描述
Implement wildcard pattern matching with support for ‘?’ and ‘*‘.
‘?’ Matches any single character.
‘*‘ Matches any sequence of characters (including the empty sequence).The matching should cover the entire input string (not partial).
The function prototype should be:
bool isMatch(const char *s, const char *p)Some examples:
isMatch(“aa”,”a”) → false
isMatch(“aa”,”aa”) → true
isMatch(“aaa”,”aa”) → false
isMatch(“aa”, “*“) → true
isMatch(“aa”, “a*“) → true
isMatch(“ab”, “?*“) → true
isMatch(“aab”, “c*a*b”) → false
分析
和Regular Expression Matching很像,但*
的解释是不一样的,正则中*
是匹配它前面一个字符出现0或多次,通配符中*
可以匹配任意字符出现0或多次。
可以套用上一题的动态规划解法,时间空间都是O(mn)
(其实空间可以降到O(m)
),但这个解法在网站上提交会超时,有一个更有效率的迭代解法可以参考这里。这个解法的关键在于遇到*
时进行反贪心
( 就是首先考虑一个字符都不匹配的情况)匹配,如果失败则增加匹配字符数进行回溯。时间O(mn)
,空间O(1)
。
代码
动态规划
由于Leetcode测试用例中有非常长的串,该算法会判超时1
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26class Solution(object):
def isMatchChar(self, a, b):
return a == b or b == '?'
def isMatch(self, s, p):
"""
:type s: str
:type p: str
:rtype: bool
"""
m = len(p)
n = len(s)
dp = [[False] * (m + 1) for i in xrange(n + 1)]
dp[0][0] = True
# first row, s == ''
for i in xrange(1, m + 1):
if p[i - 1] == '*':
dp[0][i] = dp[0][i - 1]
for i in xrange(1, n + 1):
for j in xrange(1, m + 1):
if p[j - 1] == '*':
dp[i][j] = dp[i][j - 1] or dp[i - 1][j]
else:
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] and self.isMatchChar(s[i - 1], p[j - 1])
return dp[n][m]
递归
超时
1 | class Solution(object): |
迭代
1 | class Solution(object): |