正规则表达式参考

 
开篇,还是得说说 ^ 和 $ 他们是分别用来匹配字符串的开始和结束,以下分别举例说明:
  "^The": 开头一定要有"The"字符串;
  "of despair$": 结尾一定要有"of despair" 的字符串;
  那么,
  "^abc$": 就是要求以abc开头和以abc结尾的字符串,实际上是只有abc匹配。
  "notice": 匹配包含notice的字符串。
  你可以看见如果你没有用我们提到的两个字符(最后一个例子),就是说 模式(正则表达式) 可以出现在被检验字符串的任何地方,你没有把他锁定到两边。
  接着,说说 '*', '+',和 '?',
  他们用来表示一个字符可以出现的次数或者顺序。 他们分别表示:
  "zero or more"相当于{0,},
  "one or more"相当于{1,},
  "zero or one."相当于{0,1}, 这里是一些例子:
  "ab*": 和ab{0,}同义,匹配以a开头,后面可以接0个或者N个b组成的字符串("a", "ab", "abbb", 等);
  "ab+": 和ab{1,}同义,同上条一样,但最少要有一个b存在 ("ab", "abbb", 等。);
  "ab?":和ab{0,1}同义,可以没有或者只有一个b;
  "a?b+$": 匹配以一个或者0个a再加上一个以上的b结尾的字符串。
  要点, '*', '+',和 '?'只管它前面那个字符。
  你也可以在大括号里面限制字符出现的个数,比如
  "ab{2}": 要求a后面一定要跟两个b(一个也不能少)("abb");
  "ab{2,}": 要求a后面一定要有两个或者两个以上b(如"abb", "abbbb", 等。);
  "ab{3,5}": 要求a后面可以有2-5个b("abbb", "abbbb", or "abbbbb")。
  现在我们把一定几个字符放到小括号里,比如:
  "a(bc)*": 匹配 a 后面跟0个或者一个"bc";
  "a(bc){1,5}": 一个到5个 "bc."
  还有一个字符 '│', 相当于OR 操作:
  "hi│hello": 匹配含有"hi" 或者 "hello" 的 字符串;
  "(b│cd)ef": 匹配含有 "bef" 或者 "cdef"的字符串;
  "(a│b)*c": 匹配含有这样多个(包括0个)a或b,后面跟一个c的字符串;
  一个点('.')可以代表所有的单一字符,不包括"/n"
  如果,要匹配包括"/n"在内的所有单个字符,怎么办?
  对了,用'[/n.]'这种模式。
  "a.[0-9]": 一个a加一个字符再加一个0到9的数字
  "^.{3}$": 三个任意字符结尾 .
  中括号括住的内容只匹配一个单一的字符
  "[ab]": 匹配单个的 a 或者 b ( 和 "a│b" 一样);
"[a-d]": 匹配'a' 到'd'的单个字符 (和"a│b│c│d" 还有 "[abcd]"效果一样); 一般我们都用[a-zA-Z]来指定字符为一个大小写英文
  "^[a-zA-Z]": 匹配以大小写字母开头的字符串
  "[0-9]%": 匹配含有 形如 x% 的字符串
  ",[a-zA-Z0-9]$":匹配以逗号再加一个数字或字母结尾的字符串
  你也可以把你不想要得字符列在中括号里,你只需要在总括号里面使用'^' 作为开头 "%[^a-zA-Z]%" 匹配含有两个百分号里面有一个非字母的字符串。
  要点:^用在中括号开头的时候,就表示排除括号里的字符。为了PHP能够解释,你必须在这些字符面前后加'',并且将一些字符转义。
  不要忘记在中括号里面的字符是这条规路的例外?在中括号里面, 所有的特殊字符,包括(''), 都将失去他们的特殊性质 "[*/+?{}.]"匹配含有这些字符的字符串。
  还有,正如regx的手册告诉我们: "如果列表里含有 ']', 最好把它作为列表里的第一个字符(可能跟在'^'后面)。 如果含有'-', 最好把它放在最前面或者最后面, or 或者一个范围的第二个结束点[a-d-0-9]中间的‘-’将有效。
  看了上面的例子,你对{n,m}应该理解了吧。要注意的是,n和m都不能为负整数,而且n总是小于m. 这样,才能 最少匹配n次且最多匹配m次。如"p{1,5}"将匹配 "pvpppppp"中的前五个p.
  下面说说以/开头的
  /b 书上说他是用来匹配一个单词边界,就是……比如've/b',可以匹配love里的ve而不匹配very里有ve
  /B 正好和上面的/b相反。例子我就不举了
  ……突然想起来……可以到 http://www.phpv.net/article.php/251 看看其它用/ 开头的语法
  好,我们来做个应用:
  如何构建一个模式来匹配 货币数量 的输入
  构建一个匹配模式去检查输入的信息是否为一个表示money的数字。我们认为一个表示money的数量有四种方式: "10000.00" 和 "10,000.00",或者没有小数部分, "10000" and "10,000". 现在让我们开始构建这个匹配模式:
  ^[1-9][0-9]*$
  这是所变量必须以非0的数字开头。但这也意味着 单一的 "0" 也不能通过测试。 以下是解决的方法:
  ^(0│[1-9][0-9]*)$
  "只有0和不以0开头的数字与之匹配",我们也可以允许一个负号在数字之前:
  ^(0│-?[1-9][0-9]*)$
  这就是: "0 或者 一个以0开头 且可能有一个负号在前面的数字。" 好了,现在让我们别那么严谨,允许以0开头。现在让我们放弃负号 , 因为我们在表示钱币的时候并不需要用到。 我们现在指定 模式 用来匹配小数部分:
  ^[0-9]+(/.[0-9]+)?$
  这暗示匹配的字符串必须最少以一个阿拉伯数字开头。 但是注意,在上面模式中 "10." 是不匹配的,只有 "10" 和 "10.2" 才可以。(你知道为什么吗)
  ^[0-9]+(/.[0-9]{2})?$
  我们上面指定小数点后面必须有两位小数。如果你认为这样太苛刻,你可以改成:
  ^[0-9]+(/.[0-9]{1,2})?$
  这将允许小数点后面有一到两个字符。 现在我们加上用来增加可读性的逗号(每隔三位), 我们可以这样表示:
  ^[0-9]{1,3}(,[0-9]{3})*(/.[0-9]{1,2})?$
  不要忘记 '+' 可以被 '*' 替代 如果你想允许空白字符串被输入话(为什么?)。 也不要忘记反斜杆 ‘/’ 在php字符串中可能会出现错误(很普遍的错误)。
  现在,我们已经可以确认字符串了, 我们现在把所有逗号都去掉 str_replace(",", "", $money) 然后在把类型看成 double然后我们就可以通过他做数学计算了。
  再来一个:
  构造检查email的正则表达式
  在一个完整的email地址中有三个部分:
  1. 用户名 (在 '@' 左边的一切),
   2.'@'
  3. 服务器名(就是剩下那部分)。
  用户名可以含有大小写字母阿拉伯数字,句号 ('.'), 减号('-'), and 下划线 ('_')。 服务器名字也是符合这个规则,当然下划线除外。
现在, 用户名的开始和结束都不能是句点。 服务器也是这样。 还有你不能有两个连续的句点他们之间至少存在一个字符,好现在我们来看一下怎么为用户名写一个匹配模式:
  ^[_a-zA-Z0-9-]+$
  现在还不能允许句号的存在。 我们把它加上:
  ^[_a-zA-Z0-9-]+(/.[_a-zA-Z0-9-]+)*$
  上面的意思就是说: "以至少一个规范字符(除了。)开头,后面跟着0个或者多个以点开始的字符串。"
  简单化一点, 我们可以用 eregi()取代 ereg()。eregi()对大小写不敏感, 我们就不需要指定两个范围 "a-z" 和 "A-Z" ? 只需要指定一个就可以了:
  ^[_a-z0-9-]+(/.[_a-z0-9-]+)*$
  后面的服务器名字也是一样,但要去掉下划线:
  ^[a-z0-9-]+(/.[a-z0-9-]+)*$
  好。 现在只需要用“@”把两部分连接:
  ^[_a-z0-9-]+(/.[_a-z0-9-]+) *@[a-z0-9-]+(/.[a-z0-9-]+)*$
  这就是完整的email认证匹配模式了,只需要调用
  eregi(‘^[_a-z0-9-]+(/.[_a-z0-9-]+) *@[a-z0-9-]+(/.[a-z0-9-]+)*$ ’,$eamil)
  就可以得到是否为email了。
  正则表达式的其他用法
  提取字符串
  ereg() and eregi() 有一个特性是允许用户通过正则表达式去提取字符串的一部分(具体用法你可以阅读手册)。比如说,我们想从 path/URL 提取文件名 ? 下面的代码就是你需要:
  ereg("([^///]*)$", $pathOrUrl, $regs);
  echo $regs[1];
  高级的代换
  ereg_replace() 和 eregi_replace()也是非常有用的:假如我们想把所有的间隔负号都替换成逗号:
  ereg_replace("[ /n/r/t]+", ",", trim($str));
  最后,我把另一串检查EMAIL的正则表达式让看文章的你来分析一下。
  "^[-!#$%&/'*+//./0-9=?A-Z^_`a-z{|}~]+'.'@'.'[-!#$%&/'*+///0-9=?A-Z^_`a-z{|}~]+/.'.'[-!#$%&/'*+//./0-9=?A-Z^_`a-z{|}~]+$"
  如果能方便的读懂,那这篇文章的目的就达到了。
 
 
<think> 根据用户需求,用户希望了解如何使用仓颉编程语言实现将正规表达式转换为NFA(非确定有限自动机)的方法。参考引用[1]中提供了一段仓颉代码片段,展示了NFA的数据结构表示。我们将以此为基础,详细解释实现步骤。 由于正规表达式转NFA通常涉及编译原理中的算法,我们将按照以下步骤进行: 1. 理解正规表达式的语法和运算规则(连接、选择、闭包等) 2. 设计NFA的数据结构(参考引用中的结构) 3. 实现正规表达式的解析(通常需要词法分析和语法分析) 4. 根据解析结果递归构建NFA(使用Thompson算法等) 引用[1]中已经展示了仓颉语言中NFA的数据结构: - 定义了一个结构体`FAnode`,其中包含一个静态数组(长度为27),每个元素是一个动态数组(`ArrayList<Int64>`)。这个结构表示NFA的一个状态节点,数组的每个位置可能对应一个输入字符(例如26个字母加上ε转换),动态数组存储从当前状态通过该字符能到达的下一个状态集合。 - 使用`ArrayList<FAnode>`来存储整个NFA的状态列表。 下面我们详细说明实现过程: ### 1. NFA数据结构设计 根据引用[1],我们使用以下数据结构: ```仓颉 import std.collection.* struct FAnode { // 使用长度为27的数组,索引0-25对应字母a-z,索引26对应ε转换 var transitions = Array(27, {_ => ArrayList<Int64>()}) } var nfa = ArrayList<FAnode>() // 存储所有状态 var stateCount: Int64 = 0 // 状态数量 ``` ### 2. 正规表达式解析 需要将输入的正规表达式字符串解析成抽象语法树(AST)。这里我们假设正规表达式由以下元素组成: - 单个字符(如a, b, c) - 连接(如ab) - 选择(如a|b) - 闭包(如a*) - 括号(用于分组,如(a|b)*c) 解析过程涉及词法分析和语法分析,这里我们使用递归下降法。 ### 3. 构建NFA(Thompson算法) Thompson算法的核心是为每个子表达式构建NFA片段,然后根据运算符组合这些片段。下面给出各基本操作的构建方法: #### 单个字符(例如:a) ```仓颉 // 创建两个新状态 func createState() -> Int64 { nfa.append(FAnode{}) return stateCount++ } func symbolNFA(symbol: Char) -> (start: Int64, end: Int64) { let start = createState() let end = createState() let index = symbol - 'a' // 假设符号是小写字母,否则需要处理 nfa[start].transitions[index].add(end) return (start, end) } ``` #### 连接(例如:ab) ```仓颉 func concatNFA(first: (start: Int64, end: Int64), second: (start: Int64, end: Int64)) -> (start: Int64, end: Int64) { // 将第一个的结束状态通过ε转换连接到第二个的开始状态 nfa[first.end].transitions[26].add(second.start) // 索引26代表ε return (first.start, second.end) } ``` #### 选择(例如:a|b) ```仓颉 func unionNFA(nfa1: (start: Int64, end: Int64), nfa2: (start: Int64, end: Int64)) -> (start: Int64, end: Int64) { let start = createState() let end = createState() // 从新开始状态ε跳转到两个分支的开始 nfa[start].transitions[26].add(nfa1.start) nfa[start].transitions[26].add(nfa2.start) // 从两个分支的结束状态ε跳转到新结束状态 nfa[nfa1.end].transitions[26].add(end) nfa[nfa2.end].transitions[26].add(end) return (start, end) } ``` #### 闭包(例如:a*) ```仓颉 func starNFA(nfaExpr: (start: Int64, end: Int64)) -> (start: Int64, end: Int64) { let start = createState() let end = createState() // 从新开始状态ε跳转到原NFA的开始状态和结束状态(0次或多次) nfa[start].transitions[26].add(nfaExpr.start) nfa[start].transitions[26].add(end) // 从原结束状态ε跳转到原开始状态(循环)和结束状态 nfa[nfaExpr.end].transitions[26].add(nfaExpr.start) nfa[nfaExpr.end].transitions[26].add(end) return (start, end) } ``` ### 4. 完整流程 1. 将正规表达式字符串解析为抽象语法树(AST)。 2. 递归遍历AST,对每个节点应用上述构建函数,自底向上构建整个NFA。 3. 返回最终NFA的开始状态和结束状态。 ### 示例:正规表达式 `(a|b)*c` 构建步骤: 1. 构建`a`的NFA:`nfa_a = symbolNFA('a')` 2. 构建`b`的NFA:`nfa_b = symbolNFA('b')` 3. 构建`a|b`:`nfa_union = unionNFA(nfa_a, nfa_b)` 4. 构建`(a|b)*`:`nfa_star = starNFA(nfa_union)` 5. 构建`c`:`nfa_c = symbolNFA('c')` 6. 连接:`nfa_final = concatNFA(nfa_star, nfa_c)` 最终得到的`nfa_final.start`为整个NFA的起始状态,`nfa_final.end`为接受状态。 ### 注意事项 1. 需要处理ε转换(索引26)。 2. 状态编号从0开始,通过`createState`函数递增。 3. 该实现假设输入字符为小写字母,若包含其他字符需扩展数组大小并调整索引计算。 以上即为使用仓颉编程语言实现正规表达式转NFA的核心方法。具体实现时还需考虑错误处理、内存管理以及性能优化等问题。 §§相关问题§§ 1. 仓颉编程语言中如何处理正规表达式中的转义字符? 2. 如何将NFA转换为DFA? 3. 在构建NFA时如何避免状态爆炸? 4. 仓颉语言在实现编译原理算法时有哪些优势? </think>### 仓颉编程语言实现正规表达式转NFA的方法 在编译原理中,将正规表达式转换为非确定有限自动机(NFA)是词法分析的关键步骤。以下是基于仓颉编程语言的实现方法(参考引用中数据结构): #### 一、核心数据结构设计 ```仓颉 import std.collection.* // 定义NFA状态节点:27个转换表(a-z + ε) struct FAnode { var transitions = Array(27, {_ => ArrayList<Int64>()}) } // NFA整体结构 var nfa = ArrayList<FAnode>() // 存储所有状态 var stateCount: Int64 = 0 // 状态计数器 ``` - **索引说明**:`transitions[0-25]`对应字母a-z,`transitions[26]`对应ε转换 - **动态数组**:`ArrayList<Int64>`存储可到达的状态ID #### 二、关键算法实现 1. **基础符号构建**(如字符a) ```仓颉 func buildSymbolNFA(symbol: Char) -> (start: Int64, end: Int64) { let start = stateCount++ nfa.append(FAnode{}) let end = stateCount++ nfa.append(FAnode{}) let idx = symbol.toInt() - 'a'.toInt() // 计算字母索引 nfa[start].transitions[idx].add(end) return (start, end) } ``` 2. **并运算**(如a|b) ```仓颉 func unionNFA(nfa1: (start: Int64, end: Int64), nfa2: (start: Int64, end: Int64)) -> (start: Int64, end: Int64) { let newStart = stateCount++ nfa.append(FAnode{}) let newEnd = stateCount++ nfa.append(FAnode{}) // 添加ε转换 nfa[newStart].transitions[26].add(nfa1.start) nfa[newStart].transitions[26].add(nfa2.start) nfa[nfa1.end].transitions[26].add(newEnd) nfa[nfa2.end].transitions[26].add(newEnd) return (newStart, newEnd) } ``` 3. **闭包运算**(如a*) ```仓颉 func closureNFA(subNFA: (start: Int64, end: Int64)) -> (start: Int64, end: Int64) { let newStart = stateCount++ nfa.append(FAnode{}) let newEnd = stateCount++ nfa.append(FAnode{}) // 构建循环结构 nfa[newStart].transitions[26].add(subNFA.start) nfa[newStart].transitions[26].add(newEnd) nfa[subNFA.end].transitions[26].add(subNFA.start) nfa[subNFA.end].transitions[26].add(newEnd) return (newStart, newEnd) } ``` #### 三、完整工作流程 1. **输入处理**:解析正规表达式(如 `(a|b)*c`) 2. **递归构建**: ```仓颉 let nfaA = buildSymbolNFA('a') let nfaB = buildSymbolNFA('b') let nfaUnion = unionNFA(nfaA, nfaB) let nfaClosure = closureNFA(nfaUnion) let nfaC = buildSymbolNFA('c') let finalNFA = concatNFA(nfaClosure, nfaC) // 连接操作 ``` 3. **输出NFA**:获得起始状态`finalNFA.start`和接受状态`finalNFA.end` #### 四、注意事项 1. **ε转换处理**:索引26专门用于空转移 2. **状态管理**:`stateCount`确保状态ID唯一性 3. **内存优化**:动态数组(`ArrayList`)避免预先分配过大空间 4. **扩展性**:可通过增加`transitions`数组长度支持更多符号 > 此方法采用Thompson构造算法,时间复杂度为$O(n)$(n为正规表达式长度),生成的NFA具有最小ε转移量[^1]。
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