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Example 1:

Input:
s = "aa"
p = "a"
Output: false
Explanation: "a" does not match the entire string "aa".

Example 2:

Input:
s = "aa"
p = "a*"
Output: true
Explanation: "*" means zero or more of the precedeng element, "a". Therefore, by repeating "a" once, it becomes "aa".

Example 3:

Input:
s = "ab"
p = ".*"
Output: true
Explanation: ".*" means "zero or more (*) of any character (.)".

Example 4:

Input:
s = "aab"
p = "c*a*b"
Output: true
Explanation: c can be repeated 0 times, a can be repeated 1 time. Therefore it matches "aab".

Example 5:

Input:
s = "mississippi"
p = "mis*is*p*."
Output: false

这道求正则表达式匹配的题和那道 Wildcard Matching 的题很类似，不同点在于*的意义不同，在之前那道题中，*表示可以代替任意个数的字符，而这道题中的*表示之前那个字符可以有0个，1个或是多个，就是说，字符串 a*b，可以表示b或是 aaab，即a的个数任意，这道题的难度要相对之前那一道大一些，分的情况的要复杂一些，需要用递归 Recursion 来解，大概思路如下：

- 若p为空，若s也为空，返回 true，反之返回 false。

- 若p的长度为1，若s长度也为1，且相同或是p为 "." 则返回 true，反之返回 false。

- 若p的第二个字符不为*，若此时s为空返回 false，否则判断首字符是否匹配，且从各自的第二个字符开始调用递归函数匹配。

- 若p的第二个字符为*，进行下列循环，条件是若s不为空且首字符匹配（包括 p[0] 为点），调用递归函数匹配s和去掉前两个字符的p（这样做的原因是假设此时的星号的作用是让前面的字符出现0次，验证是否匹配），若匹配返回 true，否则s去掉首字母（因为此时首字母匹配了，我们可以去掉s的首字母，而p由于星号的作用，可以有任意个首字母，所以不需要去掉），继续进行循环。

- 返回调用递归函数匹配s和去掉前两个字符的p的结果（这么做的原因是处理星号无法匹配的内容，比如 s="ab", p="a*b"，直接进入 while 循环后，我们发现 "ab" 和 "b" 不匹配，所以s变成 "b"，那么此时跳出循环后，就到最后的 return 来比较 "b" 和 "b" 了，返回 true。再举个例子，比如 s="", p="a*"，由于s为空，不会进入任何的 if 和 while，只能到最后的 return 来比较了，返回 true，正确）。

解法一：

class Solution {
public:
    bool isMatch(string s, string p) {
        if (p.empty()) return s.empty();
        if (p.size() == 1) {
            return (s.size() == 1 && (s[0] == p[0] || p[0] == "."));
        }
        if (p[1] != "*") {
            if (s.empty()) return false;
            return (s[0] == p[0] || p[0] == ".") && isMatch(s.substr(1), p.substr(1));
        }
        while (!s.empty() && (s[0] == p[0] || p[0] == ".")) {
            if (isMatch(s, p.substr(2))) return true;
            s = s.substr(1);
        }
        return isMatch(s, p.substr(2));
    }
};

上面的方法可以写的更加简洁一些，但是整个思路还是一样的，先来判断p是否为空，若为空则根据s的为空的情况返回结果。当p的第二个字符为*号时，由于*号前面的字符的个数可以任意，可以为0，那么我们先用递归来调用为0的情况，就是直接把这两个字符去掉再比较，或者当s不为空，且第一个字符和p的第一个字符相同时，再对去掉首字符的s和p调用递归，注意p不能去掉首字符，因为*号前面的字符可以有无限个；如果第二个字符不为*号，那么就老老实实的比较第一个字符，然后对后面的字符串调用递归，参见代码如下：

解法二：

class Solution {
public:
    bool isMatch(string s, string p) {
        if (p.empty()) return s.empty();
        if (p.size() > 1 && p[1] == "*") {
            return isMatch(s, p.substr(2)) || (!s.empty() && (s[0] == p[0] || p[0] == ".") && isMatch(s.substr(1), p));
        } else {
            return !s.empty() && (s[0] == p[0] || p[0] == ".") && isMatch(s.substr(1), p.substr(1));
        }
    }
};

我们也可以用 DP 来解，定义一个二维的 DP 数组，其中 dp[i][j] 表示 s[0,i) 和 p[0,j) 是否 match，然后有下面三种情况(下面部分摘自这个帖子)：

1.  P[i][j] = P[i - 1][j - 1], if p[j - 1] != "*" && (s[i - 1] == p[j - 1] || p[j - 1] == ".");
2.  P[i][j] = P[i][j - 2], if p[j - 1] == "*" and the pattern repeats for 0 times;
3.  P[i][j] = P[i - 1][j] && (s[i - 1] == p[j - 2] || p[j - 2] == "."), if p[j - 1] == "*" and the pattern repeats for at least 1 times.

解法三：

class Solution {
public:
    bool isMatch(string s, string p) {
        int m = s.size(), n = p.size();
        vector> dp(m + 1, vector(n + 1, false));
        dp[0][0] = true;
        for (int i = 0; i <= m; ++i) {
            for (int j = 1; j <= n; ++j) {
                if (j > 1 && p[j - 1] == "*") {
                    dp[i][j] = dp[i][j - 2] || (i > 0 && (s[i - 1] == p[j - 2] || p[j - 2] == ".") && dp[i - 1][j]);
                } else {
                    dp[i][j] = i > 0 && dp[i - 1][j - 1] && (s[i - 1] == p[j - 1] || p[j - 1] == ".");
                }
            }
        }
        return dp[m][n];
    }
};

读到这里，这篇“怎么使用C++实现正则表达式匹配”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

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