正则表达式的运行效率受很多因素影响:
1、匹配的目标文本千差万别,部分匹配&完全不匹配耗时要更长;
2、不同浏览器对正则引擎的优化程度不同。
工作原理:
- Step1: 编译
将正则直接量或RegExp构造函数生成的对象转为原生代码程序。
- Step2: 设置起始位置
确定目标字符串的起始搜索位置。此处有各种优化措施,例如^开始的则判断起始位置如果失败,则不作后续位置的搜索操作;匹配第三字符是x的字符串,则先找到x再回退两个字符等。
- Step3: 匹配每个正则表达示字元
确定起始位置后,逐个检查文本,若匹配失败,则回溯到之前尝试匹配的位置上。
- Step4: 匹配成功或者失败
发现一个完全匹配,成功;
所有的可能路径没有匹配到,返回Step2,从下一字符重新开始;
所有字符匹配失败,失败。
回溯是什么?
回溯是匹配过程的基础组成部分,同时也是影响整体性能的其中一环。
从左到右匹配时,遇到量词和分支需要进行决策。量词(*,+?或{2, }),决定何时尝试匹配很多字符;分支( | ),要从可选项中选择一个尝试匹配。
这些可选项都会记录,当一条策略失败时,会回溯到最后一个决策点,以此往复。
分支与回溯
/h(ello|appy) hippo/.test('hello there, happy hippo'); // 要匹配‘hello hippo’和‘happy hippo’
首先找h,就在第一个;然后碰到分支,两个

本文详细解析了正则表达式的运行效率和工作原理,包括编译、匹配过程、回溯机制以及如何避免回溯失控。通过实例解释了贪婪匹配与惰性匹配的区别,并提供了正则表达式优化的建议,如使用非捕获组、减少分支数量、具体化匹配模式等,以提升正则表达式的性能。
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