符号串匹配动态规划算法代码

符号串匹配问题可以使用动态规划算法来解决。下面给出符号串匹配动态规划算法的代码实现：

def symbol_match(s, p):
    n, m = len(s), len(p)
    dp = [[False] * (m + 1) for _ in range(n + 1)]
    dp[0][0] = True
    for i in range(1, m + 1):
        if p[i - 1] == '*':
            dp[0][i] = dp[0][i - 2]
    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(1, m + 1):
            if p[j - 1] == s[i - 1] or p[j - 1] == '.':
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
            elif p[j - 1] == '*':
                if p[j - 2] == s[i - 1] or p[j - 2] == '.':
                    dp[i][j] = dp[i][j - 2] or dp[i - 1][j]
                else:
                    dp[i][j] = dp[i][j - 2]
    return dp[n][m]

其中，s 表示原字符串，p 表示模式串，dp[i][j] 表示 s 的前 i 个字符是否能够匹配 p 的前 j 个字符。具体的动态转移方程可以参考下面的注释：

if p[j - 1] == s[i - 1] or p[j - 1] == '.':
    # 如果当前字符匹配，或者 p 中为 '.'，则当前状态可以由前一个状态转移而来
    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
elif p[j - 1] == '*':
    if p[j - 2] == s[i - 1] or p[j - 2] == '.':
        # 如果 p 中的前一个字符可以匹配 s 中的当前字符，则当前状态可以由前一个状态转移而来，或者由当前状态的上一个状态转移而来
        dp[i][j] = dp[i][j - 2] or dp[i - 1][j]
    else:
        # 如果 p 中的前一个字符不能匹配 s 中的当前字符，则当前状态只能由上一个状态转移而来
        dp[i][j] = dp[i][j - 2]

最后返回 dp[n][m]，表示 s 的前 n 个字符是否能够匹配 p 的前 m 个字符。