💡 正则表达式（Regular Expression, regex）知识点总结 💡
正则表达式是一种用于匹配字符串的模式，广泛用于搜索、替换、验证等操作。
📌 正则表达式的主要作用
1️⃣ 字符串匹配 🧐
- 检查一个字符串是否符合某种模式。
- 例如，验证用户输入的邮箱、手机号、密码强度等。
2️⃣ 搜索和提取 🔍
- 在大量文本中找到符合要求的内容。
- 例如，从网页中提取URL、邮箱、电话号码等。
3️⃣ 字符串替换 🔄
- 将符合规则的文本替换为指定内容。
- 例如，把多个空格替换成一个空格。
4️⃣ 数据格式化 ✏️
- 规范化文本数据，如日期格式转换、去除特殊字符等。
5️⃣ 日志分析 📊
- 通过正则表达式分析日志文件，提取错误信息或IP 地址等重要数据。
📌 正则表达式的基础
-
普通字符匹配：
abc只能匹配"abc"，不会匹配"aabc"、"abcd"等。
-
特殊字符（元字符）：
元字符 含义 示例 .任意单个字符（换行符除外） "a.c"可匹配"abc"、"aac"\d数字 [0-9]"12\d"可匹配"123"、"125"\w字母、数字或下划线 [a-zA-Z0-9_]"\w+"可匹配"hello123"\s空白字符（空格、制表符、换行符） "a\sb"可匹配"a b"\b单词边界 "\bcat\b"匹配"cat"但不匹配"catalog"^匹配行首 "^abc"只匹配"abc"在行首的情况$匹配行尾 "xyz$"只匹配"xyz"在行尾的情况
📌 量词（控制匹配次数）
| 量词 | 含义 | 示例 |
|---|---|---|
* | 匹配 0 次或多次 | a* 匹配 ""、"a"、"aaaa" |
+ | 匹配 1 次或多次 | a+ 匹配 "a"、"aaaa"，但不匹配 "" |
? | 匹配 0 次或 1 次 | a? 匹配 ""、"a" |
{n} | 匹配 n 次 | a{3} 仅匹配 "aaa" |
{n,} | 至少匹配 n 次 | a{2,} 匹配 "aa"、"aaa" |
{n,m} | 匹配 n 到 m 次 | a{2,4} 匹配 "aa"、"aaa"、"aaaa" |
📌 字符类（Character Classes）
| 语法 | 含义 | 示例 |
|---|---|---|
[abc] | 只匹配 a 或 b 或 c | gr[ae]y 可匹配 "gray" 或 "grey" |
[^abc] | 除 a、b、c 以外的任何字符 | "[^aeiou]" 匹配所有辅音字母 |
[0-9] | 匹配 0~9 的任何数字 | "[0-9]+" 匹配 "123"、"456" |
[a-z] | 匹配小写字母 | "[a-z]+" 匹配 "hello" |
[A-Z] | 匹配大写字母 | "[A-Z]+" 匹配 "HELLO" |
📌 逻辑运算符
| 语法 | 含义 | 示例 |
|---|---|---|
| ` | ` | 逻辑 OR（或） |
() | 分组 | "(ab)+" 可匹配 "ab"、"abab" |
(?:...) | 非捕获分组 | "(?:ab)+" 仅匹配 "abab"，但不存储匹配内容 |
📌 零宽断言
✨ 下面是正则表达式中 (?=) 等相关的零宽断言的作用和示例，整理成表格供你参考 📜👇
| 表达式 | 名称 🏷 | 作用 💡 | 示例 |
|---|---|---|---|
(?=...) | 正向先行断言 ✅ | 匹配当前位置，后面必须满足 ... 的条件，但不消耗字符 | \d(?=px) 匹配**5px 中的 5**，但不匹配 5em |
(?!...) | 负向先行断言 ❌ | 匹配当前位置，后面不能是 ... | \d(?!px) 匹配 5em 的 5，但不匹配 5px |
(?<=...) | 正向后行断言 🔄 | 匹配当前位置，前面必须满足 ... | (?<=\$)\d+ 匹配**$100 中的 100**，但不匹配 USD100 |
(?<!...) | 负向后行断言 🚫 | 匹配当前位置，前面不能是 ... | (?<!\$)\d+ 匹配 USD100 的 100，但不匹配 $100 |
💡 小贴士：
- 先行断言（
(?=...)&(?!...)）检查后面的字符，但不消耗它们。 - 后行断言（
(?<=...)&(?<!...)）检查前面的字符，但不消耗它们。 - 断言是零宽匹配（不占字符），用于复杂匹配规则！
📌 贪婪模式与懒惰模式
在正则表达式中，贪婪模式（Greedy Mode）指的是匹配时尽可能多地匹配字符。
例如：
a.*b在"acbcb"上的贪婪匹配结果是"acbcb"（尽可能匹配最长的内容）。- 如果使用 懒惰模式（Lazy Mode）
a.*?b，则匹配的结果是"acb"（尽可能匹配最短的内容）。
⚡ 贪婪匹配（Greedy Match）VS 懒惰匹配（Lazy Match）：
| 模式 | 符号 | 行为 |
|---|---|---|
| 贪婪匹配（Greedy） | .* | 尽可能多地匹配 |
| 懒惰匹配（Lazy） | .*? | 尽可能少地匹配 |
| 占有匹配（Possessive） | .*+ | 一次性匹配，不回溯 |
💡 记住：贪婪（Greedy）匹配会尽可能多地匹配字符，而懒惰（Lazy）匹配会尽可能少地匹配字符。🚀
📌 捕获分组与非捕获分组
📌 常见正则表达式
1️⃣ 匹配邮箱 📧：
^[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+$
✅ 可匹配 "test.email@example.com"
2️⃣ 匹配手机号 📱（以中国手机号 1 开头）：
^1[3-9]\d{9}$
✅ 可匹配 "13812345678"
3️⃣ 匹配 IP 地址 🌐：
^(25[0-5]|2[0-4][0-9]|1?[0-9]?[0-9])\.
(25[0-5]|2[0-4][0-9]|1?[0-9]?[0-9])\.
(25[0-5]|2[0-4][0-9]|1?[0-9]?[0-9])\.
(25[0-5]|2[0-4][0-9]|1?[0-9]?[0-9])$
✅ 可匹配 "192.168.1.1"
4️⃣ 匹配日期（YYYY-MM-DD） 📆：
^(19|20)\d\d-(0[1-9]|1[0-2])-(0[1-9]|[12][0-9]|3[01])$
✅ 可匹配 "2024-03-14"
📌 Java 正则表达式示例
import java.util.regex.*;public class RegexExample {public static void main(String[] args) {String text = "hello regex 123!";String pattern = "\\d+"; // 匹配数字Pattern p = Pattern.compile(pattern);Matcher m = p.matcher(text);while (m.find()) {System.out.println("匹配到: " + m.group());}}
}
🔹 输出：
匹配到: 123
📌 小结
✅ 正则表达式的核心知识点：
✔ 元字符（特殊字符）：. \d \w \s ^ $
✔ 量词：* + ? {n,m}
✔ 字符类：[abc] [a-z] [^0-9]
✔ 逻辑运算：| ()
✔ 常见应用：邮箱、手机号、IP 地址等
