isMatch递归易栈溢出因“”导致指数级分支，如“a”配“aaa”时每个“”尝试多长度匹配；应加记忆化、提前剪枝、避免裸或逻辑，并用dpi表示s[0..i-1]与p[0..j-1]匹配，注意“*”转移需按行正向填表。
为什么 isMatch 递归写法在遇到 "*" 时容易栈溢出
通配符匹配里最耗资源的是 "*"，它能匹配任意长度子串（包括空串），递归分支呈指数爆炸。比如模式 "********a" 配字符串 "aaa"，每个 "*" 都会尝试“匹配 0 个、1 个、2 个……”直到失败回溯，实际调用深度远超字符串长度。
实操建议：
- 加记忆化——用
memo[i][j]记录s[i:]和p[j:]是否已算过，避免重复递归 - 提前剪枝：若
p[j]是"*"，先递归跳过它（即"*"匹配空串），再递归让它吃掉s[i]后继续——不要用 for 循环枚举吃几个字符 - 别直接写
return isMatch(s, p, i+1, j) || isMatch(s, p, i, j+1)这类裸或逻辑，C++ 短路求值虽存在，但编译器未必优化掉冗余调用；显式拆成 if 判断更可控
dp[i][j] 状态定义和初始化怎么不踩边界坑
动态规划里最容易错的是状态含义和数组下标偏移。推荐统一用 dp[i][j] 表示 s[0..i-1]（前 i 个字符）能否被 p[0..j-1]（前 j 个字符）匹配，这样空字符串对应 i=0 或 j=0，边界自然清晰。
关键初始化细节：
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-
dp[0][0] = true：空串匹配空模式 -
dp[0][j]（j > 0）：只有当p[j-1]是"*"且dp[0][j-1]为 true 时才可能为 true——因为"*"是唯一能匹配空串的非空模式 -
dp[i][0]（i > 0）恒为 false：非空串无法被空模式匹配
错误常见于把 dp[i][j] 定义成 “以 i、j 结尾”，导致初始化混乱或循环越界。
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处理 "?" 和 "*" 的转移逻辑差异在哪
"?" 和 "*" 看似都是通配，但状态转移完全不同："?" 是确定性跳转，"*" 是不确定性分叉。
具体到 dp[i][j] 更新：
- 若
p[j-1] == '?'：必须消耗一个字符，dp[i][j] = dp[i-1][j-1] - 若
p[j-1] == '*'：两种选择——“不吃字符”（dp[i][j-1]）或“吃一个并继续留着它”（dp[i-1][j]），即dp[i][j] = dp[i][j-1] || dp[i-1][j] - 若
p[j-1]是普通字符：仅当s[i-1] == p[j-1]且dp[i-1][j-1]为 true 时成立
注意："*" 的转移依赖 dp[i-1][j]，所以内层循环必须按行（i）顺序填表，不能按列；否则 dp[i-1][j] 还没算就用了。
空间优化时为什么只能滚动一维而不能只用两个变量
从二维 dp[i][j] 压到一维 dp[j] 是可行的，但必须保留整行，不能只记上一行和当前行的几个值。原因在于 "*" 的转移要同时访问 dp[j-1]（左边）和 dp[j]（上方，即上一轮 i-1 时的值）。
实操要点：
- 用单数组
vector<bool> dp(m+1)</bool>，其中m = p.length() - 外层遍历
i（s 的位置），内层从j = 1到m正向遍历——保证更新dp[j]时，dp[j-1]是本轮新值（对应dp[i][j-1]），而旧的dp[j]还是上轮值（对应dp[i-1][j]） - 不能反向遍历，否则
dp[j]被覆盖后，dp[j+1]就拿不到正确的上轮值了
真正难的不是写出状态转移，而是理解 "*" 引入的“左+上”联合依赖如何约束遍历方向——这点漏掉，优化后结果必错。
