Java正则表达式应用

对于JAVA的Pattern类 和 Matcher类可参考网址 [url]http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/l-regp/part2/[/url]
[b]正则表达式中的特殊字符:[/b]
\\ 反斜杠
\t 间隔 ('\u0009')
\n 换行 ('\u000A')
\r 回车 ('\u000D')
\d 数字等价于[0-9]
\D 非数字等价于[^0-9]
\s 空白符号 [\t\n\x0B\f\r]
\S 非空白符号 [^\t\n\x0B\f\r]
\w 单独字符 [a-zA-Z_0-9]
\W 非单独字符 [^a-zA-Z_0-9]
\f 换页符
\e Escape
\b 一个单词的边界
\B 一个非单词的边界
\G 前一个匹配的结束

^为限制开头 ^java 条件限制为以Java为开头字符
$为限制结尾 java$ 条件限制为以java为结尾字符
.为限制一个任意字符 java.. 条件限制为java后除换行外任意两个字符加入特定限制条件

[a-z] 条件限制在小写a to z范围中一个字符
[A-Z] 条件限制在大写A to Z范围中一个字符
[a-zA-Z] 条件限制在小写a to z或大写A to Z范围中一个字符
[0-9] 条件限制在小写0 to 9范围中一个字符
[0-9a-z] 条件限制在小写0 to 9或a to z范围中一个字符
[0-9[a-z]] 条件限制在小写0 to 9或a to z范围中一个字符(交集)

[]中加入^后加再次限制条件
[^a-z] 条件限制在非小写a to z范围中一个字符
[^A-Z] 条件限制在非大写A to Z范围中一个字符
[^a-zA-Z] 条件限制在非小写a to z或大写A to Z范围中一个字符
[^0-9] 条件限制在非小写0 to 9范围中一个字符
[^0-9a-z] 条件限制在非小写0 to 9或a to z范围中一个字符
[^0-9[a-z]] 条件限制在非小写0 to 9或a to z范围中一个字符(交集)

在限制条件为特定字符出现0次以上时,可以使用「*」
J* 0个以上J
.* 0个以上任意字符
J.*D J与D之间0个以上任意字符

在限制条件为特定字符出现1次以上时,可以使用「+」
J+ 1个以上J
.+ 1个以上任意字符
J.+D J与D之间1个以上任意字符

在限制条件为特定字符出现有0或1次以上时,可以使用「?」
JA? J或者JA

出现限制为连续出现指定次数字符「{a}」
J{2} JJ
J{3} JJJ

文字a个以上,并且「{a,}」
J{3,} JJJ,JJJJ,JJJJJ,???(3次以上J并存)

文字a个以上,b个以下「{a,b}」
J{3,5} JJJ或JJJJ或JJJJJ
两者取一「|」
J|A J或A
Java|Hello Java或Hello

「()」中规定一个组合类型比如,我查询<a href=\"index.html\">index</a>中<a href></a>间的数据,可写作<a.*href=\".*\">(.+?)</a>

[b]在使用Pattern.compile函数时,可以加入控制正则表达式的匹配行为的参数:[/b]
Pattern Pattern.compile(String regex, int flag) flag的取值范围如下:
[b] Pattern.CANON_EQ[/b] 当且仅当两个字符的"正规分解(canonical decomposition)"都完全相同的情况下,才认定匹配。比如用了这个标志之后,表达式"a\u030A"会匹配"?"。默认情况下,不考虑"规范相等性(canonical equivalence)"。

[b]Pattern.CASE_INSENSITIVE(?i)[/b] 默认情况下,大小写不明感的匹配只适用于US-ASCII字符集。这个标志能让表达式忽略大小写进行匹配。要想对Unicode字符进行大小不明感的匹配,只要将UNICODE_CASE与这个标志合起来就行了。

[b]Pattern.COMMENTS(?x)[/b] 在这种模式下,匹配时会忽略(正则表达式里的)空格字符(译者注:不是指表达式里的"\\s",而是指表达式里的空格,tab,回车之类)。注释从#开始,一直到这行结束。可以通过嵌入式的标志来启用Unix行模式。

[b]Pattern.DOTALL(?s)[/b] 在这种模式下,表达式'.'可以匹配任意字符,包括表示一行的结束符。默认情况下,表达式'.'不匹配行的结束符。

[b]Pattern.MULTILINE (?m)[/b] 在这种模式下,'^'和'$'分别匹配一行的开始和结束。此外,'^'仍然匹配字符串的开始,'$'也匹配字符串的结束。默认情况下,这两个表达式仅仅匹配字符串的开始和结束。

[b]Pattern.UNICODE_CASE (?u)[/b] 在这个模式下,如果你还启用了CASE_INSENSITIVE标志,那么它会对Unicode字符进行大小写不明感的匹配。默认情况下,大小写不敏感的匹配只适用于US-ASCII字符集。

[b] Pattern.UNIX_LINES(?d) [/b]在这个模式下,只有'\n'才被认作一行的中止,并且与'.','^',以及'$'进行匹配。抛开空泛的概念,下面写出几个简单的Java正则用例:

◆在字符串包含验证时
//查找以Java开头,任意结尾的字符串
Pattern pattern = Pattern.compile("^Java.*");
Matcher matcher = pattern.matcher("Java不是人");
boolean b = matcher.matches(); //当条件满足时,将返回true,否则返回false
System.out.println(b);

[b]正则表达式中的特殊字符:[/b]
\\ 反斜杠
\t 间隔 ('\u0009')
\n 换行 ('\u000A')
\r 回车 ('\u000D')
\d 数字等价于[0-9]
\D 非数字等价于[^0-9]
\s 空白符号 [\t\n\x0B\f\r]
\S 非空白符号 [^\t\n\x0B\f\r]
\w 单独字符 [a-zA-Z_0-9]
\W 非单独字符 [^a-zA-Z_0-9]
\f 换页符
\e Escape
\b 一个单词的边界
\B 一个非单词的边界
\G 前一个匹配的结束

^为限制开头 ^java 条件限制为以Java为开头字符
$为限制结尾 java$ 条件限制为以java为结尾字符
.为限制一个任意字符 java.. 条件限制为java后除换行外任意两个字符加入特定限制条件

[a-z] 条件限制在小写a to z范围中一个字符
[A-Z] 条件限制在大写A to Z范围中一个字符
[a-zA-Z] 条件限制在小写a to z或大写A to Z范围中一个字符
[0-9] 条件限制在小写0 to 9范围中一个字符
[0-9a-z] 条件限制在小写0 to 9或a to z范围中一个字符
[0-9[a-z]] 条件限制在小写0 to 9或a to z范围中一个字符(交集)

[]中加入^后加再次限制条件
[^a-z] 条件限制在非小写a to z范围中一个字符
[^A-Z] 条件限制在非大写A to Z范围中一个字符
[^a-zA-Z] 条件限制在非小写a to z或大写A to Z范围中一个字符
[^0-9] 条件限制在非小写0 to 9范围中一个字符
[^0-9a-z] 条件限制在非小写0 to 9或a to z范围中一个字符
[^0-9[a-z]] 条件限制在非小写0 to 9或a to z范围中一个字符(交集)

在限制条件为特定字符出现0次以上时,可以使用「*」
J* 0个以上J
.* 0个以上任意字符
J.*D J与D之间0个以上任意字符

在限制条件为特定字符出现1次以上时,可以使用「+」
J+ 1个以上J
.+ 1个以上任意字符
J.+D J与D之间1个以上任意字符

在限制条件为特定字符出现有0或1次以上时,可以使用「?」
JA? J或者JA

出现限制为连续出现指定次数字符「{a}」
J{2} JJ
J{3} JJJ

文字a个以上,并且「{a,}」
J{3,} JJJ,JJJJ,JJJJJ,???(3次以上J并存)

文字a个以上,b个以下「{a,b}」
J{3,5} JJJ或JJJJ或JJJJJ
两者取一「|」
J|A J或A
Java|Hello Java或Hello

「()」中规定一个组合类型比如,我查询<a href=\"index.html\">index</a>中<a href></a>间的数据,可写作<a.*href=\".*\">(.+?)</a>

在使用Pattern.compile函数时,可以加入控制正则表达式的匹配行为的参数:
Pattern Pattern.compile(String regex, int flag) flag的取值范围如下:
Pattern.CANON_EQ 当且仅当两个字符的"正规分解(canonical decomposition)"都完全相同的情况下,才认定匹配。比如用了这个标志之后,表达式"a\u030A"会匹配"?"。默认情况下,不考虑"规范相等性(canonical equivalence)"。
Pattern.CASE_INSENSITIVE(?i) 默认情况下,大小写不明感的匹配只适用于US-ASCII字符集。这个标志能让表达式忽略大小写进行匹配。要想对Unicode字符进行大小不明感的匹配,只要将UNICODE_CASE与这个标志合起来就行了。
Pattern.COMMENTS(?x) 在这种模式下,匹配时会忽略(正则表达式里的)空格字符(译者注:不是指表达式里的"\\s",而是指表达式里的空格,tab,回车之类)。注释从#开始,一直到这行结束。可以通过嵌入式的标志来启用Unix行模式。
Pattern.DOTALL(?s) 在这种模式下,表达式'.'可以匹配任意字符,包括表示一行的结束符。默认情况下,表达式'.'不匹配行的结束符。
Pattern.MULTILINE (?m) 在这种模式下,'^'和'$'分别匹配一行的开始和结束。此外,'^'仍然匹配字符串的开始,'$'也匹配字符串的结束。默认情况下,这两个表达式仅仅匹配字符串的开始和结束。
Pattern.UNICODE_CASE (?u) 在这个模式下,如果你还启用了CASE_INSENSITIVE标志,那么它会对Unicode字符进行大小写不明感的匹配。默认情况下,大小写不敏感的匹配只适用于US-ASCII字符集。
Pattern.UNIX_LINES(?d) 在这个模式下,只有'\n'才被认作一行的中止,并且与'.','^',以及'$'进行匹配。抛开空泛的概念,下面写出几个简单的Java正则用例:

[b]◆在字符串包含验证时[/b]

//查找以Java开头,任意结尾的字符串
Pattern pattern = Pattern.compile("^Java.*");
Matcher matcher = pattern.matcher("Java不是人");
boolean b = matcher.matches(); //当条件满足时,将返回true,否则返回false
System.out.println(b);


[b]◆以多条件分割字符串时[/b]
  Pattern pattern = Pattern.compile("[, |]+"); 
String[] strs = pattern.split("Java Hello World Java,Hello,,World|Sun");
for (int i=0;i<strs.length;i++) {
System.out.println(strs[i]);
}


[b]◆文字替换(首次出现字符) [/b]
  Pattern pattern = Pattern.compile("正则表达式"); 
Matcher matcher = pattern.matcher("正则表达式 Hello World,正则表达式 Hello World"); //替换第一个符合正则的数据
System.out.println(matcher.replaceFirst("Java"));


[b]◆文字替换(全部) [/b]
  Pattern pattern = Pattern.compile("正则表达式");
Matcher matcher = pattern.matcher("正则表达式 Hello World,正则表达式 Hello World"); //替换第全部符合正则的数据
System.out.println(matcher.replaceAll("Java"));


[b]◆文字替换(置换字符)[/b]
  Pattern pattern = Pattern.compile("正则表达式"); 
Matcher matcher = pattern.matcher("正则表达式 Hello World,正则表达式 Hello World ");
StringBuffer sbr = new StringBuffer();
while (matcher.find()) {
matcher.appendReplacement(sbr, "Java");
}
matcher.appendTail(sbr);
System.out.println(sbr.toString());


[b]◆验证是否为邮箱地址[/b]
  String str="ceponline@yahoo.com.cn"; 
Pattern pattern = Pattern.compile("[\\w\\.\\-]+@([\\w\\-]+\\.)+[\\w\\-]+",Pattern.CASE_INSENSITIVE);
Matcher matcher = pattern.matcher(str);
System.out.println(matcher.matches());


[b]◆去除html标记[/b]
	Pattern pattern = Pattern.compile("<.+?>", Pattern.DOTALL); 
Matcher matcher = pattern.matcher("<a href=\"index.html\">主页</a>");
String string = matcher.replaceAll("");
System.out.println(string);


[b]◆查找html中对应条件字符串[/b]
	Pattern pattern = Pattern.compile("href=\"(.+?)\""); 
Matcher matcher = pattern.matcher("<a href=\"index.html\">主页</a>");
if(matcher.find()) {
System.out.println(matcher.group(1));
}


[b]◆截取http://地址//截取url [/b]
	Pattern pattern = Pattern.compile("(http://|https://){1}[\\w\\.\\-/:]+"); 
Matcher matcher = pattern.matcher("dsdsds<http://dsds//gfgffdfd>fdf");
StringBuffer buffer = new StringBuffer();
while(matcher.find()){
buffer.append(matcher.group());
buffer.append("\r\n");
System.out.println(buffer.toString());
}

[b]◆替换指定{}中文字[/b]
	String str = "Java目前的发展史是由{0}年-{1}年"; 
String[][] object={new String[]{"\\{0\\}","1995"},new String[]{"\\{1\\}","2007"}};
System.out.println(replace(str,object));

public static String replace(final String sourceString,Object[] object) {
String temp=sourceString;
for(int i=0;i<object.length;i++) {
String[] result = (String[]) object[i];
Pattern pattern = Pattern.compile(result[0]);
Matcher matcher = pattern.matcher(temp);
temp = matcher.replaceAll(result[1]);
}
return temp;
}


[b]◆以正则条件查询指定目录下文件 //用于缓存文件列表 [/b]
	private ArrayList files = new ArrayList(); // 用于承载文件路径
private String _path; // 用于承载未合并的正则公式
private String _regexp;

class MyFileFilter implements FileFilter {
/** * 匹配文件名称 */
public boolean accept(File file) {
try {
Pattern pattern = Pattern.compile(_regexp);
Matcher match = pattern.matcher(file.getName());
return match.matches();
} catch (Exception e) {
return true;
}
}
}

/** * 解析输入流 * @param inputs */
FilesAnalyze(String path, String regexp) {
getFileName(path, regexp);
}

/** * 分析文件名并加入files * @param input */
private void getFileName(String path, String regexp) { // 目录
_path = path;
_regexp = regexp;
File directory = new File(_path);
File[] filesFile = directory.listFiles(new MyFileFilter());
if (filesFile == null)
return;

for (int j = 0; j < filesFile.length; j++) {
files.add(filesFile[j]);
}

return;
}

/** * 显示输出信息 * @param out */
public void print(PrintStream out) {
Iterator elements = files.iterator();
while (elements.hasNext()) {
File file = (File) elements.next();
out.println(file.getPath());
}
}

public static void output(String path, String regexp) {
FilesAnalyze fileGroup1 = new FilesAnalyze(path, regexp);
fileGroup1.print(System.out);
}

public static void main(String[] args) {
output("C:\\", "[A-z|.]*");
}
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

正则表达式在Java中的应用

正则表达式在Java中的应用 正则表达式其实不是Java中所独有的技术,它可以运用在很多地方比如html5中就可以使用,这里来简单描述一下正则表达式在Java中的应用 字符串匹配操作----字符串的matches()方法 注意: 字符串的匹配操作必须是完全匹配 public class Text01 { public static void main(String[] args) { Str...

棉花糖的博客 215

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

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华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

Java正则表达式应用详解

摘要:本方将介绍正则表达式的强大功能。只要正确运用正则表达式,便能够在字符串提取和文本修改中起到很大的作用。另外还介绍了如何在Java程序中通过Jakarta-ORO库利用正则表达式。学习后,您可在日后的工作中,根据环境随时切换字符串处理方式(使用StringTokenizer,charAt,和substring),或正则表达式。标签:Java正则表达式  Java对象  JDK应用  JAVA

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Java正则表达式应用总结

Java正则表达式应用总结   一、概述   正则表达式是Java处理字符串、文本的重要工具。   Java对正则表达式的处理集中在以下两个两个类: java.util.regex.Matcher   模式类:用来表示一个编译过的正则表达式。 java.util.regex.Pattern   匹配类:用模式匹配一个字符串所表达的抽象结果。 (

nkliming的专栏 777

【Java基础】正则表达式应用

**懒惰匹配** - 有时,我们更需要懒惰匹配,也就是`匹配尽可能少的字符`。前面给出的重复限定符`只要在它后面加上一个问号?`。这样`.*?就意味着匹配任意数量的重复,但是在能使整个匹配成功的前提下使用最少的重复`。 表达式`a.*?b`就被转化为懒惰匹配模式 - 如:表达式:`a.*?b`,** 匹配`最短`的的,以a`开头`,以b`结尾`的字符串**。 - 匹配是一个循环过程 ,正则表达式`a.*?b `应用于字符串`aabab`的话 ,第一次匹配从`索引0(第一个字符)`开始,它会匹

墩墩分墩 2895

java正则表达式及其应用

如String regex = "[abc]"表示的规则为一个字符仅限abc三个之一"[a-zA-Z]"表示大小写字母都满足规则,但仅限于一个字符。

2402_89799450的博客 798

Java正则表达式介绍及应用

我们经常会需要编写代码来验证用户输入,比如输入是否是一个数字,是否是一个邮箱等等。编写这类代码一个简单有效的做法就是使用正则表达式。 正则表达式是一个字符串,用来描述匹配一个字符串集合的模式。我们可以使用正则表达式来匹配、替换和分割字符串。 匹配字符串 先说一下String类中matchs方法:乍一看,matches方法很像equals方法。 "Test".matches("Test"); //...

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JAVA ----正则表达式基础及相关应用

正则表达式是Java、Php等编程语言中相当重要的一环,在实际应用程序代码中相当广泛,更是网络安全领域中不可或缺的一点。下面总讲一下正则表达式的基础知识以及相关应用 什么是正则表达式:正则表达式(regular expression,简写为regex)是一个字符串,用来描述匹配一个字符串集合的模式。 对于字符串处理来说,正则表达式是一个强大的工具,可以使用正则表达式来匹配、替换和拆分字符串。 目录 HINT 1 匹配字符串 HINT 2 正则表达式语法 HINT ...

m0_52317537的博客 1106

正则表达式在js端和java端的应用

一、介绍 有的时候需要使用正则表达式在js端和java端来判断一些变量,在这里面记录一下js端和java端的使用方法 二、js端正则表达式的应用 注意:js端定义正则(两遍需要有/) var regex = /^[1-9]\d*$/; //js端判断输入框是否满足正则要求 var count = $("#count").val(); //数量 var regex = /^[1-9]\d...

蔡龙的技术交流站 248

JAVA正则表达式总结及应用举例

一.正则表达式常用格式总结 a[bcde]f----------->abf、acf、adf、aef a[b|c|de]f---------->abf、acf、adef \d-------------------->[0-9] \w------------------->[0-9A-Z_a-z] \b-------------------->单词分隔符 ^------...

XiaXiaoliang的博客 458

Java正则表达式的应用

在很多种情况下,我们都必须对字符串进行匹配,以便判断字符串的格式是否符合要求,对字符串中的内容进行提取。比如,我要从一段话aabdfe中,判断这段话是否有包含ab这个词,那么如果用if-else来判断的话,那么我们必须遍历整个字符串,当遇到一个a,记录一下状态,判断下一个是否是所要的b。这个过程随着要判断的内容(在这里是ab)和要被字符串的长度的增长,恶心程度递增。但是又因为字符串的判断实...

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正则在java中的应用_Java 正则表达式功能及应用

正则表达式,就是用某种模式去匹配一类字符串的一个公式,正则表达式由一些普通字符和一些元字符(metacharacters)组成。普通字符包括大小写的字母和数字,而元字符则具有特殊的含义,不管是.Net平台还是Java平台,正则表达式表达的意思都是一样的,下面我们主要分析Java正则表达式中的功能和具体应用,希望文章对您有所帮助,仅供参考。自从jdk1.4推出java.util.regex包,就为我...

weixin_32011209的博客 226

java Pattern提高你的应用处理正则表达式的效率

http://www.voidcn.com/article/p-xedmczyz-bcz.html

zhaoyang10的专栏 3311
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