用Java解决下面问题:给你一个字符串 s 和一个字符规律 p，请你来实现一个支持 '.' 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那一个元素 所谓匹配，是要涵盖 整个 字符串 s的，而不是部分字符串.不能使用字符串匹配的方法

你可以使用递归或动态规划的方法来解决这个问题。

递归方法：首先判断当前字符是否匹配，如果匹配，则递归调用剩下的字符串，如果不匹配，则回溯。

动态规划方法：用一个二维数组 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。使用循环遍历 dp 数组，并在每个点处进行决策，决策的过程也包括判断当前字符是否匹配。最后，dp[s.length()][p.length()] 即为是否匹配的结果。

示例代码：

public boolean isMatch(String s, String p) {
    if (p.isEmpty()) return s.isEmpty();
    boolean firstMatch = !s.isEmpty() && (s.charAt(0) == p.charAt(0) || p.charAt(0) == '.');
    if (p.length() >= 2 && p.charAt(1) == '*') {
        return (isMatch(s, p.substring(2)) || (firstMatch && isMatch(s.substring(1), p)));
    } else {
        return firstMatch && isMatch(s.substring(1), p.substring(1));
    }
}

相关问题

给你一个字符串 s 和一个字符规律 p，请你来实现一个支持 '.' 和 '*' 的正则表达式匹配

正则表达式匹配是一种用来检测一个字符串是否与特定模式匹配的工具。在这里，我们将使用 . 和 * 来支持特殊的匹配规则。

. 匹配任何单个字符。

* 匹配前面的子表达式零次或多次。例如，zo* 能匹配 "z" 和 "zoo"。* 等价于 {0,}。

为了实现这个正则表达式匹配，我们可以使用递归的方法，并使用两个指针来遍历字符串 s 和规则 p。我们从左到右依次检测每个字符，如果当前字符匹配，则继续往后检测，如果不匹配则返回 false。

在检测每个字符时，我们还需要考虑 . 和 * 的特殊情况。对于 . ，我们只需要判断它是否是字符串 s 中的一个字符即可。对于 * ，我们需要递归地调用函数并假设它匹配了 0 个或多个字符，如果匹配成功则返回 true。

代码实现如下：

bool isMatch(string s, string p) {
    if (p.empty()) return s.empty();
    bool first_match = (!s.empty() && (s[0] == p[0] || p[0] == '.'));

    if (p.size() >= 2 && p[1] == '*') {
        return (isMatch(s, p.substr(2)) || (first_match && isMatch(s.substr(1), p)));
    } else {
        return first_match && isMatch(s.substr(1), p.substr(1

给你一个字符串 s 和一个字符规律 p，请你来实现一个支持 '.' 和 '*' 的正则表达式匹配。

我来实现一个支持 '.' 和 '*' 的正则表达式匹配。

此问题是一道经典的动态规划题，可以使用递归或动态规划实现。

以下是动态规划的具体实现流程：

1. 初始化 dp 矩阵，dp[i][j] 表示 s 的前 i 个字符是否能被 p 的前 j 个字符匹配。

2. 初始化第一列，即当 p 为空字符串时，dp[i][0] 均为 False，因为非空字符串和空字符串无法匹配。

3. 初始化第一行，即当 s 为空字符串时，dp[0][j] 可以匹配的条件是 p 第 j 个字符为 '*'，且 dp[0][j-2] 也为 True。

4. 遍历 dp 矩阵，当 s[i-1] 与 p[j-1] 匹配（或 p[j-1] 为 '.'）时，有两种情况：

1) p[j-1] 不是 '*'，此时 dp[i][j] 等价于 dp[i-1][j-1]。

2) p[j-1] 是 '*'，此时有两种匹配情况：

a) '*' 作为 0 次使用，dp[i][j] 等价于 dp[i][j-2]。

b) '*' 作为 1 次或多次使用，此时 dp[i][j] 等价于 dp[i-1][j] && (s[i-1] == p[j-2] || p[j-2] == '.')。

5. 最终返回 dp[-1][-1]，即 s 的全部字符是否能被 p 全部匹配。

代码如下：

def isMatch(s: str, p: str) -> bool:
m, n = len(s), len(p)
dp = [[False] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]

# 初始化第一列
dp[0][0] = True
for i in range(2, n + 1):
dp[0][i] = dp[0][i - 2] and p[i - 1] == '*'

# 遍历 dp 矩阵
for i in range(1, m + 1):
for j in range(1, n + 1):
if p[j - 1] == '*' :
if dp[i][j - 2]:
dp[i][j] = True
elif dp[i - 1][j] and s[i - 1] == p[j - 2] or p[j - 2] == '.':
dp[i][j] = True
elif dp[i - 1][j - 1] and s[i - 1] == p[j - 1] or p[j - 1] == '.':
dp[i][j] = True

return dp[-1][-1]