正则表达式匹配是一个经典问题,这里有一个问题。 实现isMatch,其中.表示任意一个字符,*表示0个或者任一个前面的字符:
isMatch("aa","a") → false
isMatch("aa","aa") → true
isMatch("aaa","aa") → false
isMatch("aa", "a*") → true
isMatch("aa", ".*") → true
isMatch("ab", ".*") → true
isMatch("aab", "c*a*b") → true
这是一个正则表达式问题的简化版本只有.
和*
,可以用递归来解决。正则表达式涉及到自动机理论,顺便再复习一下当年没好好学的东西。查找一番后发现了这篇Russ Cox写的文章非常好(这家伙写了不少文章,xv6里也有他的代码,现在在为Go项目工作)。于是我也尝试着用DFA来解决这个问题。
首先对于没一个正则表达式都有一个对应的DFA可以来表示, DFA是Deterministic Finite Automaton的简称,还有NFA(Non-deterministic Finite Automata)。NFA对于一个字符的输入有可能存在多个以上的状态转移,而DFA对于没一个输入只存在一个选择。所以每一个NFA都可以转化为一个DFA,但是一个DFA可以转化为多个NFA。我们来看一个例子:
对于正则表达(a|b)*abb
的NFA和DFA分别表示为:
DFA的状态数目和NFA一样,但是一般实践过程中DFA的状态转移要多,所以DFA相对来说要难构造一些,同时DFA比NFA需要的内存空间更大。正因为在NFA中一个状态可能向多个状态转移,在极端的情况下其效率比不过DFA。更多关于正则分类可以参考正则表达式引擎及其分类。
对于NFA不同的实现效率会不一样,这也是Russ的文章里所说的。Russ的文章里面介绍了Thompson NFA算法实现(没错就是发明C的那神),一些老的Unix工具是用的这个算法,比如Awk,Tcl,GNU grep等,而一些更通用的编程语言用的是基于回溯的一种NFA实现,比如Perl/Python。通过数据比较,在最坏的情况下用Thompson NFA实现的awk表现比匹配回溯的NFA要好很多倍。最坏情况下的复杂度不一样,回溯NFA是O(2^N),而Thompson的复杂度是O(N^2)。文中的代码可以号好看看,非常简洁的C实现。
对上面那个问题我尝试着实现了一个程序构建DFA来解决,提交上去完成439个测试用例只用了28ms,相对于递归版本的需要104ms。也可能LeetCode上面的测试数据太少,比较的意义不大。代码长度当然要比递归的长不少。 定义State:
enum OpType {
ZERO_PLUS_ONE,
ANY_ONE,
MUST_ONE
};
struct State {
OpType type;
int id;
char value;
bool end;
State* prev;
vector<State*> next;
State(OpType t, int i, char v, State *p) :
type(t), id(i), value(v), end(false), prev(p) {
if(type == ZERO_PLUS_ONE)
next.push_back(this); //匹配任意个 next加上自己
if(p == NULL)
prev = this;
}
void add(State* n) {
next.push_back(n);
if(type == ZERO_PLUS_ONE && prev != NULL) //匹配任意,前驱加上当前需要添加的状态
prev->add(n);
}
};
构建DFA的过程如下,注释的部分需要注意:
State* construct_dfa(const char* pattern) {
if(pattern == NULL) return NULL;
const char* p = pattern;
State* start = new State(ANY_ONE, Num, '.', NULL);
State* cur = start;
State* next = NULL;
char prev = '.';
Num = 1;
while(*p && *p != '\0') {
if(*(p+1) != '*') {
OpType type;
char value;
if(*p == '*') {
type = ZERO_PLUS_ONE; //匹配0个或者多个
value = prev;
} else {
value = *p;
type = *p == '.'? ANY_ONE : MUST_ONE; //匹配任意一个. 或者指定的字符
}
next = new State(type, Num, value, cur);
prev = *p, p++;
} else {
next = new State(ZERO_PLUS_ONE, Num, *p, cur);
prev = '*', p+=2;
}
cur->add(next);
cur = next;
Num++;
}
cur->end = true;
// 例如 ab*a*c* 对于 "a", 即使后面几个*, "a"也算是一个end,
while(cur->type == ZERO_PLUS_ONE) {
cur = cur->prev;
cur->end = true;
}
return start;
}
匹配的过程就是一个搜索的过程,需要注意避免重复访问,另外如果下一层要访问的为空就可以退出整个搜索过程了,整个代码看这个Gist。