[leetcode 正则表达式匹配][大讨论+dp]

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题意:
两个字符串s和p
s只有小写字母
p只有小写字母以及".“和”*",其中".“可以匹配任意一种字母,” * "表示之前的一个字母存在若干个(可以为0)
判断s是否可以由正则表达式p推得
s和p都可能为空串

题解:这种两个串之间是否"相等"的判断显然可以用dp做,只不过本题情况复杂一些,但是也只是需要大讨论着dp(具体讨论见代码注释)

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define debug(x) cout<<#x<<" is "<<x<<endl;
class Solution {
public:
    int dp[505][505];
    int fff[505];
    bool isMatch(string s, string p) {
        s=s+"$";//防止空串判断时出现问题
        p=p+"$";
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        dp[0][0]=1;
        int n=s.size();
        int m=p.size();
        for(int i=1;i<=n;i++){
            for(int j=1;j<=m;j++){
                if(s[i-1]==p[j-1]){
                    dp[i][j]|=dp[i-1][j-1];
                }
                else{
                    if(p[j-1]=='.'){
                            dp[i][j]|=dp[i-1][j-1];
                    }
                    if(p[j-1]=='*'){
                            dp[i][j]|=dp[i][j-1];//只用一次前一个元素
                            dp[i-1][j]|=dp[i-1][j-2];//一次都不用
                    }
                    if(p[j-1]=='*'&&j>=2&&(p[j-2]==s[i-1]||p[j-2]=='.')){
                        dp[i][j]|=dp[i-1][j-1];//用两次
                        dp[i][j]|=dp[i-1][j];//用两次
                    }
                }
            }
        }
        return dp[n][m];
    }
}ans;
int main(){
    string a,b;
    cin>>a>>b;
    printf("%d\n",ans.isMatch(a,b));
}

内容: 这个合成医疗保健数据集的创建是为了作为数据科学、机器学习和数据分析爱好者的宝贵资源。 灵感: 医疗保健数据通常很敏感,并受隐私法规的约束,因此难以访问以进行学习和实验。为了解决这一差距,我利用 Python 的 Faker 库生成了一个数据集,该数据集反映了医疗保健记录中常见的结构和属性。通过提供这些合成数据,我希望促进医疗保健分析领域的创新、学习和知识共享。 表格信息: 每列都提供有关患者、其入院情况和提供的医疗保健服务的特定信息,使此数据集适用于医疗保健领域的各种数据分析和建模任务。以下是数据集中每一列的简要说明 - 名字:此列表示与医疗保健记录关联的患者的姓名。 年龄:患者入院时的年龄,以年表示。 性:指示患者的性别,“男性”或“女性”。 血型:患者的血型,可以是常见的血型之一(例如,“A+”、“O-”等)。 医疗状况:此列指定了与患者相关的主要医疗状况或诊断,例如“糖尿病”、“高血压”、“哮喘”等。 入学日期:患者入住医疗机构的日期。 医生:在患者入院期间负责护理的医生的姓名。 医院:标识患者收治的医疗机构或医院。 保险提供商:此列指示患者的保险提供商,可以是多个选项之一,包括“Aetna”、“Blue Cross”、“Cigna”、“UnitedHealthcare”和“Medicare”。 账单金额:患者在入院期间为他们的医疗保健服务开具的账单金额。这表示为浮点数。 房间号:患者入院期间入住的房间号。 入场类型:指定入院类型,可以是“紧急”、“选择性”或“紧急”,以反映入院的情况。 出院日期:患者从医疗机构出院的日期,基于入院日期和实际范围内的随机天数。 药物:确定患者在入院期间开具或服用的药物。例子包括“阿司匹林”、“布洛芬”、“青霉素”、“扑热息痛”和“立普妥”。
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