re基础

+ 代表前面的字符必须至少出现一次

? 通配0个或1个字符

* 通配0个或多个字符

^ 匹配输入字符串的开始位置

$ 匹配输入字符串的结尾位置

{n} 匹配确定的n次  o{2} 不能匹配Bob 可以匹配food

\b 匹配一个单词边界,即字与空格间的位置

\B 非单词边界

\w+ == [a-zA-Z0-9_]  匹配数字字母下划线和加号的多个字符

 

var patt1 = /\b([a-z]+) \1\b/ig;

g == 后面的全局标记g指定将该表达式应用到输入字符串中能够查找到的尽可能多的匹配

i == 结尾处的i标记指定不区分大小写

 

\cx    

匹配由 x 指明的控制字符。例如, \cM 匹配一个 Control-M 或回车符。x 的值必须为 A-Z 或 a-z 之一。否则,将 c 视为一个原义的 'c' 字符。

 

句点(.)匹配字符串中的各种打印或非打印字符,只有一个例外 换行符(\n)

 

电子邮件:r"[a-z0-9\.\-+_]+@[a-z0-9\.\-+_]+\.[a-z]+"

URL:'https?://(?:[-\w.]|(?:%[\da-fA-F]{2}))+'

### RF-RE 理论基础知识 RF-RE 理论常涉及网络流(Network Flow)中的概念,特别是在计算机科学和信息技术领域中,它被广泛应用于优化问题。以下是关于该理论的一些基础知识点: #### 1. 定义与背景 RF-RE 是指在网络流模型中的一种特定方法或算法框架,用于解决资源分、路径规划等问题。其核心在于过定义流量约束来实现最优解。具体来说,在网络图 \( G=(V,E) \) 中,每条边具有容量限制,而目标是最优地利用这些容量以满足某些条件[^1]。 #### 2. 数学建模 为了描述 RF-RE 的基本原理,可以采用线性规划的形式表示: \[ \text{maximize } f \\ \text{subject to:} \\ f_{uv} \leq c(u,v), \forall (u,v)\in E\\ \sum_{v:(s,v)\in E} f_{sv}-\sum_{v:(v,s)\in E} f_{vs}=d(s)\\ \sum_{v:(t,v)\in E} f_{tv}-\sum_{v:(v,t)\in E} f_{vt}=d(t), \] 其中 \( d(s) \) 和 \( d(t) \) 表示源节点和汇节点的需求量。 #### 3. 应用场景 RF-RE 方法不仅限于传统意义上的最大流最小割定理的应用,还可以扩展到更复杂的实际问题上,比如数据传输调度、物流送以及云计算环境下的虚拟机迁移等情形。此外,随着大数据技术的发展,类似的思路也被引入到了机器学习模型训练过程中对于计算资源的有效管理之中[^2]。 ```python from networkx import DiGraph, maximum_flow_value def rf_re_network(graph, source='s', target='t'): """ Calculate the max flow using NetworkX's implementation. Args: graph (DiGraph): Directed Graph with capacities on edges. source (str): Source node label. target (str): Target node label. Returns: int: Maximum possible flow value through the given network. """ return maximum_flow_value(graph, source, target) # Example usage G = DiGraph() edges = [('s','a',3), ('s','b',2), ... ] # Define all necessary connections here for u,v,capacity in edges: G.add_edge(u, v, capacity=capacity) print(rf_re_network(G)) ``` 上述代码片段展示了如何基于 `networkx` 库构建并求解简单的网络流实例。 ---
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