深入入門正則表達式(java) - 匹配原理 - 2 - 回溯
內(nèi)容可能有些不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)牡胤剑M蠹衣淠_前先拍磚,多謝
?
深入入門正則表達式(java) - 引言
深入入門正則表達式(java) - 1 - 入門基礎(chǔ)?
深入入門正則表達式(java) - 2 - 基本實例
深入入門正則表達式(java) - 3 - 正則在java中的使用
深入入門正則表達式(java) - 匹配原理 - 1 - 引擎分類與普適原則
深入入門正則表達式(java) - 匹配原理 - 2 - 回溯
?
回溯(backtracking)
NFA引擎最重要的性質(zhì)是:它會一次處理各個子表達式或組成元素,遇到需要在兩個可能成功的可能中進行選擇的時候,它會選擇其一,同時記住其他結(jié)果,以備后續(xù)需要
需要做出選擇的情形包括?量詞(決定是否嘗試另一次匹配)和多選結(jié)構(gòu)(決定選擇哪個多選分支)
兩個要點:
1.如果需要在“進行嘗試”和“跳過嘗試”之間選擇,對于匹配優(yōu)先量詞來說,引擎會優(yōu)先選擇“進行嘗試”,對于忽略優(yōu)先量詞來說,會選擇“跳過嘗試”
2.距離當(dāng)前最近存儲的選項就是當(dāng)本地失敗強制回溯返回的。使用的原則是LIFO(last in first out,后進先出)。
?
實際上,NFA搜索的過程算法就是深度優(yōu)先(關(guān)于深度優(yōu)先介紹見文章末尾,內(nèi)容來自中文維機百科),只不過并不一定完全遍歷,完成匹配之后就停止搜索了。下面我舉幾個簡單的例子,畫圖來描述一下。
例,假如我們要匹配一串?dāng)?shù)字中的最后兩位,目標(biāo)字符串“3456”,正則“d+(dd)”,下面是一個流程示意圖:
匹配過程比較簡單,首先d+匹配3、4、5、6,其中綠色的圓圈是d+的備用位置。
d+繼續(xù)嘗試匹配,發(fā)現(xiàn)沒有字符了,所以它的匹配結(jié)束,把控制權(quán)交給了d,然而d也無法匹配,所以需要進行回溯。
?
正則回到第二個綠色圓圈那里,然后控制權(quán)交給d?,F(xiàn)在d可以匹配到數(shù)字6了,匹配結(jié)束,控制權(quán)交給d,發(fā)現(xiàn)沒有字符留給它,所以還需要回溯。
正則回到第一個綠色圓圈那里,然后控制權(quán)交給d?,F(xiàn)在d可以匹配到數(shù)字5了,匹配結(jié)束,控制權(quán)交給d,匹配到了數(shù)字6,匹配結(jié)束,至此整個表達式完成了匹配。
(這里紅色的圓圈表示交換控制權(quán),這樣方便理解。只有在綠色圓圈處才可能產(chǎn)生新的分支,其余地方,如果匹配失敗,只需要原路返回到綠色圓圈處即可,然后嘗試量詞和多選結(jié)構(gòu)的備用狀態(tài))
?
環(huán)視中的回溯
如果環(huán)視結(jié)構(gòu)的匹配嘗試結(jié)束,那么它就不會留下任何備用狀態(tài)。如果匹配成功,它會放棄剩余的備用狀態(tài);如果匹配失敗,則繼續(xù)嘗試匹配,直到所有備用狀態(tài)用光,所以也不會留下備用狀態(tài)。
環(huán)視中,是有可能放棄備用狀態(tài)的,下面要介紹的固化分組和占有優(yōu)先量詞也會具有這樣的性質(zhì)。
?
?
下面有一條顯而易見,但是又容易讓大家忽略的事實。
無論是匹配優(yōu)先還是忽略優(yōu)先,只要引擎報告匹配失敗,它就必然嘗試了所有可能。
所以,如果有太多的回溯的可能,那么可能會使得你的程序阻塞,在android里面會產(chǎn)生ANR。之后會給出能阻塞程序的例子。
(對于傳統(tǒng)NFA來說,選擇結(jié)構(gòu)是按順序的,并不是匹配優(yōu)先也不是忽略優(yōu)先)
?
固化分組與占有優(yōu)先量詞
(?>...)?:固化分組
“?+”、“*+”、“++”、“{m,n}+”?:占有優(yōu)先量詞
?
固化分組
對于“(?>...)”?中的內(nèi)容部分(省略號省略的部分)來說,與之前將過的匹配規(guī)則一致,沒有什么區(qū)別,但是,當(dāng)此部分表達式匹配完畢,開始匹配括號外面的部分時,括號內(nèi)的所有備用狀態(tài)都會被放棄,也就是說,如果之后的匹配失敗,也不會回退固化分組之前記錄的狀態(tài)(因為出了固化分組后,它就忘了之前的狀態(tài)了,這哥們記性不是很好)。
?
固化分組和環(huán)視都有放棄備用狀態(tài)的特點,我們可以考慮使用肯定環(huán)視來模擬固化分組。
對于“(?>regex)”?,我們希望匹配了regex之后就放棄其備用狀態(tài),我們知道“(?=regex)”匹配結(jié)束之后會放棄其備選狀態(tài),那么可以使用“(?=(?:regex))1”,這樣會比真正的固化分組慢一些,因為還要重新匹配“1”。
?
下面給出一個簡單的例子:目標(biāo)字符串“abc”,正則“(?=w+)1”
首先w+會匹配abc,匹配完成后放棄其所有備選狀態(tài),把控制權(quán)交給“1”?!?”再次重新匹配abc。
如果正則改為:“(?=w+)1c”
我想讓w+匹配到“ab”,這樣“1”就匹配到了“ab”,“c”對應(yīng)“c”,匹配成功。但是,結(jié)果并不是這樣的!
和上面的匹配過程一樣:首先w+會匹配abc,匹配完成后放棄其所有備選狀態(tài),把控制權(quán)交給“1”?!?”再次重新匹配abc。然后把控制權(quán)交給“c”,發(fā)現(xiàn)匹配失敗,沒有備用狀態(tài),整體匹配就失敗了。有的同學(xué)可能會想,如果我讓正則回溯到環(huán)視之前呢?其實也是一樣的,當(dāng)把控制權(quán)交給環(huán)視的時候,“w+”依然直接匹配“abc”,后面大家都知道了,然后再次回溯……
所以當(dāng)“c”無法匹配字符時,沒有必要進行回溯,可以直接宣告匹配失敗。
?
下面看看這個正則表達式:“(?>.*?)”
如果上面的內(nèi)容理解了,那么這個正則也不難了,它永遠也匹配不到任何字符。
?
?
占有優(yōu)先量詞
占有優(yōu)先量詞與匹配優(yōu)先量詞(貪婪匹配)很像,區(qū)別在于:占有優(yōu)先量詞不會交還字符,而匹配優(yōu)先在需要的時候會交還字符。
下面給大家一個例子:
字符串:aaaaa
正則1:“w+a”
正則2:“w++a”
正則1:首先“w+a”?的w+部分會匹配所有字符,它會占有5個a,然后“w+a”?對其中的a進行匹配,發(fā)現(xiàn)已經(jīng)沒有字符留給它了,這時候w會交還之前占有的字符,每次交還一個。交還一個后,w擁有“aaaa”,這時候“w+a”?的a發(fā)現(xiàn),它能匹配w交還的字符,于是匹配成功,匹配結(jié)束。
?
正則2:同樣,“w++a”?的w++部分會匹配所有字符,然后發(fā)現(xiàn)“w++a”?的a部分無法匹配,但是w++不會交還之前匹配到的字符,于是,匹配宣告失?。?/p>
?
?
區(qū)分固化分組與占有優(yōu)先
作者告訴我們:請務(wù)必區(qū)分?下面兩個表達式
表達式1:“(?>M)+”
表達式2:“(?>M+)”
表達式1放棄了M的備用狀態(tài),但是M并沒有創(chuàng)造狀態(tài),所以這樣做沒有什么意義
表達式2放棄了M+的備用狀態(tài),這樣顯然有意義。
表達式3:“M++”
與表達式2一樣,占有優(yōu)先量詞可以用固化分組來實現(xiàn)。
?
下面是一個稍微復(fù)雜點的占有優(yōu)先表達式,如何將它轉(zhuǎn)化為固化分組呢?
(\"|[^"])*+
其實我覺得,如果理解了上面的文字,那么轉(zhuǎn)化還是挺簡單的,結(jié)果如下
(?>(\"|[^"])*)
可作者覺得,可能會有很多人寫成下面錯誤?的形式
(?>\"|[^"])*
所以作者特意總結(jié)了一下:去掉表示占有優(yōu)先的加號,用固化分組把余下的部分包括起來。
?
?
深度優(yōu)先算法(Depth-First-Search)
類別: 搜索算法 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu): 圖 時間復(fù)雜度:空間復(fù)雜度:最佳解: 否 完全性: 是 其他:
b-分支系數(shù)
m-圖的最大深度
搜索算法的一種。是沿著樹的深度遍歷樹的節(jié)點,盡可能深的搜索樹的分支。當(dāng)節(jié)點v的所有邊都己被探尋過,搜索將回溯到發(fā)現(xiàn)節(jié)點v的那條邊的起始節(jié)點。這一過程一直進行到已發(fā)現(xiàn)從源節(jié)點可達的所有節(jié)點為止。如果還存在未被發(fā)現(xiàn)的節(jié)點,則選擇其中一個作為源節(jié)點并重復(fù)以上過程,整個進程反復(fù)進行直到所有節(jié)點都被訪問為止。屬于盲目搜索。