[LeetCode] 10. Regular Expression Matching 正则表达式匹配
Given an input string s
and a pattern p
, implement regular expression matching with support for '.'
and '*'
where:
'.'
Matches any single character.'*'
Matches zero or more of the preceding element.
The matching should cover the entire input string (not partial).
Example 1:
Input: s = "aa", p = "a" Output: false Explanation: "a" does not match the entire string "aa".
Example 2:
Input: s = "aa", p = "a*" Output: true Explanation: '*' means zero or more of the preceding element, 'a'. Therefore, by repeating 'a' once, it becomes "aa".
Example 3:
Input: s = "ab", p = ".*" Output: true Explanation: ".*" means "zero or more (*) of any character (.)".
Constraints:
1 <= s.length <= 20
1 <= p.length <= 20
s
contains only lowercase English letters.p
contains only lowercase English letters,'.'
, and'*'
.- It is guaranteed for each appearance of the character
'*'
, there will be a previous valid character to match.
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,大概思路如下:
- 若p为空,再判断若s也为空,返回 true,反之返回 false。
- 若p的长度为1,再判断若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,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,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(现在这种解法已经超时了):
解法二:
// Time Limit Exceeded 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):
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
if p[j - 1] != '*' && (s[i - 1] == p[j - 1] || p[j - 1] == '.');
dp[i][j] = dp[i][j - 2]
if p[j - 1] == '*' and the pattern repeats for 0 times;
dp[i][j] = dp[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]; } };
GitHub 同步地址:
https://github.com/grandyang/leetcode/issues/10
类似题目:
参考资料:
https://leetcode.com/problems/regular-expression-matching/