题目描述

拖了超级久的一道题= =，懒得看正则表达式，但是其实和正则表达式相关的地方也不多

思路 && 代码

参照这篇题解写的，dalao属实万物皆可动态规划。
主要是分情况（见代码注释的Case），主要是：
1. 空正则（正则表达式为 “” )
2. 非空正则：
  a. 不是 ‘✳️’ 的情况
  b. 是 ‘✳️’ 的情况：重复 0 次的情况 && 重复的情况
|= 的考虑：2.a 和 2.b，只要满足其中一个即可
‘.'的考虑：在这个代码里，实际上只是相当于一个万用符
建议还是得动手画一遍表格来填，帮助理解。

class Solution {public boolean isMatch(String s, String p) {// init int m = s.length();int n = p.length();char[] arr1 = s.toCharArray();char[] arr2 = p.toCharArray();// dp[i][j] 代表 s 的前 i 个和 p 的前 j 个能否匹配boolean[][] dp = new boolean[m + 1][n + 1];// dp 过程for(int i = 0; i <= m; i++) {for(int j = 0; j <= n; j++) {// Case 1: 空正则if(j == 0) {dp[i][j] = (i == 0);}// Case 2: 非空正则else {// Case 2.1：不是'*'if(arr2[j - 1] != '*') {// 相等 or 为'.'的情况，直接看左上角的最优子结构if(i > 0 && (arr1[i - 1] == arr2[j - 1] || arr2[j - 1] == '.')) {dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];}}// Case 2.2：是'*'（最重要的部分）else {// Case 2.2.1：不看if(j >= 2) {// 重复0次，相当于直接砍掉最后两个字符dp[i][j] = dp[i][j - 2];}// Case 2.2.2：看if(i >= 1 && j >= 2 && (arr1[i - 1] == arr2[j - 2] || arr2[j - 2] == '.')) {// 多重复一次，和 s 串前移一位的结果一样// 为什么 |= ，相当于判断两次，只要有一次 true 就算 truedp[i][j] |= dp[i - 1][j];}}}}}return dp[m][n];}
}

二刷

倒没想象中那么恶心了，主要还是分好情况，然后再考虑如何dp
注意状态转移方程用到的最优子结构。

class Solution {public boolean isMatch(String s, String p) {boolean[][] dp = new boolean[s.length() + 1][p.length() + 1];for(int i = 0; i <= s.length(); i++) {for(int j = 0; j <= p.length(); j++) {if(j == 0) {dp[i][j] = (i == 0);continue;}// Case 1: 没碰到 * 的情况if(p.charAt(j - 1) != '*') {if(i > 0 && (s.charAt(i - 1) == p.charAt(j - 1) || p.charAt(j - 1) == '.')) {dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];}}// Case 2: 碰到 * 的情况else {// Case 2.1：不用 * if(j >= 2) {dp[i][j] = dp[i][j - 2];}// Case 2.2：用 *if(i >= 1 && j >= 2 && (s.charAt(i - 1) == p.charAt(j - 2) || p.charAt(j - 2) == '.')) {// 重复了一次，说明可以套用上一个 i 的结果。dp[i][j] |= dp[i - 1][j];}}}}return dp[s.length()][p.length()];}
}

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