正则表达式之 贪婪与非贪婪模式详解

1 概述
贪婪与非贪婪模式影响的是被量词修饰的子表达式的匹配行为,贪婪模式在整个表达式匹配成功的前提下,尽可能多的匹配,而非贪婪模式在整个表达式匹配成功的前提下,尽可能少的匹配。非贪婪模式只被部分NFA引擎所支持。

属于贪婪模式的量词,也叫做匹配优先量词,包括:

“{m,n}”、“{m,}”、“?”、“*”和“+”。

在一些使用NFA引擎的语言中,在匹配优先量词后加上“?”,即变成属于非贪婪模式的量词,也叫做忽略优先量词,包括:

“{m,n}?”、“{m,}?”、“??”、“*?”和“+?”。

从正则语法的角度来讲,被匹配优先量词修饰的子表达式使用的就是贪婪模式,如“(Expression)+”;被忽略优先量词修饰的子表达式使用的就是非贪婪模式,如“(Expression)+?”。

对于贪婪模式,各种文档的叫法基本一致,但是对于非贪婪模式,有的叫懒惰模式或惰性模式,有的叫勉强模式,其实叫什么无所谓,只要掌握原理和用法,能够运用自如也就是了。个人习惯使用贪婪与非贪婪的叫法,所以文中都会使用这种叫法进行介绍。

2 贪婪与非贪婪模式匹配原理
对于贪婪与非贪婪模式,可以从应用和原理两个角度进行理解,但如果想真正掌握,还是要从匹配原理来理解的。

先从应用的角度,回答一下“什么是贪婪与非贪婪模式?”

2.1 从应用角度分析贪婪与非贪婪模式
2.1.1 什么是贪婪与非贪婪模式
先看一个例子

举例:

源字符串:aa<div>test1</div>bb<div>test2</div>cc

正则表达式一:<div>.*</div>

匹配结果一:<div>test1</div>bb<div>test2</div>

正则表达式二:<div>.*?</div>

匹配结果二:<div>test1</div>(这里指的是一次匹配结果,所以没包括<div>test2</div>)

根据上面的例子,从匹配行为上分析一下,什是贪婪与非贪婪模式。

正则表达式一采用的是贪婪模式,在匹配到第一个“</div>”时已经可以使整个表达式匹配成功,但是由于采用的是贪婪模式,所以仍然要向右尝试匹配,查看是否还有更长的可以成功匹配的子串,匹配到第二个“</div>”后,向右再没有可以成功匹配的子串,匹配结束,匹配结果为“<div>test1</div>bb<div>test2</div>”。当然,实际的匹配过程并不是这样的,后面的匹配原理会详细介绍。

仅从应用角度分析,可以这样认为,贪婪模式,就是在整个表达式匹配成功的前提下,尽可能多的匹配,也就是所谓的“贪婪”,通俗点讲,就是看到想要的,有多少就捡多少,除非再也没有想要的了。

正则表达式二采用的是非贪婪模式,在匹配到第一个“</div>”时使整个表达式匹配成功,由于采用的是非贪婪模式,所以结束匹配,不再向右尝试,匹配结果为“<div>test1</div>”。

仅从应用角度分析,可以这样认为,非贪婪模式,就是在整个表达式匹配成功的前提下,尽可能少的匹配,也就是所谓的“非贪婪”,通俗点讲,就是找到一个想要的捡起来就行了,至于还有没有没捡的就不管了。

2.1.2 关于前提条件的说明
在上面从应用角度分析贪婪与非贪婪模式时,一直提到的一个前提条件就是“整个表达式匹配成功”,为什么要强调这个前提,我们看下下面的例子。

正则表达式三:<div>.*</div>bb

匹配结果三:<div>test1</div>bb

修饰“.”的仍然是匹配优先量词“*”,所以这里还是贪婪模式,前面的“<div>.*</div>”仍然可以匹配到“<div>test1</div>bb<div>test2</div>”,但是由于后面的“bb”无法匹配成功,这时“<div>.*</div>”必须让出已匹配的“bb<div>test2</div>”,以使整个表达式匹配成功。这时整个表达式匹配的结果为“<div>test1</div>bb”,“<div>.*</div>”匹配的内容为“<div>test1</div>”。可以看到,在“整个表达式匹配成功”的前提下,贪婪模式才真正的影响着子表达式的匹配行为,如果整个表达式匹配失败,贪婪模式只会影响匹配过程,对匹配结果的影响无从谈起。

非贪婪模式也存在同样的问题,来看下面的例子。

正则表达式四:<div>.*?</div>cc

匹配结果四:<div>test1</div>bb<div>test2</div>cc

这里采用的是非贪婪模式,前面的“<div>.*?</div>”仍然是匹配到“<div>test1</div>”为止,此时后面的“cc”无法匹配成功,要求“<div>.*?</div>”必须继续向右尝试匹配,直到匹配内容为“<div>test1</div>bb<div>test2</div>”时,后面的“cc”才能匹配成功,整个表达式匹配成功,匹配的内容为“<div>test1</div>bb<div>test2</div>cc”,其中“<div>.*?</div>”匹配的内容为“<div>test1</div>bb<div>test2</div>”。可以看到,在“整个表达式匹配成功”的前提下,非贪婪模式才真正的影响着子表达式的匹配行为,如果整个表达式匹配失败,非贪婪模式无法影响子表达式的匹配行为。

2.1.3 贪婪还是非贪婪——应用的抉择
通过应用角度的分析,已基本了解了贪婪与非贪婪模式的特性,那么在实际应用中,究竟是选择贪婪模式,还是非贪婪模式呢,这要根据需求来确定。

对于一些简单的需求,比如源字符为“aa<div>test1</div>bb”,那么取得div标签,使用贪婪与非贪婪模式都可以取得想要的结果,使用哪一种或许关系不大。

但是就2.1.1中的例子来说,实际应用中,一般一次只需要取得一个配对出现的div标签,也就是非贪婪模式匹配到的内容,贪婪模式所匹配到的内容通常并不是我们所需要的。

那为什么还要有贪婪模式的存在呢,从应用角度很难给出满意的解答了,这就需要从匹配原理的角度去分析贪婪与非贪婪模式。

2.2 从匹配原理角度分析贪婪与非贪婪模式
如果想真正了解什么是贪婪模式,什么是非贪婪模式,分别在什么情况下使用,各自的效率如何,那就不能仅仅从应用角度分析,而要充分了解贪婪与非贪婪模式的匹配原理。

2.2.1 从基本匹配原理谈起
NFA引擎基本匹配原理参考:正则基础之——NFA引擎匹配原理。

这里主要针对贪婪与非贪婪模式涉及到的匹配原理进行介绍。先看一下贪婪模式简单的匹配过程。

源字符串:"Regex"

正则表达式:".*"


图2-1

注:为了能够看清晰匹配过程,上面的空隙留得较大,实际源字符串为“”Regex””,下同。

来看一下匹配过程。首先由第一个“"”取得控制权,匹配位置0位的“"”,匹配成功,控制权交给“.*”。

“.*”取得控制权后,由于“*”是匹配优先量词,在可匹配可不匹配的情况下,优先尝试匹配。从位置1处的“R”开始尝试匹配,匹配成功,继续向右匹配,匹配位置2处的“e”,匹配成功,继续向右匹配,直到匹配到结尾的“””,匹配成功,由于此时已匹配到字符串的结尾,所以“.*”结束匹配,将控制权交给正则表达式最后的“"”。

“"”取得控制权后,由于已经在字符串结束位置,匹配失败,向前查找可供回溯的状态,控制权交给“.*”,由“.*”让出一个字符,也就是字符串结尾处的“””,再把控制权交给正则表达式最后的“"”,由“"”匹配字符串结尾处的“"”,匹配成功。

此时整个正则表达式匹配成功,其中“.*”匹配的内容为“Regex”,匹配过程中进行了一次回溯。

接下来看一下非贪婪模式简单的匹配过程。

源字符串:"Regex"

正则表达式:".*?"




图2-2

看一下非贪婪模式的匹配过程。首先由第一个“"”取得控制权,匹配位置0位的“"”,匹配成功,控制权交给“.*?”。

“.*?”取得控制权后,由于“*?”是忽略优先量词,在可匹配可不匹配的情况下,优先尝试不匹配,由于“*”等价于“{0,}”,所以在忽略优先的情况下,可以不匹配任何内容。从位置1处尝试忽略匹配,也就是不匹配任何内容,将控制权交给正则表达式最后的“””。

“"”取得控制权后,从位置1处尝试匹配,由“"”匹配位置1处的“R”,匹配失败,向前查找可供回溯的状态,控制权交给“.*?”,由“.*?”吃进一个字符,匹配位置1处的“R”,再把控制权交给正则表达式最后的“"”。

“"”取得控制权后,从位置2处尝试匹配,由“"”匹配位置1处的“e”,匹配失败,向前查找可供回溯的状态,重复以上过程,直到由“.*?”匹配到“x”为止,再把控制权交给正则表达式最后的“"”。

“"”取得控制权后,从位置6处尝试匹配,由“"”匹配字符串最后的“"”,匹配成功。

此时整个正则表达式匹配成功,其中“.*?”匹配的内容为“Regex”,匹配过程中进行了五次回溯。

2.2.2 贪婪还是非贪婪——匹配效率的抉择
通过匹配原理的分析,可以看到,在匹配成功的情况下,贪婪模式进行了更少的回溯,而回溯的过程,需要进行控制权的交接,让出已匹配内容或匹配未匹配内容,并重新尝试匹配,在很大程度上降低匹配效率,所以贪婪模式与非贪婪模式相比,存在匹配效率上的优势。

但2.2.1中的例子,仅仅是一个简单的应用,读者看到这里时,是否会存在这样的疑问,贪婪模式就一定比非贪婪模式匹配效率高吗?答案是否定的。

举例:

需求:取得两个“"”中的子串,其中不能再包含“"”。

正则表达式一:".*"

正则表达式二:".*?"

情况一:当贪婪模式匹配到更多不需要的内容时,可能存在比非贪婪模式更多的回溯。比如源字符串为“The word "Regex" means regular expression.”。

情况二:贪婪模式无法满足需求。比如源字符串为“The phrase "regular expression" is called "Regex" for short.”。

对于情况一,正则表达式一采用的贪婪模式,“.*”会一直匹配到字符串结束位置,控制权交给最后的“””,匹配不成功后,再进行回溯,由于多匹配的内容“means regular expression.”远远超过需匹配内容本身,所以采用正则表达式一时,匹配效率会比使用正则表达式二的非贪婪模式低。

对于情况二,正则表达式一匹配到的是“"regular expression" is called "Regex"”,连需求都不满足,自然也谈不上什么匹配效率的高低了。

以上两种情况是普遍存在的,那么是不是为了满足需求,又兼顾效率,就只能使用非贪婪模式了呢?当然不是,根据实际情况,变更匹配优先量词修饰的子表达式,不但可以满足需求,还可以提高匹配效率。

源字符串:"Regex"

给出正则表达式三:"[^"]*"

看一下正则表达式三的匹配过程。


图2-3

首先由第一个“"”取得控制权,匹配位置0位的“"”,匹配成功,控制权交给“[^"]*”。

“[^"]*”取得控制权后,由于“*”是匹配优先量词,在可匹配可不匹配的情况下,优先尝试匹配。从位置1处的“R”开始尝试匹配,匹配成功,继续向右匹配,匹配位置2处的“e”,匹配成功,继续向右匹配,直到匹配到“x”,匹配成功,再匹配结尾的“””时,匹配失败,将控制权交给正则表达式最后的“"”。

“””取得控制权后,匹配字符串结尾处的“””,匹配成功。

此时整个正则表达式匹配成功,其中“[^"]*”匹配的内容为“Regex”,匹配过程中没有进行回溯。

将量词修饰的子表达式由范围较大的“.”,换成了排除型字符组“[^"]”,使用的仍是贪婪模式,很完美的解决了需求和效率问题。当然,由于这一匹配过程没有进行回溯,所以也不需要记录回溯状态,这样就可以使用固化分组,对正则做进一步的优化。

给出正则表达式四:"(?>[^"]*)"

固化分组并不是所有语言都支持的,如.NET支持,而Java就不支持,但是在Java中却可以使用更简单的占有优先量词来代替:"[^"]*+"。

3 贪婪还是非贪婪模式——再谈匹配效率
一般来说,贪婪与非贪婪模式,如果量词修饰的子表达式相同,比如“.*”和“.*?”,它们的应用场景通常是不同的,所以效率上一般不具有可比性。

而对于改变量词修饰的子表达式,以满足需求时,比如把“.*”改为“[^"]*”,由于修饰的子表达式已不同,也不具有直接的可对比性。但是在相同的子表达式,又都可以满足需求的情况下,比如“[^"]*”和“[^"]*?”,贪婪模式的匹配效率通常要高些。

同时还有一个事实就是,非贪婪模式可以实现的,通过优化量词修饰的子表达式的贪婪模式都可以实现,而贪婪模式可以实现的一些优化效果,却未必是非贪婪模式可以实现的。

贪婪模式还有一点优势,就是在匹配失败时,贪婪模式可以更快速的报告失败,从而提升匹配效率。下面将全面考察贪婪与非贪婪模式的匹配效率。

3.1 效率提升——演进过程
在了解了贪婪与非贪婪模式的匹配基本原理之后,我们再来重新看一下正则效率提升的演进过程。

需求:取得两个“"”中的子串,其中不能再包含“"”。

源字符串:The phrase "regular expression" is called "Regex" for short.

正则表达式一:".*"

正则表达式一匹配的内容为“"regular expression" is called "Regex"”,不符合要求。

提出正则表达式二:".*?"

首先“"”取得控制权,由位置0位开始尝试匹配,直到位置11处匹配成功,控制权交给“.*?”,匹配过程同2.2.1中非贪婪模式的匹配过程。“.*?”匹配的内容为“Regex”,匹配过程中进行了四次回溯。

如何消除回溯带来的匹配效率的损失,就是使用更小范围的子表达式,采用贪婪模式,提出正则表达式三:"[^"]*"

首先“"”取得控制权,由位置0位开始尝试匹配,直到位置11处匹配成功,控制权交给“[^"]*”,匹配过程同2.2.2节中非贪婪模式的匹配过程。“[^"]*”匹配的内容为“Regex”,匹配过程中没有进行回溯。

3.2 效率提升——更快的报告失败
以上讨论的是匹配成功的演进过程,而对于一个正则表达式,在匹配失败的情况下,如果能够以最快的速度报告匹配失败,也会提升匹配效率,这或许是我们设计正则过程中最容易忽略的。而在源字符串数据量非常大,或正则表达式比较复杂的情况下,是否能够快速报告匹配失败,将对匹配效率产生直接的影响。

下面将构建匹配失败的正则表达式,对匹配过程进行分析。

以下匹配过程分析中,源字符串统一为:The phrase "regular expression" is called "Regex" for short.

3.2.1 非贪婪模式匹配失败过程分析

图3-1

构建匹配失败的非贪婪模式的正则表达式:".*?"@

由于最后的“@”的存在,这个正则表达式最后一定是匹配失败的,那么看一下匹配过程。

首先由“"”取得控制权,由位置0处开始尝试匹配,匹配失败,直到图中标示的A处匹配成功,控制权交给“.*?”。

“.*?”取得控制权后,由A后面的位置开始尝试匹配,由于是非贪婪模式,首先忽略匹配,将控制权交给“"”,同时记录一下回溯状态。“"”取得控制权后,由A后面的位置开始尝试匹配,匹配字符“r”失败,查找可供回溯的状态,将控制权交给“.*?”,由“.*?”匹配字符“r”。重复以上过程,直到“.*?”匹配了B处前面的字符“n”,“"”匹配了B处的字符“””,将控制权交给“@”。由“@”匹配接下来的空格“ ”,匹配失败,查找可供回溯的状态,控制权交给“.*?”,由“.*?”匹配空格。继续重复以上匹配过程,直到由“.*?”匹配到字符串结束位置,将控制权交给“"”。由于已经是字符串结束位置,匹配失败,报告整个表达式在位置11处匹配失败,一轮匹配尝试结束。

正则引擎传动装置使正则向前传动,进入下一轮尝试。后续匹配过程与第一轮尝试匹配过程基本类似,可以参考图3-1。

从匹配过程中可以看到,非贪婪模式的匹配失败过程,几乎每一步都伴随着回溯过程,对匹配效率的影响是很大的。

3.2.2 贪婪模式匹配失败过程分析——大范围子表达式


图3-2

PS:以上分析过程图示参考了《精通正则表达式》一书相关章节图示。

构建匹配失败的贪婪模式的正则表达式:".*"@

其中量词修饰的子表达式为匹配范围较大的“.”,由于最后的“@”的存在,这个正则表达式最后也是一定匹配失败的,看一下匹配过程。

首先由“"”取得控制权,由位置0处开始尝试匹配,匹配失败,直到图中标示的A处匹配成功,控制权交给“.*”。

“.*”取得控制权后,由A后面的位置开始尝试匹配,由于是贪婪模式,优化尝试匹配,一直匹配到字符串的结束位置,将控制权交给“"”。“"”取得控制权后,由于已经是字符串的结束位置,匹配失败,查找可供回溯的状态,将控制权交给“.*”,由“.*”让出已匹配字符“.”。重复以上过程,直到后面“"”匹配了C处后面的字符“””,将控制权交给“@”。由“@”匹配接下来D处的空格“ ”,匹配失败,查找可供回溯的状态,控制权交给“.*”,由“.*”让出已匹配文本。继续重复以上匹配过程,直到由“.*”让出所有已匹配的文本到I处,将控制权交给“"”。“"”匹配失败,由于已经没有可供回溯的状态,报告整个表达式在位置11处匹配失败,一轮匹配尝试结束。

正则引擎传动装置使正则向前传动,进入下一轮尝试。后续匹配过程与第一轮尝试匹配过程基本类似,可以参考图3-2。

从匹配过程中可以看到,大范围子表达式贪婪模式的匹配失败过程,从总体上看,与非贪婪模式没有什么区别,最终进行的回溯次数与非贪婪模式基本一致,对匹配效率的影响仍然很大。

3.2.3 贪婪模式匹配失败过程分析——改进的子表达式

图3-3

构建匹配失败的贪婪模式的正则表达式:"[^"]*"@

其中量词修饰的子表达式,改为匹配范围较小的排除型字符组“[^"]”,由于最后的“@”的存在,这个正则表达式最后也是一定匹配失败的,看一下匹配过程。

首先由“"”取得控制权,由位置0处开始尝试匹配,匹配失败,直到图中标示的A处匹配成功,控制权交给“[^"]*”。

“[^"]*”取得控制权后,由A后面的位置开始尝试匹配,由于是贪婪模式,优先尝试匹配,一直匹配到B处,将控制权交给“"”。“"”匹配接下来的的字符“"”,匹配成功,将控制权交给“@”。由“@”匹配接下来的空格“ ”,匹配失败,查找可供回溯的状态,控制权交给“[^"]*”,由“[^"]*”让出已匹配文本。继续重复以上匹配过程,直到由“[^"]*”让出所有已匹配的文本到C处,将控制权交给“"”。“"”匹配失败,由于已经没有可供回溯的状态,报告整个表达式在位置11处匹配失败,一轮匹配尝试结束。

正则引擎传动装置使正则向前传动,进入下一轮尝试。后续匹配过程与第一轮尝试匹配过程基本类似,可以参考图3-3。

从匹配过程中可以看到,使用了排除型字符组的贪婪模式的匹配失败过程,从总体上看,大量减少了每轮回溯的次数,可以有效的提升匹配效率。

3.2.4 贪婪模式匹配失败过程分析——固化分组
通过3.2.3节的分析可以知道,由于“[^"]*”使用了排除型字符组,那么图3-3中,在A和B之间被匹配到的字符,就一定不会是字符“"”,所以B到C之间回溯过程就是多余的,也就是说在这之间的可供回溯的状态完全可以不记录。.NET中可以使用固化分组,Java中可以使用占有优先量词来实现这一效果。


图3-4

首先由“"”取得控制权,由位置0处开始尝试匹配,匹配失败,直到图中标示的A处匹配成功,控制权交给“(?>[^"]*)”。

“(?>[^"]*)”取得控制权后,由A后面的位置开始尝试匹配,由于是贪婪模式,优先尝试匹配,一直匹配到B处,将控制权交给“"”,在这一匹配过程中,不记录任何可供回溯的状态。“"”匹配接下来的字符“””,匹配成功,将控制权交给“@”。由“@”匹配接下来的空格“ ”,匹配失败,查找可供回溯的状态,由于已经没有可供回溯的状态,报告整个表达式在位置11处匹配失败,一轮匹配尝试结束。

正则引擎传动装置使正则向前传动,进入下一轮尝试。后续匹配过程与第一轮尝试匹配过程基本类似,可以参考图3-4。

从匹配过程中可以看到,使用了固化分组的贪婪模式的匹配失败过程,没有涉及到回溯,可以最大限度的提升匹配效率。

3.3 非贪婪模式向贪婪模式的转换
使用匹配范围较大的子表达式时,贪婪模式与非贪婪模式匹配到的内容会有所不同,但是通过优化子表达式,非贪婪模式可以实现的匹配,贪婪模式都可以实现。

比如在实际应用中,匹配img标签的内容。

举例:

需求:取得img标签中的图片地址,src=后固定为“””

源字符串:<img class="test" src="/img/logo.gif" title="测试" />

正则表达式一:<img\b.*?src="(.*?)".*?>

匹配结果中,捕获组1的内容即为图片地址。可以看到,这个例子中使用的都是非贪婪模式,而根据上面章节的分析,后面两个非贪婪模式都可以使用排除型字符组,将非贪婪模式转换为贪婪模式。

正则表达式二:<img\b.*?src="([^"]*)"[^>]*>

注:“src="…"”和标签结束标记符“>”之间的属性中,也可能出现字符“>”,但那是极端情况,这里不予讨论。

后两处非贪婪模式,可以通过排除型字符组转换为贪婪模式,提高匹配效率,而“src=”前的非贪婪模式,由于要排除的是一个字符序列“src=”,而不是单独的某一个或几个字符,所以不能使用排除型字符组。当然也不是没有办法,可以使用顺序环视来达到这一效果。

正则表达式三:<img\b(?:(?!src=).)*src="([^"]*)"[^>]*>

“(?!src=).”表示这样一个字符,从它开始,右侧不能是字符序列“src=”,而“(?:(?!src=).)*”就表示符合上面规则的字符,有0个或无限多个。这样就达到排除字符序列的目的,实现的效果同排除型字符组一样,只不过排除型字符组排除的是一个或多个字符,而这种环视结构排除的是一个或多个有序的字符序列。

但是以顺序环视的方式排除字符序列,由于在匹配每一个字符时,都要进行较多的判断,所以相对于非贪婪模式,是提升效率还是降低效率,要根据实际情况进行分析。对于简单的正则表达式,或是简单的源字符串,一般来说是非贪婪模式效率高些,而对于数量较大源字符串,或是复杂的正则表达式,一般来说是贪婪模式效率高些。

比如上面取得img标签中的图片地址需求,基本上用正则表达二就可以了;对于复杂的应用,如平衡组中,就需要使用结合环视的贪婪模式了。

以匹配嵌套div标签的平衡组为例:

Regex reg = new Regex(@"(?isx) #匹配模式,忽略大小写,“.”匹配任意字符

<div[^>]*> #开始标记“<div...>”

(?> #分组构造,用来限定量词“*”修饰范围

<div[^>]*> (?<Open>) #命名捕获组,遇到开始标记,入栈,Open计数加1

| #分支结构

</div> (?<-Open>) #狭义平衡组,遇到结束标记,出栈,Open计数减1

| #分支结构

(?:(?!</?div\b).)* #右侧不为开始或结束标记的任意字符

)* #以上子串出现0次或任意多次

(?(Open)(?!)) #判断是否还有'OPEN',有则说明不配对,什么都不匹配

</div> #结束标记“</div>”

");

“(?:(?!</?div\b).)*”这里使用的就是结合环视的贪婪模式,虽然每匹一个字符都要做很多判断,但这种判断是基于字符的,速度很快,而如果这里使用非贪婪模式,那么每次要做的就是分支结构“|”的判断了,而分支结构是非常影响匹配效率的,其代价远远高于对确定字符的判断。而另外一个原因,就是贪婪模式可以结合固化分组来提升效率,而对非贪婪模式使用固化分组却是没有意义的。

4 贪婪与非贪婪——最后的回顾
4.1 一个例子的匹配原理回顾
再回过头来看一下2.1.1节例子中正则,前面从应用角度进行了分析,但讨论过匹配原理后会发现,匹配过程并不是那么简单的,下面从匹配原理角度分析的匹配过程。


图4-1

首先由“<”取得控制权,由位置0位开始尝试匹配,匹配字符“a”,匹配失败,第一轮匹配结束。第二轮匹配从位置1开始尝试匹配,同样匹配失败。第三轮从位置3开始尝试匹配,匹配字符“<”,匹配成功,控制权交给“d”。

“d”尝试匹配字符“d”,匹配成功,控制权交给“i”。重复以上过程,直到由“>”匹配到字符“>”,控制权交给“.*”。

“.*”属于贪婪模式,将从B处后的字符“t”开始,一直匹配到E处,也就是字符串结束位置,将控制权交给“<”。

“<”从字符串结束位置尝试匹配,匹配失败,向前查找可供回溯的状态,把控制权交给“.*”,由“.*”让出一个字符“c”,把控制权再交给“<”,尝试匹配,匹配失败,向前查找可供回溯的状态。一直重复以上过程,直到“.*”让出已匹配的字符“<”,实际上也就是让出了已匹配的子串“</div>cc”为止,“<”才匹配字符“<”成功,控制权交给“/”。

接下来由“/”、“d”、“i”、“v”分别匹配对应的字符成功,此时整个正则表达式匹配完毕。

4.2 贪婪与非贪婪——量词的细节
4.2.1 区间量词的非贪婪模式
前面提到的非贪婪模式,一直都是使用的“*?”,而没有涉及到其它的区间量词,对于“*?”和“+?”这样的非贪婪模式,大多数接触过正则表达式的人都可以理解,但是对于区间量词的非贪婪模式,比如“{m,n}?”,要么是没见过,要么是不理解,主要是这种应用场景非常少,所以被忽略了。

首先需要明确的一点,就是量词“{m,n}”是匹配优先量词,虽然它有了上限,但是在达到上限之前,能够匹配,还是要尽可能多的匹配的。而“{m,n}?”就是对应的忽略优先量词了,在可匹配可不匹配的情况下,尽可能少的匹配。

接下来举一个例子说明这种非贪婪模式的应用。

举例(参考 限制字符长度与最小匹配):

需求:如何限制在长度为100的字符串中,从头匹配到最先出现的abc

csdn.{1,100}abc 这样写是最大匹配(1-100个字符串中,我需要最小的)

比如csdnfddabckjdsfjabc,匹配结果应为:csdnfddabc

正则表达式:csdn.{1,100}?abc

或许对这个例子还有人不是很理解,但是想想,其实“*”就等价于“{0,}”,“+”就等价于“{1,}”,“*?”也就是“{0,}?”,抽象出来也就是“{m,}?”,即上限为无穷大。如果上限为一个固定值,那就是“{m,n}?”,这样应该也就可以理解了。

“{m}”没有放在匹配优先量词中,同样的,“{m}?”虽然被部分语言所支持,但是也没有放在忽略优先量词中,主要是因为这两种量词,实现的效果是一样的,只有被修饰的子表达式匹配m次才能匹配成功,且没有可供回溯的状态,所以也不存在是匹配优先还是忽略优先的问题,也就不在本文的讨论范围内。事实上即使讨论也没有意义的,只要知道它们的匹配行为也就是了。

4.2.2 忽略优先量词的匹配下限
对于匹配优先量词的匹配下限很好理解,“?”等价于“{0,1}”,它修饰的子表达式,最少匹配0次,最多匹配1次;“*”等价于“{0,}”,它修饰的子表达式,最少匹配0次,最多匹配无穷多次;“+”等价于“{1,}”,它修饰的子表达式,最少匹配1次,最多匹配无穷多次。

对于忽略优先量词的下限,也是容易忽略的。

“??”也是忽略优先量词,被修饰的子表达式使用的也是非贪婪模式,“??”修饰的子表达式,最少匹配0次,最多匹配1次。在匹配过程中,遵循非贪婪模式匹配原则,先不匹配,即匹配0次,记录回溯状态,只有不得不匹配时,才去尝试匹配。

“*?”修饰的子表达式,最少匹配0次,最多匹配无穷多次;“+?”修饰的子表达式,最少匹配1次,最多匹配无穷多次,“+?”虽然使用的是非贪婪模式,在匹配过程中,首先要匹配一个字符,之后才是忽略匹配的,这一点也需要注意。

4.3 贪婪与非贪婪模式小结
Ø 从语法角度看贪婪与非贪婪

被匹配优先量词修饰的子表达式,使用的是贪婪模式;被忽略优先量词修饰的子表达式,使用的是非贪婪模式。

匹配优先量词包括:“{m,n}”、“{m,}”、“?”、“*”和“+”。

忽略优先量词包括:“{m,n}?”、“{m,}?”、“??”、“*?”和“+?”。

Ø 从应用角度看贪婪与非贪婪

贪婪与非贪婪模式影响的是被量词修饰的子表达式的匹配行为,贪婪模式在整个表达式匹配成功的前提下,尽可能多的匹配;而非贪婪模式在整个表达式匹配成功的前提下,尽可能少的匹配。非贪婪模式只被部分NFA引擎所支持。

Ø 从匹配原理角度看贪婪与非贪婪

能达到同样匹配结果的贪婪与非贪婪模式,通常是贪婪模式的匹配效率较高。

所有的非贪婪模式,都可以通过修改量词修饰的子表达式,转换为贪婪模式。

贪婪模式可以与固化分组结合,提升匹配效率,而非贪婪模式却不可以。 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/473429.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

LeetCode 1680. 连接连续二进制数字(位运算)

文章目录1. 题目2. 解题1. 题目 给你一个整数 n &#xff0c;请你将 1 到 n 的二进制表示连接起来&#xff0c;并返回连接结果对应的 十进制 数字对 10^9 7 取余的结果。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;n 1 输出&#xff1a;1 解释&#xff1a;二进制的 "1"…

网页信息抓取进阶 支持Js生成数据 Jsoup的不足之处

转载请标明出处&#xff1a;http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/23866427 今天又遇到一个网页数据抓取的任务&#xff0c;给大家分享下。 说道网页信息抓取&#xff0c;相信Jsoup基本是首选的工具&#xff0c;完全的类JQuery操作&#xff0c;让人感觉很舒服。但…

jmeter进行http压力测试(图文小教程)

下载地址&#xff1a;http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgiJMeter基于Java开发&#xff0c;需要系统有安装JDK环境。解压后进入bin目录&#xff0c;点击jmeter.bat1、添加线程组&#xff1a; 测试计划 -> 添加 -> Threads(User) -> 线程组&#xff0c;添加后…

LeetCode 1681. 最小不兼容性(回溯+剪枝)

文章目录1. 题目2. 解题1. 题目 给你一个整数数组 nums​​​ 和一个整数 k 。你需要将这个数组划分到 k 个相同大小的子集中&#xff0c;使得同一个子集里面没有两个相同的元素。 一个子集的 不兼容性 是该子集里面最大值和最小值的差。 请你返回将数组分成 k 个子集后&…

使用CNN进行情感分类

文章目录1. 读取数据2. 数据集拆分3. 文本向量化4. 建立CNN模型5. 训练、测试参考 基于深度学习的自然语言处理 1. 读取数据 数据文件&#xff1a; import numpy as np import pandas as pddata pd.read_csv("yelp_labelled.txt", sep\t, names[sentence, label…

人生苦短,我用Python(Python快速教程 - 基础篇)

Life is short, you need Python 人生苦短&#xff0c;我用Python -- Bruce Eckel 5.1 Python简介 本章将介绍Python的最基本语法&#xff0c;以及一些和深度学习还有计算机视觉最相关的基本使用。 5.1.1 Python简史 Python是一门解释型的高级编程语言&#xff0c;特点是简单明…

A5营销:传统企业站优化正文内容在SEO方面的三大注意事项

关于网站的正文内容&#xff0c;相信站长们都应该比较清楚正文内容的作用以及给网站所带来的价值&#xff0c;优质的网站正文内容可以给用户带来阅读体验和帮助、可以给网站带来庞大的流量、可以让蜘蛛一次吃个饱等等。当然&#xff0c;优质的正文内容不光是内容的质量正重要&a…

LeetCode 1000. 合并石头的最低成本(区间DP)

文章目录1. 题目2. 解题1. 题目 有 N 堆石头排成一排&#xff0c;第 i 堆中有 stones[i] 块石头。 每次移动&#xff08;move&#xff09;需要将连续的 K 堆石头合并为一堆&#xff0c;而这个移动的成本为这 K 堆石头的总数。 找出把所有石头合并成一堆的最低成本。如果不可…

Android 自定义View (一)

转载请标明出处&#xff1a;http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/24252901 很多的Android入门程序猿来说对于Android自定义View&#xff0c;可能都是比较恐惧的&#xff0c;但是这又是高手进阶的必经之路&#xff0c;所有准备在自定义View上面花一些功夫&#x…

LeetCode 995. K 连续位的最小翻转次数(差分思想)

文章目录1. 题目2. 解题1. 题目 在仅包含 0 和 1 的数组 A 中&#xff0c;一次 K 位翻转包括选择一个长度为 K 的&#xff08;连续&#xff09;子数组&#xff0c;同时将子数组中的每个 0 更改为 1&#xff0c;而每个 1 更改为 0。 返回所需的 K 位翻转的次数&#xff0c;以便…

如何自学人工智能?

不少同学跃跃欲试&#xff0c;想投入 AI 的怀抱&#xff0c;但苦于不知如何下手。其中&#xff0c;人工智能的核心就是机器学习&#xff08;Machine Learning&#xff09;&#xff0c;它是使计算机具有智能的根本途径&#xff0c;其应用遍及人工智能的各个领域。 我们今天就来分…

AI 人工智能学习经典书单

人工智能相关岗位中&#xff0c;涉及到的内容包含&#xff1a;算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓…

牛客 牛牛爱喝酒(模拟)

文章目录1. 题目2. 解题1. 题目 链接&#xff1a;https://ac.nowcoder.com/acm/contest/9752/A 来源&#xff1a;牛客网 牛牛是一个酒鬼&#xff0c;非常爱喝酒&#xff0c; 一瓶酒m元钱&#xff0c; 两个酒瓶可以换一瓶酒&#xff0c; 四个瓶盖可以换一瓶酒&#xff0c; 现在…

零基础30分钟开启你的快速开发之旅

零基础30分钟开启你快速开发之旅 1. 前言 接触AgileEAS.NET SOA 中间件平台&#xff08;以下简称EAS.NET平台&#xff09;有4个多月时间&#xff0c;经过试用认为可以把它作为一个开发的基础平台&#xff0c;开发团队可以把开发的重点放在需求的把控和项目的交付上&#xff0c;…

牛客 牛牛的独特子序列(双指针/二分查找)

文章目录1. 题目2. 解题2.1 双指针2.2 二分查找1. 题目 链接&#xff1a;https://ac.nowcoder.com/acm/contest/9752/B 来源&#xff1a;牛客网 牛牛现在有一个长度为len只包含小写字母‘a’-z’的字符串x&#xff0c;他现在想要一个特殊的子序列&#xff0c; 这个子序列的长…

TCPIP通信

最近在开发TCPIP通信&#xff0c;封装了3个类&#xff0c;望各位大神指点指点。1 using System;2 using System.Collections.Generic;3 using System.Text;4 using System.Net.Sockets;5 using System.Threading;6 using System.Net;7 using System.Linq;8 using System.Net.Ne…

Python 20 秒画完小猪佩奇“社会人”!

每天写代码的程序员&#xff0c;你们知道今年社交平台上最火的带货女王是谁吗&#xff1f;范冰冰&#xff1f;杨幂&#xff1f;Angelababy&#xff1f;不&#xff0c;是猪猪女孩小猪佩奇。 如果你经常用抖音、快手、B 站、知乎、微博……或者类似的任何一个内容或社交平台&…

使用RNN预测文档归属作者

文章目录1. 文本处理2. 文本序列化3. 数据集拆分4. 建立RNN模型5. 训练6. 测试参考 基于深度学习的自然语言处理 1. 文本处理 数据预览 # 有两个作者的文章&#xff08;A, B&#xff09;&#xff0c;定义为0&#xff0c; 1 A 0 # hamilton B 1 # madison UNKNOWN -1# 把…

LeetCode 1674. 使数组互补的最少操作次数(差分思想)

文章目录1. 题目2. 解题1. 题目 给你一个长度为 偶数 n 的整数数组 nums 和一个整数 limit 。 每一次操作&#xff0c;你可以将 nums 中的任何整数替换为 1 到 limit 之间的另一个整数。 如果对于所有下标 i&#xff08;下标从 0 开始&#xff09;&#xff0c;nums[i] nums[…

Kaggle 房价预测竞赛优胜方案:用 Python 进行全面数据探索

&#xff3b;导读&#xff3d;Kaggle 的房价预测竞赛从 2016 年 8 月开始&#xff0c;到 2017 年 2 月结束。这段时间内&#xff0c;超过 2000 多人参与比赛&#xff0c;选手采用高级回归技术&#xff0c;基于我们给出的 79 个特征&#xff0c;对房屋的售价进行了准确的预测。今…