算法：动态规划之字符串模式匹配
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目录
一、问题描述
二、常规算法
三、动态规划算法
总结
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、问题描述
给定一个字符串 (s) 和一个字符模式 (p) ，实现一个支持 '?' 和 '*' 的通配符匹配
'?' 可以匹配任何单个字符。
'*' 可以匹配任意字符串（包括空字符串）。
两个字符串完全匹配才算匹配成功。
s 可能为空，且只包含从 a-z 的小写字母。
p 可能为空，且只包含从 a-z 的小写字母，以及字符 ? 和 *。
输入:
s = "aa"
p = "a"
输出: false
解释: "a" 无法匹配 "aa" 整个字符串。
输入:
s = "aa"
p = "*"
输出: true
解释: '*' 可以匹配任意字符串。
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'。
输入:
s = "adceb"
p = "*a*b"
输出: true
解释: 第一个 '*' 可以匹配空字符串, 第二个 '*' 可以匹配字符串 "dce"。
输入:
s = "acdcb"
p = "a*c?b"
输出: false
二、常规算法
解题思路：
我们将这个题拆解一下，分为不包含*的场景和包含*的场景
1、不包含*的场景，我们逐位进行比对即可得出最终的结论
2、包含*的场景，我们无法确定起点位置，所以我们用s的每一个字符，去和p的每一个字符进行匹配，记录匹配的结果，最终相当于成了一道寻路题了，只不过限制了前进方向为向下或者向右，起点从首个字符能匹配到的地方开始算起。
代码示例：
public void test() {
String s = "acdcb";
String p = "a*c?b";
// 模式匹配串中不包含*
if (!p.contains("*")) {
if (s.length() != p.length()) {
System.out.println(false);
return;
}
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
if (p.charAt(i) == '?' || s.charAt(i) == p.charAt(i)) {
continue;
}
System.out.println(false);
return;
}
System.out.println(false);
return;
}
// 模式匹配串中包含*, 我们用s中的每一个字符都去和p中的每个字符匹配, 结果保存在一个二维数组中, s中有几个字符, 就有几行数据
int[][] array = new int[s.length()][p.length()];
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
for (int j = 0; j < p.length(); j++) {
if (p.charAt(j) == '?' || p.charAt(j) == '*' || s.charAt(i) == p.charAt(j)) {
// 单个字符匹配, 标记为1
array[i][j] = 1;
continue;
}
// 单个字符不匹配, 标记为0
array[i][j] = 0;
}
}
// 最后我们得到一个全部标记了0或1的二维数组, 起点是第一行中的某个元素, 要求从这个元素开始向下或者向右移动, 最终能抵达斜对角的位置
for (int j = 0; j < p.length(); j++) {
if (array[0][j] == 1) {
boolean can = canReach(array, 0, j);
if (!can) {
continue;
}
System.out.println(true);
return;
}
}
}
public boolean canReach(int[][] array, int row, int col) {
// 如果当前位置已经到达右下角对角线，返回true
if (row == array.length - 1 && col == array[0].length - 1) {
return true;
}
// 如果当前位置超出矩阵范围或者元素为0，返回false
if (row >= array.length || col >= array[0].length || array[row][col] == 0) {
return false;
}
// 递归向下或向右移动
return canReach(array, row + 1, col) || canReach(array, row, col + 1);
}常规算法，胜于更易理解，将复杂问题拆解为简单的子问题，逐个破解。
三、动态规划算法
解题思路：
最终的匹配结果依赖于最后一个字符的匹配结果，最后一个字符的匹配结果又依赖于前一个字符的匹配结果，依此类推，直至首个字符匹配成功。那么前一个字符的匹配结果在该字符的匹配结果的什么位置呢，答案是上方或者左侧。由于p中包含*字符，这个*可能代表0 ~ N个字符，所以可能是跳过该位置，有可能是跨了多个位置。我们约定横跨是向右，跳过是向下。
所以当出现p中某位是*时，它取的结果来自它的上方和左侧，如果有一个是通过，本位置即为通过。
代码示例：
public void test() {
String s = "aa";
String p = "a";
// 初始化动态规划数组
boolean[][] dp = new boolean[s.length() + 1][p.length() + 1];
// 当模式串为空时，只有当字符串也为空时才匹配成功
dp[0][0] = true;
// 处理模式串中的第一个字符
for (int j = 1; j <= p.length(); j++) {
if (p.charAt(j - 1) == '*') {
dp[0][j] = dp[0][j - 1];
}
}
// 动态规划过程
for (int i = 1; i <= s.length(); i++) {
for (int j = 1; j <= p.length(); j++) {
if (p.charAt(j - 1) == '?' || s.charAt(i - 1) == p.charAt(j - 1)) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
} else if (p.charAt(j - 1) == '*') {
dp[i][j] = dp[i - 1][j] || dp[i][j - 1];
}
}
}
System.out.println(JSON.toJSONString(dp));
// 返回最终匹配结果
System.out.println(dp[s.length()][p.length()]);
}动态规划算法，要找一下规律，代码比较简洁。
总结
解题过程已奉上，快快练起来，简单到有手就行！