ios 使用NSRegularExpression解析正则表达式

本文介绍如何使用Objective-C中的NSRegularExpression进行URL匹配。通过创建正则表达式对象并利用其方法来查找、计数及替换字符串中符合特定模式的所有URL。

初始化一个 NSRegularExpression 对象 注:_str是要匹配的字符串

NSRegularExpression *regex = [NSRegularExpression regularExpressionWithPattern:@"http://([\\w-]+\\.)+[\\w-]+(/[\\w- ./?%&=]*)?" options:NSRegularExpressionCaseInsensitive error:nil];


获得所有匹配了表达式的字符串。

NSArray *array = nil;

array = [regex matchesInString:_str options:0 range:NSMakeRange(0, [_str length])];
NSString *str1 = nil;
for (NSTextCheckingResult* b in array)

{

str1 是每个和表达式匹配好的字符串。

str1 = [_str substringWithRange:b.range];
NSLog(@" str 1 is %@",str1);

}


获得匹配的字符串的个数

NSUInteger numberOfMatches = [regex numberOfMatchesInString:_str options:0 range:NSMakeRange(0, [_str length])];


替换匹配的字符串 $0很重要 $0不行的话 $1依此类推 打印了看结果

NSString *modifiedString = [regex stringByReplacingMatchesInString:_str
options:0
range:NSMakeRange(0, [_str length])
withTemplate:@"<a href=\"$0\">$0</a>"];
NSLog(@"######## the modified string is %@",modifiedString);


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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