【动态规划篇】正则表达式与通配符:开启代码匹配的赛博奇幻之旅
本篇博主将给大家分享如何解答正则表达式与通配符匹配问题;干货满满,值得收藏呀;这两种匹配方式在 LeetCode 的题目中,可不会轻易让我们过关。题目往往会给出各种各样复杂的匹配规则和字符串场景,要求我们巧妙运用正则表达式或通配符的特性,编写出高效且正确的解决方案。
那么,下面我们就开启这场旅行吧!!!
:羑悻的小杀马特.-CSDN博客羑悻的小杀马特.擅长C/C++题海汇总,AI学习,c++的不归之路,等方面的知识,羑悻的小杀马特.关注算法,c++,c语言,ubuntu,linux,数据结构领域.https://blog.csdn.net/2401_82648291?type=latelyhttps://blog.csdn.net/2401_82648291?type=lately
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本篇主题:正则表达式与通配符匹配解答(绝对巧解)
制作日期:
2025.02.03隶属专栏:C/C++题海汇总
首先大家肯定有可能对正则表达式与通配符匹配有点陌生;那么下面我们通俗易懂介绍一下吧:
目录
一·正则表达式与通配符匹配介绍:
1.1正则表达式匹配:
1.2 通配符匹配:
二.通配符匹配:
2.1题目简述:
2.2解答思路:
2.2.1状态定义:
2.2.2状态方程书写:
2.2.3 初始化:
2.2.4填表顺序:
2.2.5确定返回值:
2.3解答代码:
三·正则表达式匹配:
3.1题目简述:
3.2解答思路:
状态方程表示:
初始化:
3.3解答代码:
四·本篇小结:
一·正则表达式与通配符匹配介绍:
1.1正则表达式匹配:
- 定义:用特定字符和规则组成模式,精准描述字符串特征,实现复杂字符串匹配、查找、替换等操作。
- 规则特点:规则丰富复杂,有元字符(如
.
匹配任意单个字符、*
匹配零个或多个前面元素等),可表达细致匹配要求。- 应用场景:适用于对匹配精度要求高的场景,像数据验证(邮箱、手机号格式)、文本提取(从网页抓取特定信息)。
1.2 通配符匹配:
- 定义:使用简单符号代表任意字符或字符串来进行匹配。
- 规则特点:规则简单,常见通配符有
*
(匹配任意数量任意字符)和?
(匹配单个任意字符)。- 应用场景:多用于文件搜索(如查找所有
.txt
文件)、简单文本筛选,对匹配精度要求相对低。
下面以两道经典匹配问题来带大家深入探究:
二.通配符匹配:
2.1题目简述:
测试用例:
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 = "*" 输出:true 解释:'*' 可以匹配任意字符串。示例 3:
输入:s = "cb", p = "?a" 输出:false 解释:'?' 可以匹配 'c', 但第二个 'a' 无法匹配 'b'。
题目传送门: 44. 通配符匹配 - 力扣(LeetCode)
题意分析:
首先,我们先把题目的要求根据用例简述一下并呈现出来:
也就是拿p串去和s串进行匹配;其中s串只有小写字符;而p串多了?和*;即?随便匹配s的任意一个字符;而*可以匹配s中全部字符(包括空字符,空串)(是不是一开是大家就认为只要p有个*就可以完全匹配s了???然而如果p存在非* 的还要完成与s串中的字符进行匹配)
故这里空串的思想很重要;当然在匹配中也很重要(后面如果dp初始化也很重要)。
2.2解答思路:
这里我们做过一些动归的题目就很容易想到是字符串两个数组的dp问题了;如果没头绪可以做一做力扣的最长公共子序列问题(传送门:1143. 最长公共子序列 - 力扣(LeetCode));就懂啦,这里就先不做解释了。
那就贴一下1143的解答代码:
class Solution {
public:
//dp[i][j]表示t2的0-j及t1的0-i区间内最长公共子序列的长度
int longestCommonSubsequence(string t1, string t2) {
int m=t1.size();
int n=t2.size();
vector<vector<int>> dp(m+1,vector<int>(n+1));
t1=" "+t1;
t2=" "+t2;
//分情况:最后一个字符i j 对应值是否同:
//同:dp[i-1][j-1]+1 不同:dp[i-1][j],dp[i][j-1],dp[i-1][j-1]分别是只包含j 只包含i 两个都不包含;最后一个可优化
for(int i=1;i<=m;i++){
for(int j=1;j<=n;j++){
//dp[i][j]=t1[i-1]==t2[j-1]?dp[i-1][j-1]+1:max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
dp[i][j]=t1[i]==t2[j]?dp[i-1][j-1]+1:max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
}
}
return dp[m][n];
}
};
下面我们这个思路了;因此就走动态规划的那五步吧。
首先我们进行状态定义:
2.2.1状态定义:
dp[i][j]表示p串0-j区间能否匹配s串0-i区间的整个字符串
2.2.2状态方程书写:
先剧透一下,这里状态方程确实有点不好写;但是只要理解了就不算问题了;下面博主深入带大家分析分析一下:
根据我们老套路;从最后一个位置分情况向前推导:
我们p[j]位置的值要么是a-z 要么是? 要么是*;因此我们可以从这三方面分析;下面画图来分析下:
下面就是优化方案:
因此我们的状态方程就得到了:
2.2.3 初始化:
这里我们采取引入空串的一一对应方式来;故在s p串前面都加上空格;这样dp与s p数组交错时候就不用错位了。
即当我们定义完dp的时候;加上这句代码:
s=' '+s,p=' '+p;
代码判断:
dp[0][0]=1;
for(int k=1;k<=n;k++) {
if(p[k]=='*') dp[0][k]=1;
else break;
}
2.2.4填表顺序:
这里里根据填表时用到的量可以发现是上下左右的顺序;即正常遍历即可。
2.2.5确定返回值:
即返回我们dp[m][n]即可。
2.3解答代码:
class Solution {
public:
//思路:分 ? a-z * 的三种情况 外加数学公式化简*的情况:
bool isMatch(string s, string p) {
int m=s.size();
int n=p.size();
vector<vector<bool>>dp(m+1,vector<bool>(n+1));
//初始化:
s=' '+s,p=' '+p;
//根据dp对应的定义分析填充第0行:
dp[0][0]=1;
for(int k=1;k<=n;k++) {
if(p[k]=='*') dp[0][k]=1;
else break;
}
//填表:
for(int i=1;i<=m;i++){
for(int j=1;j<=n;j++){
if(p[j]=='*') dp[i][j]=dp[i][j-1]||dp[i-1][j];
else dp[i][j]=(s[i]==p[j]||p[j]=='?')&&dp[i-1][j-1];
}
}
return dp[m][n];
}
};
三·正则表达式匹配:
3.1题目简述:
测试用例:
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('.')。
注意事项:
也就是p的*前一定是a-z。
题目传送门: 10. 正则表达式匹配 - 力扣(LeetCode)
3.2解答思路:
和上面的通配符匹配相差不大;只不过是*前面必须要有.或者a-z;然后把?换成了.
因此我们就只详细分析一下*的情况就好。
下面我们就从不同于上面的地方即状态方程书写和初始化来分析:
状态方程表示:
初始化:
这里由于*的操作变了故只有当s串为空串的时候会发生变化;画图理解下:
代码判断:
dp[0][0]=1;
for(int k=2;k<=n;k+=2) {
if(p[k]=='*') dp[0][k]=1;
else break;
}
上下的都雷同通配符匹配问题啦;不做解释了。
3.3解答代码:
class Solution {
public:
bool isMatch(string s, string p) {
int m=s.size();
int n=p.size();
vector<vector<bool>>dp(m+1,vector<bool>(n+1));
//初始化:
s=' '+s,p=' '+p;
dp[0][0]=1;
for(int k=2;k<=n;k+=2) {
if(p[k]=='*') dp[0][k]=1;
else break;
}
//填表:
for(int i=1;i<=m;i++){
for(int j=1;j<=n;j++){
if(p[j]=='*') dp[i][j]=dp[i][j-2]||((s[i]==p[j-1]||p[j-1]=='.')&&dp[i-1][j]);
else dp[i][j]=(s[i]==p[j]||p[j]=='.')&&dp[i-1][j-1];
}
}
return dp[m][n];
}
};
四·本篇小结:
博主通过对这两道题进行尝试解答以及分享题解的过程总结出:
对于题解我们更要侧重于怎么往这方面想也就是为什么这么做;而不是直接按照规则把代码套上去;侧重于多画图分析讨论如何能得出这样的做法;学习别人的优秀代码解法并引导自己如何往这方面想:比如当p[j]对应的*时候;如何更好的优化;以及怎么把写出来繁琐的状态方程图化成简短的代码(更要仔细慎重以免出错)。
总而言之;多画图多理解多分析多学习外加仔细仔细再仔细。
感谢大家关注本篇分享到此希望对大家有所帮助!!!