:算法

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