每日OJ题_两个数组dp④_力扣44. 通配符匹配

发布于:2024-04-14 ⋅ 阅读:(172) ⋅ 点赞:(0)

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力扣44. 通配符匹配

解析代码


力扣44. 通配符匹配

44. 通配符匹配

难度 困难

给你一个输入字符串 (s) 和一个字符模式 (p) ,请你实现一个支持 '?' 和 '*' 匹配规则的通配符匹配:

  • '?' 可以匹配任何单个字符。
  • '*' 可以匹配任意字符序列(包括空字符序列)。

判定匹配成功的充要条件是:字符模式必须能够 完全匹配 输入字符串(而不是部分匹配)。

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'。

提示:

  • 0 <= s.length, p.length <= 2000
  • s 仅由小写英文字母组成
  • p 仅由小写英文字母、'?' 或 '*' 组成
class Solution {
public:
    bool isMatch(string s, string p) {

    }
};

解析代码

状态表示:

对于两个字符串之间的 dp 问题,我们一般的思考方式如下:

        选取第⼀个字符串的 [0, i] 区间以及第⼆个字符串的 [0, j] 区间当成研究对象,结合题目的要求来定义状态表示。然后根据两个区间上最后一个位置的字符,来进行分类讨论,从而确定状态转移方程。

dp[i][j] 表示: p 字符串 [0, j] 区间内的子串能否匹配字符串 s 的 [0, i] 区间内的子串。


状态转移方程:

根据最后一个位置的元素,结合题目要求,分情况讨论:

  • 当 s[i] == p[j] 或 p[j] == '?的时候,此时两个字符串匹配上了当前的一个字符,只能从 dp[i - 1][j - 1] 中看当前字符前面的两个子串是否匹配。只能继承上个状态中的匹配结果, dp[i][j] = dp[i - 1[j - 1] ;
  • 当 p[j] == '*' 的时候,此时匹配策略有两种选择:
  1. 一种选择是: * 匹配空字符串,直接继承状态 dp[i][j - 1] ,此时 dp[i][j] = dp[i][j - 1] ;
  2. 另一种选择是: * 向前匹配 1 ~ n 个字符,直至匹配上整个 s 串。此时相当于从 dp[k][j - 1] (0 <= k <= i) 中所有匹配情况中,选择性继承可以成功的情况。此时 dp[i][j] = dp[k][j - 1] (0 <= k <= i) ;
  • 当 p[j] 不是特殊字符,且不与 s[i] 相等时,无法匹配,p[i][j] = flase

三种情况加起来,就是所有可能的匹配结果。综上所述,状态转移方程为:

  • 当 s[i] == p[j] 或 p[j] == '?' 时: dp[i][j] = dp[i][j - 1] ;
  • 当 p[j] == '*' 时,有多种情况需要讨论: dp[i][j] = dp[k][j - 1] (0 <=k <= i) ;

这个状态转移方程时间复杂度为O(N^3),要想想优化。


        优化:当发现计算一个状态的时候,需要一个循环才能搞定的时候,我们要想到去优化。优化的方向就是用一个或者两个状态来表示这一堆的状态。通常就是把它写下来,然后用数学的方式做一下等价替换:

当 p[j] == '*' 时,状态转移方程为:dp[i][j] = dp[i][j - 1] || dp[i - 1][j - 1] || dp[i - 2][j - 1]......

        发现 i 是有规律的减小的,因此我们去看看 dp[i - 1][j] ,列出 dp[i - 1][j] = dp[i - 1][j - 1] || dp[i - 2][j - 1] || dp[i - 3][j - 1] ......

        然后就能发现, dp[i][j] 的状态转移方程里面除了第一项以外,其余的都可以用dp[i -1][j] 替代。因此优化我们的状态转移方程为: dp[i][j] = dp[i][j - 1] || dp[i - 1][j]。


初始化、填表顺序、返回值:

初始化:空串是有研究意义的,因此我们将原始 dp 表的规模多加上一行和一列,表示空串。由于 dp 数组的值设置为是否匹配,为了不与答案值混淆,我们需要将整个数组初始化为false 。由于需要用到前一行和前一列的状态,初始化第一行、第一列即可。

dp[0][0] 表示两个空串能否匹配,答案是显然的, 初始化为 true 。

第一行表示 s 是一个空串, p 串和空串只有一种匹配可能,即 p 串表示为 "***" ,此时也相当于空串匹配上空串。所以,我们可以遍历 p 串,把所有前导为 "*" 的 p 子串和空串的 dp 值设为 true 。

第一列表示 p 是一个空串,不可能匹配上 s 串,跟随数组初始化成false即可。

填表顺序:从上往下填写每一行,每一行从左往右,最后返回dp[m][n]。

class Solution {
public:
    bool isMatch(string s, string p) {
        int m = s.size(), n = p.size();
        s = " " + s, p = " " + p;
        vector<vector<bool>> dp(m + 1, vector<bool>(n + 1, false));
        // dp[i][j] 表示: p字符串[0, j]区间内的子串能否匹配字符串s的[0, i]区间内的子串
        dp[0][0] = true;
        for(int j = 1; j <= n; ++j)
        {
            if(p[j] == '*')
                dp[0][j] = true;
            else
                break;
        }

        for(int i = 1; i <= m; ++i)
        {
            for(int j = 1; j <= n; ++j)
            {
                if(s[i] == p[j] || p[j] == '?')
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
                else if(p[j] == '*')
                    dp[i][j] = (dp[i][j - 1] || dp[i - 1][j]);
            }
        }
        return dp[m][n];
    }
};


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