之前的文章 动态规划详解 收到了普遍的好评，今天写一个动态规划的经典应用：正则表达式。如果有读者对「动态规划」还不了解，建议先看一下上面那篇文章。
正则表达式匹配是一个很精妙的算法，而且难度也不小。本文主要写两个正则符号的算法实现：点号「.」和星号「*」，如果你用过正则表达式，应该明白他们的用法，不明白也没关系，等会会介绍。文章的最后，还会介绍一种快速看出重叠子问题的技巧。
本文还有一个重要目的，就是教会读者如何设计算法。我们平时看别人的解法，直接看到一个面面俱到的完整答案，总觉得无法理解，以至觉得问题太难，自己太菜。我力求向读者展示，算法的设计是一个螺旋上升、逐步求精的过程，绝不是一步到位就能写出正确算法的。本文会带你解决这个较为复杂的问题，让你明白如何化繁为简，逐个击破，从最简单的框架搭建出最终的答案。
前文无数次强调的框架思维，就是在这种设计过程中逐步培养的。下面进入正题，首先看一下题目：
一、热身
第一步，我们暂时不管正则符号，如果是两个普通的字符串进行比较，如何进行匹配？我想这个算法应该谁都会写：
然后，我稍微改造一下上面的代码，略微复杂了一点，但意思还是一样的，很容易理解吧：
如上改写，便于理解如何将这个算法改造成递归算法（伪码）：
如果你能够理解这段代码，恭喜你，你的递归思想已经到位，而且正则表达式问题已经解决了一半。
二、处理点号「.」通配符
点号可以匹配任意一个字符，万金油嘛，其实是最简单的。将上述伪码改成 python 代码，再稍加改造即可：
三、处理星号「*」通配符
星号通配符可以让前一个字符出现任意次数，包括零次。那到底是出现几次呢？这似乎有点困难，不过不要着急，我们起码可以把框架的搭建再进一步：
星号前面的那个字符到底要出现几次呢？这需要计算机暴力穷举的，假设出现 N 次吧。前文多次强调过，写递归的技巧是管好当下，之后的事抛给递归。具体到这里，不管 N 是多少，当前的选择只有两个：出现 0 次、出现 1 次。所以可以这样处理：
配合一个图示就能理解这个逻辑了。假设 pattern = 'a*', text = 'aa'，画个图：
可以看到，我们是通过保留 pattern 中的「*」，同时向后推移 text，来实现「*」让字符出现多次的功能。
至此，正则表达式算法就完成了，这个问题根本没有看起来那么困难，对吧？现在只需要用下备忘录或者
DP table 消除「重叠子问题」，降低一下复杂度就行了。
四、动态规划
我选择使用「备忘录」递归的方法来降低复杂度。有了暴力解法，优化的过程及其简单，就是使用两个变量 i, j 记录当前匹配到的位置，从而避免使用子字符串切片，并且将 i, j 存入备忘录，避免重复计算即可。
我将暴力解法和优化解法放在一起，方便你对比，你可以发现优化解法无非就是把暴力解法「翻译」了一遍，加了个 memo 作为备忘录，仅此而已。
有的读者也许会问，你怎么知道这个问题是个动态规划问题呢，你怎么知道它就存在「重叠子问题」呢？这似乎不容易看出来呀。
解答这个问题，最直观的应该是随便假设一个输入，然后画递归树，肯定是可以发现相同节点的。这属于定量分析，其实不用这么麻烦，下面教你定性分析，一眼就能看出「重叠子问题」性质。
先拿最简单的斐波那契数列举例，我们抽象出递归算法的框架：
看着这个框架，请问原问题 f(n) 如何触达子问题 f(n - 2) ？有两种路径，一是 f(n) -> #1 -> #1, 二是 f(n) -> #2。前者经过两次递归，后者经过一次递归而已。两条不同的计算路径都到达了同一个问题，这就是「重叠子问题」，而且可以肯定的是，只要你发现一条重复路径，这样的重复路径一定存在千万条，意味着巨量子问题重叠。
同理，对于本问题，我们依然先抽出算法框架：
def dp(i, j):
dp(i, j + 2) #1
dp(i + 1, j) #2
dp(i + 1, j + 1) #3
提出类似的问题，请问如何从原问题 dp(i, j) 触达子问题 dp(i + 2, j + 2) ？至少有两种路径，一是 dp(i, j) -> #3 -> #3，二是 dp(i, j) -> #1 -> #2 -> #2。因此，本问题一定存在重叠子问题，一定需要动态规划的优化技巧来处理。
五、最后总结
通过本文，你深入理解了正则表达式的两种常用通配符的算法实现。其实点号「.」的实现及其简单，关键是星号「*」的实现需要用到动态规划技巧，稍微复杂些，但是也架不住我们对问题的层层拆解，逐个击破。另外，你掌握了一种快速分析「重叠子问题」性质的技巧，可以快速判断一个问题是否可以使用动态规划套路解决。
回顾整个解题过程，你应该能够体会到算法设计的流程：从简单的类似问题入手，给基本的框架逐渐组装新的逻辑，最终成为一个比较复杂、精巧的算法。
所以说，读者不必畏惧一些比较复杂的算法问题，稍加思考和类比，很多看似高大上的算法在你眼里也不过一个脆皮，不堪一击。
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