学习卧谈会之LeetCode(8)

2019-09-20 15:34:46 浏览数 (1)

卧谈会之LeetCode(8)

0.说在前面

1.正则表达式匹配

2.思路

3.实现

4.参考资料

5.作者的话

0.说在前面

点击公众号右下角合作转载->联系我,即可加入我的个人微信,共同探讨交流,以及入交流群(记得备注入群)!

最近公众号增加了一些读者,所以在正式开始本文之前,想好好的唠叨一下。

关注过一段时间的读者知道,在这里写的文章,是个人学习python的一些历程,包括python爬虫机器学习LeetCode等。个人比较感兴趣的是知识图谱,正致力于将机器学习运用到KG当中。在这里我们可以共同分享,共同交流,共同学习!

刷题

公众号建立初衷来源于老表学弟,在这里也非常感谢各位大佬给予的指导,之前跟老表学弟一起搞了个LeetCode交流小分队,每次法LeetCode的文章顺序是他先出,然后我再来补充,正是这一步步的交流,也才使得我的LeetCode更新到现在的第8篇。

借用老表的一句话:我们为面试而生,期待各位的加入!

爬虫

我今年上半年毕业,做的毕设是有关知识图谱的,说起这个知识图谱,可能在座的各位有可能不太清楚,这里稍微解释一下,所谓知识图谱可以理解为知识卡片,能够关联实体之间的联系,那么在对数据挖掘方面及可视化方面非常有助!如能将机器学习与知识图谱相结合,也是一个不错的实现方法,比如利用机器学习或者数学模型去推测不同实体之间的联系,那么对于非常庞大的实体来说,可以提升工作效率!

从知识图谱中,学起了Python,在2017年学过python基础,于是2018年毕设主要是重拾python基础,进一步进阶。

特别是一些map,set这些高级语法,非常有用,也建议各位去学习一下。除此之外,大家听过一个名词,叫做关系型数据库,那么我问各位:什么是非关系型数据库。

这里就引申了一个概念,就是NoSql,NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即"不仅仅是SQL",在有关KG(知识图谱)的研究当中,用的是Neo4J图数据库,那么又如何可视化出来呢,数据又从哪来的,与我们的题目爬虫又有什么关系呢?

爬虫,可以说是一种工具,在这里,我主要是从6月份以后才开始学Python爬虫相关,之前都是零碎的杂学,从抓取学校的成绩,并发送等Demo入手,到现在多个网站爬虫及可视化,这一阶段,最重要的,我觉得有两点来分享一下:

  • 第一:逻辑思路
  • 第二:代码量

逻辑思路,决定了你在爬虫方面,如何高效的去对特定的问题求解,比如网站的反爬虫。

代码量,决定了你coding的速度,也决定了你实现思路的逻辑性。

最后,爬虫这一块,也非常感谢有痴海,老表等各位大佬的资源与分享!

机器学习

首先对自己的机器学习定个位,我觉得我现在是初级菜鸟。

在前面就说想将KG与ML结合起来,两个难点,必须逐一攻破!

从最先考研期间,吴恩达出来的机器学习课程,看了5-10集,因为英文不好而放弃,到现在重拾!

从机器学习到机器学习基石,是理论上的一步提升,同时配上李航统计学习方法,简直是把利器!

从机器学习实战到打比赛,是理论的实践化,从最先可视化用的Pyecharts到现在用的Seaborn,再到学会如何做特征提取,如何做数据预处理,再到最后的模型融合等

最后,感谢有吴恩达,刘老师等各位的大佬的分享以及各位公众号读者的支持与反馈!

知识图谱

从5月份学的Python Web到暑假的node.js,再到d3.js,这是前端知识能力的提升,同时也是对KG的一步实战性操作。

从RDF到Neo4J,这是数据处理的一步提升。

从机器学习预测到知识图谱,这是数据扩展的一步提升。

最后,感谢OpenKG等组织,以及各位读者的支持与反馈!

Last But Not Least

以上是我想对各位说的,也是我想跟各位交流的一些心得体会等,也希望各位支持与反馈。

随后,本文将带大家一起刷一道LeetCode上难度较高的一道题,一起来实战吧!

1.正则表达式匹配

问题

给定一个字符串 (s) 和一个字符模式 (p)。实现支持 '.''*' 的正则表达式匹配。

代码语言:javascript复制
'.' 匹配任意单个字符。
'*' 匹配零个或多个前面的元素。

匹配应该覆盖整个字符串 (s) ,而不是部分字符串。

说明:

  • s 可能为空,且只包含从 a-z 的小写字母。
  • p 可能为空,且只包含从 a-z 的小写字母,以及字符 .*

示例 1:

代码语言:javascript复制
输入:
s = "aa"
p = "a"
输出: false
解释: "a" 无法匹配 "aa" 整个字符串。

示例 2:

代码语言:javascript复制
输入:
s = "aa"
p = "a*"
输出: true
解释: '*' 代表可匹配零个或多个前面的元素, 即可以匹配 'a' 。因此, 重复 'a' 一次, 字符串可变为 "aa"。

2.思路

本题难度系数非常高,这里采用DP思路,也就是动态规划思路。

下面放出之前写的两篇有关DP思路的文章,随后写一篇总结DP的!

LeetCode攀登之旅(3)

LeetCode攀登之旅(5)

我们一起先来回顾一下DP算法的基本思想,在每次问题求解过程中,可以将问题分解成很多个子问题,对于子问题,如果前面已经实现了,那么在当前情况下,就不需要重复已经操作的步骤,直接调用!

对于这道题的算法过程如下:

在模式串p中,当遇到.时,则取矩阵的左上方数据;

当遇到*时,又分为两种情况,第一种是p中前一位不等于s中当前字符,则取矩阵上2位,第二种是p中前一位等于s中当前字符,则取上2位或上1位,或左1位;

其他情况,若p与s的当前字符相等,则取左上。

对于上面这几句话,听起来跟天书一样,下面通过手稿来一起分析!

首先我们建立一个二维矩阵M,大家注意到下面图中用虚线框起来的是矩阵M,内部则是矩阵内部,对于矩阵的左上角大家注意一下,这里对应的行与列,我画了两个圆圈,其余的在图中有描述!

矩阵初始化图

我们先来处理一下矩阵的特殊情况,当第0行时,也就是s不一定为空串,而p为空串,那么此时,只有一种情况匹配,那就是当两者全为空串,在这种情况下,两者匹配成功,设为True,用T来代表!其余为False,用F代表!

还有另外一个特殊列那就是第0列,这里就比较特殊了,左上角(s与p均为0不管),上述已经设为T,我们来分析一下其余的特殊情况,此时的s为空串,而p为空串,则为T,当p为a*时候,此时*若匹配0次,那么此时便会匹配成功,也就是将a*删除掉,便会回归到前面处理的左上角情况,这里就用到了DP最核心的思想,这里明白了,那么本题基本上没多大问题了!

上述两者特殊情况处理后,那么我们来处理一下内层矩阵,对于内层矩阵的处理办法,则是上面说的算法过程!

上2位,上1位,左1位,则是矩阵中,当前位置是否设置为T or F,根据其p或s移动位置,回溯到前面已经计算好的值,根据旧值,来计算新值!

这里特别把上述算法过程中,最复杂的解释一下:

当p此时为*时,该怎么操作?

举个例子:

下面分别是p中*匹配0次,匹配1次,匹配多次成功的情况!

代码语言:javascript复制
s      p
ab     ab.*  
abc    abc*
abcc  abc*

对于第一种情况,匹配0次,我们需要做的就是只需要将.*删除了,将p字符向前推2位,只要判断操作后的p字符与s当前字符是否相等,若相等,则模式匹配成功,否则不成功!也就是上述算法中的向上2位

对于第二种情况,则是只需要将*删除即可!那么只需要将p字符向前推1位,再去判断操作后的p字符与s当前字符是否相等,若相等,则模式匹配成功,否则不成功!也就是上述算法中的向上1位

对于第三种情况,则是对s做操作,我们先删除一个c,会发现此时s=abc,p=abc*,发现了什么!!!是不是又回到第二种情况,对没错,这就是DP思想!

矩阵完整图

3.实现

python实现及解释如下代码:

代码语言:javascript复制
class Solution:
    def isMatch(self, s, p):
        """
        :type s: str
        :type p: str
        :rtype: bool
        """
        # 定义矩阵的宽与高
        M_W = len(s) 1
        M_H = len(p) 1

        # 矩阵第0行设置数据
        # 注意矩阵的index为p或s加1
        # 当p字符串为空(这种情况下,矩阵高为1)
        if M_H == 1:
            # 当s字符串为空,则匹配成功
            if M_W==1:
                return True
            # 否则匹配失败
            else:
                return False

        Matrix = [[False]*M_W for i in range(M_H)]
        Matrix[0][0]=True

        # 矩阵第0列设置数据
        # 由于矩阵的左上角为(0,0),相当于在每一行,每一列,多增了一位index,与p,s对比要减一
        for i in range(M_H-1):
            if p[i]=='*':
                # 矩阵的行与列相比于p,s又要加1,当碰到*,则回溯p退回2位
                Matrix[i 1][0]=Matrix[i-1][0]

        for i in range(1,M_H):
            for j in range(1,M_W):
                if p[i-1]=='.':
                    # 碰到. 则根据左上角
                    Matrix[i][j]=Matrix[i-1][j-1]  
                elif p[i-1]=='*':
                    if p[i-2]!=s[j-1] and p[i-2]!='.':
                        # 取上两位值
                        Matrix[i][j]=Matrix[i-2][j]
                    else:
                        Matrix[i][j]=Matrix[i-2][j] or Matrix[i-1][j] or Matrix[i][j-1]
                else:
                    Matrix[i][j]=Matrix[i-1][j-1] and p[i-1]==s[j-1]  
        return Matrix[-1][-1]

4.参考资料

https://blog.csdn.net/hk2291976/article/details/51165010

5.作者的话

最后,您如果觉得本公众号对您有帮助,欢迎您多多支持,转发,谢谢!

0 人点赞