正则习点 --- 07

2.2 Modifying Text with RegularExpressions

替换(substitution),也可以叫“查找和替换(search and replace)”。

其形态如下:

$var =~ s/regex/replacement/

注 替换表达式之前的“s”不可以像查找表达式($var =~ /regex/)那样省略表达式之前的“m”!

2.2.1 Example: Form Letter

替换“=…=”部分。

代码如下:

#! /usr/bin/perl -w

# Mastering Regular Expressiona: Chapter 2 Section 2.
# third program

$letter = "Dear =FIRST=,
You have been chosen to win a brand new =TRINKET=! Free!
Could you use another =TRINKET= in the =FAMILY= household?
Yes =SUCKER=, I bet you could! Just respond by......";

$given = "Tom";
$family = "Cruise";
$wunderprize = "100% genuine faux diamond";

$letter =~ s/=FIRST=/$given/g;
$letter =~ s/=FAMILY=/$family/g;
$letter =~ s/=SUCKER=/$given $family/g;
$letter =~ s/=TRINKET=/fabulous $wunderprize/g;

print $letter;

/g修饰符:“全局替换(global replacement)”

2.2.2 Example: Prettifying aStock Price

保留小数点后两位数字,如果第三位不为零,也需要保留,去掉其他的数字。

$price =~ s/(\.\d\d[1-9]?)\d*/$1/

「\.」匹配小数点

「\d\d」匹配小数点后的两位数字

「[1-9]?」匹配可能跟在后面的非零数字

把这些保存到$1变量中。

把剩余的数字使用「\d*」匹配。

2.2.3 Automated Editing

在2.2.1例子中我们把整个文本放在变量$letter中,能不能有一种方法把这个文本放在文件中,然后用命令替换呢?答案是肯定的。

如下所示:

$perl -p -i -e 's/=FIRST=/Tom/g' formLetter1

参数-p表示对目标文件的每一行进行查找和替换;

参数-i表示将替换的结果写回到文件;

参数-e表示整个程序接在命令的后面;

2.2.4 A Small Mail Utility

检查表示邮件header结束的空行。

/^\s*$/

^: 行开头

\s*: 任意数目的空白字符

$: 行结尾

套用在主题上(Subject),就是:

/^Subject: (.*)/i

「.*」:“一组任何字符”(a bunch of anything)

Date和Reply-To的处理类似。

只有From:与它们不同。

例如:

From: veic_2005@163.com(The Bin)

它包含了邮件的发送地址,发送者的姓名

不包括发送者姓名的:「^From:(\S+)」

包括发送者姓名的:「^From:(\S+) \(([^()]*)\)

带下划线的表示转义的符号。

字符组内表示的是,非“(”和“)”。

如下图解释:





基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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