引子
思路：看到两个序列去匹配的问题，最自然的想法是双层循环尝试对齐匹配，我们假设表格数字为1代表匹配成功，0代表匹配失败。
分析：分别遍历s和p两个字符串，如果p[i] == s[j]，则表示匹配成功，否则直接退出循环遍历。
用代码也很好实现
bool isMatch(char * s, char * p){
int n = strlen(s);
int m = strlen(p);
int dp[m][n];
for(int i = 0; i < m; I++)
for(int j = 0; j < n; j++)
dp[i][j] = 0;
for (int i = 0; i < m; i++){
for (int j = 0; j < n; j++){
if (s[j] == p[I])
dp[i][j] = 1;
else
return false;
}
}
return dp[m][n];
}
但是，事实并不会这样简单，因为有特殊符号星号('*')和问号('?')的加入，让事情变得复杂。细致分析的话可能情况很多已经无从下手了。
1、s 和 p 都为空
既然无从下手，我们就用最笨的办法，从最简单的方法逐步去逼近自然的情况，自然，最简单的情况当然是 p 和 s 均为空了。
分析：两个都为空，是匹配成功的。
结论：匹配成功
2、p为空
假设 p = ''， s = 'abcd'，将情况1中融合进去
分析：当 p 为空时，
1、如果 s 为空的时候，匹配成功
2、如果 s 非空的时候，匹配失败
结论：匹配失败
3、s为空
如果拿上例来类推的话，会理所当然的认为：
当 s 为空时，
1、如果 p 为空的时候，匹配成功
2、如果 p 非空的时候，匹配失败
对于情况1，当然没有疑问了；对于情况2，如果没有星号('*')、问号('?')特殊符号捣乱的话，确实也会匹配失败，但如果考虑星号('*')可以匹配空的情况的时候，如下图：
3.1 p = '*'
同样将情况1融合进来
结论：匹配成功
3.2、p为'**' 时
结论：匹配成功
也就是说，当 s 为空时，
1、如果 p 为空或者全部由星号('*')组成，匹配成功；
2、p 除了星号('*')之外还有其他的字符或者问号('?')的时候，还是需要分析一下:
3.3、 p包含星号('*')外的其他字符
3.3.1、p = '**a' 时
分析：星号('*')可以匹配空字符没有错，所以dp[0]、dp[1]都可以表示匹配成功，这个在上例中已经分析过了，可是到匹配p[2]的时候，匹配失败
结论：匹配失败
我们再调整一下星号('*')与'a'出现的先后次序
3.3.2、p = '*a*' 时
分析：同样的，dp[0] = 1，可是dp[1] = a，依然无法匹配空字符，所以dp[1] = 0，这里的区别在于虽然p[2] = '*'，可是dp[2]无法延续上述的情况，因为中间被p[1]隔断了，所以这里的dp[2] = 0。如果从物理意义上解释的话，p = '*a*'应该去匹配一个字符串，字符串的格式为中间含有一个字符'a'，这个字符'a'的左右两边包含任意多个由空格和任意字母组成的序列，比如 s = 'cd ef a we'，但是假如s 为空，那肯定是匹配不上的。
结论：匹配失败
再调换一下星号('*')与'a'出现的先后次序
3.3.3、 p = 'a**' 时
分析：同上例一样， p = 'a**' 是用来匹配以字符'a'开头的，后面跟着包含任意多个由空格和任意字母组成的序列，比如 s = 'ad fwe'，而s 为空的情况，也是匹配不上的。
结论：匹配失败
3.3.4、 p 只包含星号('*')和 '?'
同样的分析可以将上述的字符'a'换成'?'，结论也是一样的
分析：我们在总结星号('*')与字母出现的顺序可以发现：只有从第一位开始连续出现星号('*')的时候，才会连续的出现1，否则就意味着1的连续性被打断，后续均为0。知道这一点，对将来的一般性模式拓展及总结很有用，我们甚至可以用代码来实现在s为空p非空情况下，匹配结果究竟是0或者1的规律。很明显p有下图三种情况，而且，这个情况很简单，我们可以直接画出结果。
总结，当 s 为空时，
1、如果 p 为空或者全部由星号('*')组成，匹配成功；
2、p 除了星号('*')之外还有其他的字符或者问号('?')的时候，匹配失败，失败点在p第一次其他字母'a-z'或者问号('?')，接下来无论出现任何字符，如果p的第一个字符不是星号('*')，则从第一个位置开始均匹配失败。
如果要将3.3节的所有情况用代码来实现的话，假设 p 的长度为m时，定义一个数组 dp[m + 1]，用来记录 p 与空字符串 s 匹配情况，其中的dp[0] = 1，代表 p 也为空的时候，p与s匹配成功的状态，同时也将dp[0] = 1作为我们的初始状态。
int m = strlen(p);
int dp[m + 1];
dp[0] = 1;
for (int i = 1; i <= m; I++)
dp[i] = dp[i - 1] && p[i - 1] == '*';
4、s p 均不为空
有了上面的铺垫，我们来总结最后一种情况。其实，对于s、p均不为空的情况(假设s长度为n，p长度为m)，可以将以上所述的情况整合在一起，整合的方法就是新初始化一个数组dp[m + 1][n + 1]，其中的第0行和地0列的值其实就是上述所有情况的整合，而且，第0行和第0列的所有数字，可以直接算出来。我们依然从最简单的情况开始：
4.1、s = 'a'，p = 'b'
分析：因为p[0] != s[0], 所以dp[1][1] = 0
结论：匹配失败
4.2、p = 'a' ，s = 'a'
分析：因为p[0] == s[0], 所以dp[1][1] = 1
结论：匹配成功
4.3、p = '*' ，s = 'a'
分析：因为p[0] = '*' , 可以匹配任意字符，所以无论s[0]为任何字母均可以匹配, 所以dp[1][1] = 1
结论：匹配成功
4.4、p = '?' ，s = 'a'
分析：因为p[0] = '?' , 可以匹配任意非空字符，所以无论s[0]为任何字母均可以匹配, 所以dp[1][1] = 1
结论：匹配成功
以上四种情况，是最简单的情况，我们当然可以通过四个if条件判断就可以得出结果，我们接下来再升级一下难度，看看能不能总结出一个规律，可以覆盖最一般的情况。
4.5、p = 'ab' ，s = 'ab'
dp的初始化结果并结合4.2分析的dp[1][1] = 1的结论可知：
分析：本例其实就是引子的简化版，但也并没有什么不同。现在还剩下三个空格需要我们补充，针对本案例，我们只希望知道dp[2][2]的值，因为p[1] == s[1] == 'b' , 所以dp[2][2] = 1。
结论：匹配成功
现在问题来了，如果我们每次遇到p[i] == s[j], 就设定dp[i][j] = 1，这个是不是我们要找的规律呢？
答案当然是不能，请看下例
4.6、p = 'cb' ，s = 'ab'
dp的初始化结果并结合4.1分析的dp[1][1] = 0的结论可知：
分析：我们直接来看dp[2][2]，我们知道，我们定义的dp数组，就是来记录s和p对应位置字符的匹配情况的，针对本例，很明确，是不匹配的，虽然p[1] == s[1]，但是p[0] != s[0]，所以dp[2][2] 和 dp[1][1] 均等于0。
结论：匹配失败
规律一：
当p[i] == s[j] 时判定dp[i + 1][j + 1]的值时
1、如果dp[i][j] == 0， 则dp[i + 1][j + 1] = 0，表达的意思是如果s和p前一个对应位置匹配失败，当前位置的字母也跟着匹配失败
2、如果dp[i][j] == 1， 则dp[i + 1][j + 1] = 1，表达的意思是如果s和p前一个对应位置匹配成功，当前位置的字母也跟着匹配成功
这里需要解释一下的是，因为我们分别在s和p之前多加了一行和一列的用于概括s或者p为空的情况，所以当记录p[i] 和 s[j]匹配的时候，dp相应p[i] 和 s[j]的位置不是dp[i][j] 而是dp[i + 1][j + 1]，dp[i][j]对应的记录的是p[i - 1] 和 s[j - 1]
上面的规律也很容易用代码实现
if(p[i] == s[j]){
if(dp[i][j] == 1)
dp[i + 1][j + 1] = 1;
else
dp[i + 1][j + 1] = 0;
}
简化一下也就是这样
if(p[i] == s[j])
dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j];
4.7、 p = 'a?c' ，s = 'abc'
dp的初始化结果并结合4.2分析的dp[1][1] = 0的结论可知：
分析：因为问号('?')可以匹配任何非空的字母， 不难得出，当p[i] == '?'时，不管s[j]为任何非空的字母，其实都可以直接认为p[i] == s[j] ，对dp的处理都可以沿用规律一的总结，我们就暂且称这样的发现为规律二吧。
结论：匹配成功
规律二：
当p[i] == '?' 时判定dp[i + 1][j + 1]的值时
1、如果dp[i][j] == 0， 则dp[i + 1][j + 1] = 0，表达的意思是如果s和p前一个对应位置匹配失败，当前位置的字母也跟着匹配失败
2、如果dp[i][j] == 1， 则dp[i + 1][j + 1] = 1，表达的意思是如果s和p前一个对应位置匹配成功，当前位置的字母也跟着匹配成功
规律二也很容易用代码表示出来
if(p[i] == '?')
dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j];
将规律一和规律二合并之后就变成
if(p[i] == s[j] || p[i] == '?')
dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j];
4.8、s = 'abc'， p = 'a*c'
dp的初始化结果并结合4.2分析的dp[1][1] = 1的结论可知：
分析：dp[1][1] = 1的结论我们已经反复看了几遍了，下面我们来确定dp[2][2]的值，如果参考规律一和规律二的结论，星号('*')可以匹配任何的字母，针对本例中dp[1][1] = 1的前提，dp[2][2]也应该等于1，同理dp[3][3] = 1，完美匹配。
结论：我们人眼肯定是能看出是匹配的
上面的分析，可能会让人误认为星号('*')没有特殊的地方？错！
我们继续往下看。
4.9、s = 'dec'， p = 'a*c'
dp的初始化结果并结合4.2分析的dp[1][1] = 0的结论可知：
分析：如果参考规律一的结论，dp[1][1] = 0，那么dp[2][2] 也等于0吗？是的，dp[2][2] = 0，那么dp[3][3] 呢？看到p[2] == s[2] == 'c'，同样根据规律一递推dp[3][3] = 0，事实上dp[3][3] 也确实应该等于 0。别着急去翻4.8，再耐心往下看两步。
结论：人眼知道是匹配失败的，但是如何让机器代码来计算还需要进一步的分析
4.10、s = 'ac'， p = 'a*c'
dp的初始化结果并结合4.8分析的结论可知：
分析：我们先说结论吧，s = 'ac'， p = 'a*c' 是可以匹配成功的，p[0] 匹配 s[0]， p[1] 匹配空，p[2] 匹配 s[2]。可是当我们用代码来推导dp[3][2]的时候，是应该依据dp[2][2]的值吗？
结论：还是往下看吧
现在，是时候来总结一下星号('*')的真正规律了，在之前的所有讨论中，我们只关心dp数组对角的元素，原因也是因为，我们大脑更愿意先看到最理想或者最容易思考的情况，也就是s 和 p长度相等的情况，其实我们也应该关注对角线外的元素，因为题目的设计星号('*')的可以匹配任意字母甚至包括非空字符，所以这就会导致即使p和s不等长，依然可能匹配成功。
敲黑板！星号规律('*')总结开始了
星号('*')的出现把问题的复杂度升级了许多，开始短路了。
我们再来重申一下星号('*')的定义：可以匹配任意字符串（包括空字符串）。
虽然星号('*')看似很强大，但是也要考虑束缚条件，比如在例4.9中，s = 'dec'， p = 'a*c' ，p[0] != s[0]，当要用p[1]也就是星号('*')来做匹配的时候，自然是要考虑dp[1][1]的值。再看一个星号('*')匹配空字符的情况，巩固一下p和s不等长，依然可能匹配成功的例子。
4.11、s = 'abdc'， p = 'a*c'
dp的初始化结果并结合4.8分析的结论可知：
分析：依然先说结论，本例中的 s 和 p 确实是匹配成功的，p[0] 匹配 s[0]， p[1] 同时匹配 s[1] 和 s[2]，p[2] 匹配 s[3]。但是我们dp[3][3]的时候，由于p[2] = 'c', s[2] = 'd'，那么dp[3][3] = 0，本例特殊的点在于 m != n，我们最终是要求d[m][n]，对于本例则是要求出d[3][4]，可是d[3][4]怎么求呢，比照规律一，我们要知道他的上一个的匹配结果，也就是需要知道d[2][3]，物理上的解释就是首先要判断它的前一个字符对是否能匹配成功。看来我们真的需要关注dp数组的所有元素的值了。
对于第一行的值，也就是用p[0]来匹配 s 各个位置的值，p[0] = a，很自然，当遍历s的时候，遇到s[i] == 'a'，则dp[1][i + 1] = 1，否则dp[1][i + 1] = 0。补全之后如下图所示：
但是对于第二行的值就难办了，因为p[1] = '*'，所以当p[1] 与 s[0] = 'a'匹配的时候应该等于1呢还是应该等于0呢？也许有人要说了当然等于1了，因为星号('*')的定义：可以匹配任意字符串（包括空字符串)。如果真的是这样的话，那么是不是说只要星号('*')所在的行，都应该为1？
大写的STOP
我们先跳回例4.9，按照上述方法，我们也很容易补全第一行和“第二行”如下图所示：
细心的同学发现了，我们补全第一行是没有问题的，第一行的数据值全部为0，但是我们把第二行加了双引号，权当假设之前的结论是准确的，那我们是不是可以继续把第三行补全呢？
震惊！dp[3][4] = 0
可是明明dp[3][3] = 1！
这下，我们是不是已经猜到了，虽然星号('*')可以匹配任意字符，但是武断的把星号('*')根据规律一来判断，应该是不对的。
我们把4.9 和4.11的图合并在一起看吧
两个图合并在一起之后，我们同步来看p[1] = '*'，而且我们专注于求例dp[2][1]，对于左右两个图，他们唯一不同的点在于dp[1][1]的值，左图的dp[1][1] = 0，而右侧的dp[1][1] = 1，原因也是因为左图的p[0] 和 s[0]确实没有匹配成功，而右图的p[0] 和 s[0]匹配成功了。
从物理意义上理解的话，当遇到星号('*')的时候：
1、如果星号('*')前面的元素（针对本例星号('*')前面的元素是'a'）匹配成功（比如右图的情况），那么星号('*')所在的对应位置（本例中的dp[2][1]）也可以假设是匹配成功，即右图dp[2][1] = 1；
2、如果星号('*')前面的元素（针对本例星号('*')前面的元素是'a'）（比如左图的情况）那么星号('*')所在的对应位置（本例中的dp[2][1]）也可以假设是匹配失败，即左图dp[2][1] = 0。
再把图更新一下啊
这样是不是说：
如果p[i] == '*'，当计算dp[i + 1][j + 1]的值时，只需要去查看dp[i][j + 1]。用代码表示就是
if (p[i] == '*')
dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j + 1];
先把假设再完善一下
应该已经发现不对了，对于左图，在星号('*')所在的行全部置0其实没问题，因为左图本身确实匹配失败了，可是右图呢，我们本来就知道右图是匹配成功了呀，我们把回去看 图4.9和4.11合并图_b ，我们现在重点关注一下左右两图dp[2][2]的位置
先说相同点：两个图中dp[2][2]正上方也就是dp[1][2]的位置均为0
再说不同点：
左图中，dp[2][2]的左方dp[2][1]和左上方dp[1][1]均为0；
右图中，dp[2][2]的左方dp[12][1]和左上方dp[1][1]均为1。
会不会有疑问，星号('*')左方和左上方的位置一定相等呢？或者说当遇到星号('*')的时候，是不是还要考虑星号('*')左方和左上方的位置的值呢？因为这两个位置确实会现实星号('*')之前的匹配情况啊。针对左右两图中的dp[2][2]，其实他们左方dp[2][1]本身就是由左上方dp[1][1]值决定的，所以左方dp[2][1]已经反应了左上方dp[1][1]的匹配情况了。
我们先把dp[2][2]的值究竟是1 还是0 先搁置下来，我们来看看dp[2][2]右侧的dp[2][3]的值
先说相同点：两个图中dp[2][3]正上方也就是dp[1][3]的位置均为0，左上方也就是位置dp[1][2]均为0，dp[2][3]的左方dp[2][2]的值还不好确定
再说不同点：
完了，没有不同点，唯一的不同点就是左右两图后面的列数不一致。
可是实际上呢，我们应该隐隐约约可以看到，这两个位置的值应该也是不同的。可是这个不同怎么递推出来呢？依然是隐隐约约可以察觉，对于位置dp[2][3]，其实左侧dp[2][2]的值可以反应出其之前的匹配情况的，同样的，dp[2][2]也是可以通过dp[2][1]来反应区别不同。
现在我们先把dp[2][2]的值分别填上
也就是说，
如果p[i] == '*'，当计算dp[i + 1][j + 1]的值时，不仅需要去查看dp[i][j + 1]，也需要看dp[i + 1][j]。经过上述一系列的分析，只需要
dp[i][j + 1] 或者dp[i + 1][j]其中一个为1，那么dp[i + 1][j + 1] 就等于 1。用代码表示如下：
if (p[i] == '*')
dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j + 1] || dp[i + 1][j];
可是上面只是我们的推测，事实真的是这样吗？我们再把最常规的情况摆出来
4.12、当 p = '*a*b'，s = 'adceb' 时的初始化结果：
综合以上的分析，全部填满之后
4.13、p = 'ab'，s = 'adceb'
dp的初始化结果并结合4.8分析的结论可知：
至此，所有的分析都结束了，我们开始正式设计代码。
1、首先要获取p 和 s 的长度，假设分别为m、n；
2、声明一个数组dp[m + 1][n + 1]，并对其第零行和第零列进行初始化；
3、分别对p 和 s进行遍历，将dp数组的每个位置进行赋值
有三种情况：
3.1、 如果s[i]==p[j] or p[j]=='?' 则 dp[i+1][j+1] = dp[i][j]
3.2、 如果p[j]=='*' 则dp[i+1][j+1] = dp[i][j+1] || dp[i+1][j]
3.3、 s[i] != p[j] 则 dp[i+1][j+1]=0;
4、返回结果即dp[m][n]即可
其实，这个图就是将图3.6和图2整合了一下而已。
好了，到了这一步，我们就可以来分析计算剩下来的所有空格应该对应的值了，也就是从这一步开始，我们要分析动态规划里最难找的最优子状态了。
bool isMatch(char * s, char * p){
int n = strlen(s);
int m = strlen(p);
bool dp[m + 1][n + 1];
for (int i = 0; i < m + 1; i++)
for(int j = 0; j < n + 1; j++)
dp[i][j] = 0;
dp[0][0] = true;
for (int i = 1; i <= m; i++)
dp[i][0] = dp[i - 1][0] && p[i - 1] == '*';
for (int i = 0; i < m; i++){
for (int j = 0; j < n; j++){
if (s[j] == p[i] || p[i] == '?'){
dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j];
}
else if (p[i] == '*'){
dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j + 1] || dp[i + 1][j];
}
else{
dp[i + 1][j + 1] = 0;
}
}
}
return dp[m][n];
}
