Java正则表达式的解释说明

表达式意义:


1.字符

x 字符 x。例如a表示字符a
\\ 反斜线字符。在书写时要写为\\\\。(注意:因为java在第一次解析时,把\\\\解析成正则表达式\\,在第二次解析时再解析为\,所以凡是不是1.1列举到的转义字符,包括1.1的\\,而又带有\的都要写两次)
\0n 带有八进制值 0的字符 n (0 <= n <= 7)
\0nn 带有八进制值 0的字符 nn (0 <= n <= 7)
\0mnn 带有八进制值 0的字符 mnn(0 <= m <= 3、0 <= n <= 7)
\xhh 带有十六进制值 0x的字符 hh
\uhhhh 带有十六进制值 0x的字符 hhhh
\t 制表符 ('\u0009')
\n 新行(换行)符 ('\u000A')
\r 回车符 ('\u000D')
\f 换页符 ('\u000C')
\a 报警 (bell) 符 ('\u0007')
\e 转义符 ('\u001B')
\cx 对应于 x 的控制符
2.字符类
[abc] a、b或 c(简单类)。例如[egd]表示包含有字符e、g或d。
[^abc] 任何字符,除了 a、b或 c(否定)。例如[^egd]表示不包含字符e、g或d。
[a-zA-Z] a到 z或 A到 Z,两头的字母包括在内(范围)
[a-d[m-p]] a到 d或 m到 p:[a-dm-p](并集)
[a-z&&[def]] d、e或 f(交集)
[a-z&&[^bc]] a到 z,除了 b和 c:[ad-z](减去)
[a-z&&[^m-p]] a到 z,而非 m到 p:[a-lq-z](减去)
3.预定义字符类(注意反斜杠要写两次,例如\d写为\\d)任何字符

(与行结束符可能匹配也可能不匹配)
\d 数字:[0-9]
\D 非数字: [^0-9]
\s 空白字符:[ \t\n\x0B\f\r]
\S 非空白字符:[^\s]
\w 单词字符:[a-zA-Z_0-9]
\W 非单词字符:[^\w]
4.POSIX 字符类(仅 US-ASCII)(注意反斜杠要写两次,例如\p{Lower}写为\\p{Lower})
\p{Lower} 小写字母字符:[a-z]。
\p{Upper} 大写字母字符:[A-Z]
\p{ASCII} 所有 ASCII:[\x00-\x7F]
\p{Alpha} 字母字符:[\p{Lower}\p{Upper}]
\p{Digit} 十进制数字:[0-9]
\p{Alnum} 字母数字字符:[\p{Alpha}\p{Digit}]
\p{Punct} 标点符号:!"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~
\p{Graph} 可见字符:[\p{Alnum}\p{Punct}]
\p{Print} 可打印字符:[\p{Graph}\x20]
\p{Blank} 空格或制表符:[ \t]
\p{Cntrl} 控制字符:[\x00-\x1F\x7F]
\p{XDigit} 十六进制数字:[0-9a-fA-F]
\p{Space} 空白字符:[ \t\n\x0B\f\r]
5.java.lang.Character 类(简单的 java 字符类型)
\p{javaLowerCase} 等效于 java.lang.Character.isLowerCase()
\p{javaUpperCase} 等效于 java.lang.Character.isUpperCase()
\p{javaWhitespace} 等效于 java.lang.Character.isWhitespace()
\p{javaMirrored} 等效于 java.lang.Character.isMirrored()
6.Unicode 块和类别的类
\p{InGreek} Greek 块(简单块)中的字符
\p{Lu} 大写字母(简单类别)
\p{Sc} 货币符号
\P{InGreek} 所有字符,Greek 块中的除外(否定)
[\p{L}&&[^\p{Lu}]] 所有字母,大写字母除外(减去)
7.边界匹配器
^ 行的开头,请在正则表达式的开始处使用^。例如:^(abc)表示以abc开头的字符串。注意编译的时候要设置参数MULTILINE,如 Pattern p = Pattern.compile(regex,Pattern.MULTILINE);
$ 行的结尾,请在正则表达式的结束处使用。例如:(^bca).*(abc$)表示以bca开头以abc结尾的行。
\b 单词边界。例如\b(abc)表示单词的开始或结束包含有abc,(abcjj、jjabc 都可以匹配)
\B 非单词边界。例如\B(abc)表示单词的中间包含有abc,(jjabcjj匹配而jjabc、abcjj不匹配)
\A 输入的开头
\G 上一个匹配的结尾(个人感觉这个参数没什么用)。例如\\Gdog表示在上一个匹配结尾处查找dog如果没有的话则从开头查找,注意如果开头不是dog则不能匹配。
\Z 输入的结尾,仅用于最后的结束符(如果有的话)
行结束符 是一个或两个字符的序列,标记输入字符序列的行结尾。
以下代码被识别为行结束符:
‐新行(换行)符 ('\n')、
‐后面紧跟新行符的回车符 ("\r\n")、
‐单独的回车符 ('\r')、
‐下一行字符 ('\u0085')、
‐行分隔符 ('\u2028') 或
‐段落分隔符 ('\u2029)。
\z 输入的结尾
当编译模式时,可以设置一个或多个标志,例如
Pattern pattern = Pattern.compile(patternString,Pattern.CASE_INSENSITIVE + Pattern.UNICODE_CASE);
下面六个标志都是支持的:
‐CASE_INSENSITIVE:匹配字符时与大小写无关,该标志默认只考虑US ASCII字符。
‐UNICODE_CASE:当与CASE_INSENSITIVE结合时,使用Unicode字母匹配
‐MULTILINE:^和$匹配一行的开始和结尾,而不是整个输入
‐UNIX_LINES: 当在多行模式下匹配^和$时,只将'\n'看作行终止符
‐DOTALL: 当使用此标志时,.符号匹配包括行终止符在内的所有字符
‐CANON_EQ: 考虑Unicode字符的规范等价
8.Greedy 数量词
X? X,一次或一次也没有
X* X,零次或多次
X+ X,一次或多次
X{n} X,恰好 n 次
X{n,} X,至少 n 次
X{n,m} X,至少 n 次,但是不超过 m 次
9.Reluctant 数量词
X?? X,一次或一次也没有
X*? X,零次或多次
X+? X,一次或多次
X{n}? X,恰好 n 次
X{n,}? X,至少 n 次
X{n,m}? X,至少 n 次,但是不超过 m 次
10.Possessive 数量词
X?+ X,一次或一次也没有
X*+ X,零次或多次
X++ X,一次或多次
X{n}+ X,恰好 n 次
X{n,}+ X,至少 n 次
X{n,m}+ X,至少 n 次,但是不超过 m 次
Greedy,Reluctant,Possessive的区别在于:(注意仅限于进行.等模糊处理时)
greedy量 词被看作“贪婪的”,因为它第一次就读入整个被模糊匹配的字符串。如果第一个匹配尝试(整个输入字符串)失败,匹配器就会在被匹配字符串中的最后一位后退一个字符并且再次尝试,重复这个过程,直到找到匹配或者没有更多剩下的字符可以后退为止。根据表达式中使用的量词,它最后试图匹配的内容是1 个或者0个字符。
但是,reluctant量词采取相反的方式:它们从被匹配字符串的开头开始,然后逐步地一次读取一个字符搜索匹配。它们最后试图匹配的内容是整个输入字符串。
最后,possessive量词总是读完整个输入字符串,尝试一次(而且只有一次)匹配。和greedy量词不同,possessive从不后退。
11.Logical 运算符
XY X 后跟 Y
X|Y X 或 Y
(X) X,作为捕获组。例如(abc)表示把abc作为一个整体进行捕获
12.Back 引用
\n 任何匹配的 nth捕获组
捕获组可以通过从左到右计算其开括号来编号。例如,在表达式 ((A)(B(C)))中,存在四个这样的组:
1 ((A)(B(C)))
2 \A
3 (B(C))
4 (C)
在表达式中可以通过\n来对相应的组进行引用,例如(ab)34\1就表示ab34ab,(ab)34(cd)\1\2就表示ab34cdabcd。
13.引用
\ Nothing,但是引用以下字符
\Q Nothing,但是引用所有字符,直到 \E。QE之间的字符串会原封不动的使用(1.1中转义字符的除外)。例如, ab\\Q{|}\\\\E
可以匹配ab{|}\\
\E Nothing,但是结束从 \Q开始的引用
14.特殊构造(非捕获)
(?:X) X,作为非捕获组
(?idmsux-idmsux) Nothing,但是将匹配标志由 on 转为 off。比如:表达式 (?i)abc(?-i)def 这时,(?i) 打开不区分大小写开关,abc 匹配
idmsux说明如下:
‐i CASE_INSENSITIVE :US-ASCII 字符集不区分大小写。(?i)
‐d UNIX_LINES : 打开UNIX换行符
‐m MULTILINE :多行模式(?m)
UNIX下换行为\n
WINDOWS下换行为\r\n(?s)
‐u UNICODE_CASE : Unicode 不区分大小写。(?u)
‐x COMMENTS :可以在pattern里面使用注解,忽略pattern里面的whitespace,以及"#"一直到结尾(#后面为注解)。(?x)例如(?x)abc#asfsdadsa可以匹配字符串abc
(?idmsux-idmsux:X) X,作为带有给定标志 on - off 的非捕获组。与上面的类似,上面的表达式,可以改写成为:(?i:abc)def,或者 (?i)abc(?-i:def)
(?=X) X,通过零宽度的正 lookahead。零宽度正先行断言,仅当子表达式 X 在 此位置的右侧匹配时才继续匹配。例如,\w+(?=\d) 表示字母后面跟数字,但不捕获数字(不回溯)
(?!X) X,通过零宽度的负 lookahead。零宽度负先行断言。仅当子表达式 X 不在 此位置的右侧匹配时才继续匹配。例如,\w+(?!\d) 表示字母后面不跟数字,且不捕获数字。
(?<=X) X,通过零宽度的正 lookbehind。零宽度正后发断言。仅当子表达式 X 在 此位置的左侧匹配时才继续匹配。例如,(?<=19)99 表示99前面是数字19,但不捕获前面的19。(不回溯)
(? (?>X) X,作为独立的非捕获组(不回溯)
(?=X)与(?>X)的区别在于(?>X)是不回溯的。例如被匹配的字符串为abcm
当表达式为a(?:b|bc)m是可以匹配的,而当表达式是a(?>b|bc)时是不能匹配的,因为当后者匹配到b时,由于已经匹配,就跳出了非捕获组,而不再次对组内的字符进行匹配。可以加快速度。
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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")

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