Java算法题-解析 "正则表达式匹配" 算法问题

题目:
给定一个字符串 s
和一个字符规律 p
,实现一个支持 '.' 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。
引言:
"正则表达式匹配" 是一个复杂且有趣的字符串匹配问题,要求实现一个支持特殊符号的正则匹配器。解决这个问题不仅需要对字符串的操作和匹配有深刻理解,还需要动态规划等高级算法。通过解答这个问题,我们可以拓展对字符串处理和算法设计的应用。
算法思路:
我们可以使用动态规划算法来解决这个问题。具体思路如下:
- 创建一个布尔数组
dp
,其中dp[i][j]
表示字符串s
的前i
个字符和字符规律p
的前j
个字符是否匹配。 - 初始化
dp[0][0]
为true
,因为空字符串和空字符规律匹配。 动态规划的状态转移方程如下:
- 如果
p[j-1]
是正常字符或.
,则dp[i][j]
取决于dp[i-1][j-1]
。 如果
p[j-1]
是*
,则存在两种情况:*
匹配 0 次,即跳过p[j-2]
,dp[i][j]
取决于dp[i][j-2]
。*
匹配多次,即p[j-2]
匹配s[i-1]
,dp[i][j]
取决于dp[i-1][j]
。
- 如果
- 最终,
dp[m][n]
(其中m
是s
的长度,n
是p
的长度)表示整个字符串是否匹配。
代码实现:
以下是使用 Java 实现的 "正则表达式匹配" 算法的示例代码:
public class RegularExpressionMatching {
public boolean isMatch(String s, String p) {
int m = s.length();
int n = p.length();
boolean[][] dp = new boolean[m + 1][n + 1];
dp[0][0] = true;
for (int i = 0; i <= m; i++) {
for (int j = 1; j <= n; j++) {
if (p.charAt(j - 1) == '*') {
dp[i][j] = dp[i][j - 2] || (i > 0 && (s.charAt(i - 1) == p.charAt(j - 2) || p.charAt(j - 2) == '.') && dp[i - 1][j]);
} else {
dp[i][j] = i > 0 && (s.charAt(i - 1) == p.charAt(j - 1) || p.charAt(j - 1) == '.') && dp[i - 1][j - 1];
}
}
}
return dp[m][n];
}
}
算法分析:
- 时间复杂度:填充布尔数组需要 O(m * n) 的时间,其中 m 是字符串
s
的长度,n 是字符规律p
的长度。 - 空间复杂度:需要额外的布尔数组存储匹配信息,所以空间复杂度为 O(m * n)。
示例和测试:
假设给定字符串 s = "mississippi"
,字符规律 p = "mis*is*p*."
,根据算法,可以匹配。
我们可以使用以下代码进行测试:
public class Main {
public static void main(String[] args) {
RegularExpressionMatching solution = new RegularExpressionMatching();
String s = "mississippi";
String p = "mis*is*p*.";
boolean isMatch = solution.isMatch(s, p);
System.out.println("Is match: " + isMatch);
}
}
总结:
"正则表达式匹配" 算法问题要求实现一个支持特殊符号的正则匹配器,是一个复杂的字符串匹配问题。通过实现这个算法,我们可以拓展对动态规划和字符串匹配的理解,同时也为解决字符串模式匹配问题提供了解决方案。这个问题强调了在解决编程难题时,适当的算法选择和动态规划的应用。