正则表达式规则(七)

匹配次数中的贪婪与非贪婪

在使用修饰匹配次数的特殊符号时,有几种表示方法可以使同一个表达式能够匹配不同的次数,比如:"{m,n}", "{m,}", "?", "*", "+",具体匹配的次数随被匹配的字符串而定。这种重复匹配不定次数的表达式在匹配过程中,总是尽可能多的匹配。比如,针对文本 "dxxxdxxxd",举例如下:

表达式

匹配结果

点击测试(d)(\w+)

"\w+" 将匹配第一个 "d" 之后的所有字符 "xxxdxxxd"

点击测试(d)(\w+)(d)

"\w+" 将匹配第一个 "d" 和最后一个 "d" 之间的所有字符 "xxxdxxx"。虽然 "\w+" 也能够匹配上最后一个 "d",但是为了使整个表达式匹配成功,"\w+" 可以 "让出" 它本来能够匹配的最后一个 "d"

由此可见,"\w+" 在匹配的时候,总是尽可能多的匹配符合它规则的字符。虽然第二个举例中,它没有匹配最后一个 "d",但那也是为了让整个表达式能够匹配成功。同理,带 "*" 和 "{m,n}" 的表达式都是尽可能地多匹配,带 "?" 的表达式在可匹配可不匹配的时候,也是尽可能的 "要匹配"。这 种匹配原则就叫作 "贪婪" 模式 。

非贪婪模式:

在修饰匹配次数的特殊符号后再加上一个 "?" 号,则可以使匹配次数不定的表达式尽可能少的匹配,使可匹配可不匹配的表达式,尽可能的 "不匹配"。这种匹配原则叫作 "非贪婪" 模式,也叫作 "勉强" 模式。如果少匹配就会导致整个表达式匹配失败的时候,与贪婪模式类似,非贪婪模式会最小限度的再匹配一些,以使整个表达式匹配成功。举例如下,针对文本 "dxxxdxxxd" 举例:

表达式

匹配结果

点击测试(d)(\w+?)

"\w+?" 将尽可能少的匹配第一个 "d" 之后的字符,结果是:"\w+?" 只匹配了一个 "x"

点击测试(d)(\w+?)(d)

为了让整个表达式匹配成功,"\w+?" 不得不匹配 "xxx" 才可以让后边的 "d" 匹配,从而使整个表达式匹配成功。因此,结果是:"\w+?" 匹配 "xxx"

更多的情况,举例如下:

点击测试举例1:表达式 "<td>(.*)</td>" 与字符串 "<td><p>aa</p></td> <td><p>bb</p></td>" 匹配时,匹配的结果是:成功;匹配到的内容是 "<td><p>aa</p></td> <td><p>bb</p></td>" 整个字符串, 表达式中的 "</td>" 将与字符串中最后一个 "</td>" 匹配。

点击测试举例2:相比之下,表达式 "<td>(.*?)</td>" 匹配举例1中同样的字符串时,将只得到 "<td><p>aa</p></td>", 再次匹配下一个时,可以得到第二个 "<td><p>bb</p></td>"。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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