常用的正则表达式

本文汇总了一系列实用的正则表达式,涵盖中文字符、双字节字符、空白行、HTML标记等多种应用场景,并提供了示例代码,适用于字符串处理、表单验证等任务。
正则表达式用于字符串处理、表单验证等场合,实用高效。现将一些常用的表达式收集于此,以备不时之需。

匹配中文字符的正则表达式: [\u4e00-\u9fa5]
评注:匹配中文还真是个头疼的事,有了这个表达式就好办了

匹配双字节字符(包括汉字在内):[^\x00-\xff]
评注:可以用来计算字符串的长度(一个双字节字符长度计2,ASCII字符计1)

匹配空白行的正则表达式:\n\s*\r
评注:可以用来删除空白行

匹配HTML标记的正则表达式:<(\S*?)[^>]*>.*?</\1>|<.*? />
评注:网上流传的版本太糟糕,上面这个也仅仅能匹配部分,对于复杂的嵌套标记依旧无能为力

匹配首尾空白字符的正则表达式:^\s*|\s*$
评注:可以用来删除行首行尾的空白字符(包括空格、制表符、换页符等等),非常有用的表达式

匹配Email地址的正则表达式:\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*
评注:表单验证时很实用

匹配网址URL的正则表达式:[a-zA-z]+://[^\s]*
评注:网上流传的版本功能很有限,上面这个基本可以满足需求

匹配帐号是否合法(字母开头,允许5-16字节,允许字母数字下划线):^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,15}$
评注:表单验证时很实用

匹配国内电话号码:\d{3}-\d{8}|\d{4}-\d{7}
评注:匹配形式如 0511-4405222 或 021-87888822

匹配腾讯QQ号:[1-9][0-9]{4,}
评注:腾讯QQ号从10000开始

匹配中国邮政编码:[1-9]\d{5}(?!\d)
评注:中国邮政编码为6位数字

匹配身份证:\d{15}|\d{18}
评注:中国的身份证为15位或18位

匹配ip地址:\d+\.\d+\.\d+\.\d+
评注:提取ip地址时有用

匹配特定数字:
^[1-9]\d*$    //匹配正整数
^-[1-9]\d*$   //匹配负整数
^-?[1-9]\d*$   //匹配整数
^[1-9]\d*|0$  //匹配非负整数(正整数 + 0)
^-[1-9]\d*|0$   //匹配非正整数(负整数 + 0)
^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*$   //匹配正浮点数
^-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*)$  //匹配负浮点数
^-?([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0)$  //匹配浮点数
^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0$   //匹配非负浮点数(正浮点数 + 0)
^(-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*))|0?\.0+|0$  //匹配非正浮点数(负浮点数 + 0)
评注:处理大量数据时有用,具体应用时注意修正

匹配特定字符串:
^[A-Za-z]+$  //匹配由26个英文字母组成的字符串
^[A-Z]+$  //匹配由26个英文字母的大写组成的字符串
^[a-z]+$  //匹配由26个英文字母的小写组成的字符串
^[A-Za-z0-9]+$  //匹配由数字和26个英文字母组成的字符串
^\w+$  //匹配由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串

25. 请写一个函数验证电子邮件的格式是否正确 (2分)

function valid_email($address)
{
if (ereg('^[a-zA-Z0-9_/./-]+@[a-zA-Z0-9/-]+/.[a-zA-Z0-9/-/.]+$', $address))
return true;
else
return false;
}

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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