动态规划实现通配符匹配算法及源码解析

问题的核心在于检测一个给定的文本字符串是否符合某个特定的模式，其中模式可能包含通配符。常见的通配符包括星号（*），代表任意数量的任意字符；问号（?），代表任意单个字符。通配符匹配算法可以有不同的实现方式，而动态规划是一种常用的解决方法，因为它可以有效地处理子问题的重叠，避免不必要的重复计算。 动态规划解决通配符匹配问题的基本思路是将原问题分解为更小的子问题，并存储这些子问题的解，以便后续使用。这种方法特别适合于有重叠子问题和最优子结构性质的问题。在通配符匹配场景中，我们可以使用一个二维数组dp[i][j]来记录模式p的前i个字符与文本s的前j个字符是否匹配。数组的初始状态可以设置为false，表示没有字符时默认为不匹配。然后逐个计算dp[i][j]的值，直到填满整个数组。如果模式的第i个字符是通配符，那么需要检查文本的前j个字符与模式的前i-1个字符的匹配情况；如果模式的第i个字符不是通配符，则需要检查模式的第i个字符是否与文本的第j个字符相等（或者模式字符是问号?），同时还需要文本的前j-1个字符与模式的前i-1个字符是否匹配。 初学者在理解动态规划解决通配符匹配问题时，应该重点把握以下几个关键点： 1. 状态定义：确定子问题并为每个子问题定义一个状态。例如，在这里，每个状态dp[i][j]表示模式p的前i个字符与文本s的前j个字符是否匹配。 2. 状态转移方程：根据问题的定义，找出状态之间的递推关系。在通配符匹配中，状态转移方程可能如下： - 如果p[i]是'*'，则dp[i][j] = dp[i-1][j] || dp[i][j-1]（因为'*'可以匹配0个或多个字符）； - 如果p[i]是'?'或与s[j]相同，则dp[i][j] = dp[i-1][j-1]（单字符匹配或问号匹配）； - 其他情况，dp[i][j]为false。 3. 初始条件和边界条件：定义子问题的初始状态以及如何处理边界情况。 4. 构建最优解：通常不是直接从动态规划表中得到最优解，而是根据状态转移方程反推。 具体到提供的源码文件名，'2.cpp'应该包含了实现动态规划通配符匹配算法的C++代码。该代码文件是为了让初学者更好地理解算法的实现过程。而其他文件（'2.dsp'、'2.dsw'、'2.ncb'、'2.opt'、'2.plg'）则是与Microsoft Visual Studio项目相关的一些辅助文件，它们分别包含了项目设置信息、工作区设置信息、项目文件缓存、编译优化信息和插件信息等，这些文件对理解算法本身并不直接相关，但对于在特定开发环境下编译和调试源码是必需的。 由于源码文件'2.cpp'没有直接提供，我们无法分析具体的代码实现，但是以上内容已经概述了动态规划解决通配符匹配问题的基本概念和关键步骤。初学者可以通过实际编写代码并调试来进一步加深对算法的理解。"