python正则表达式之贪婪引发的匹配无法退出,CPU 100%

本文探讨了一段特定正则表达式的使用问题,该表达式在处理某些字符串时会导致匹配失败或CPU占用率过高。文章详细分析了问题的原因,并提供了解决方案,即通过调整正则表达式的贪婪性来避免无限匹配的情况。

正则表达式:/+{3}/s{4}COMPANY(.|/s)*-{3}/s{4}END 

match匹配下面这段字符串可以, 

+++    COMPANY    2009-06-06 20:54:02 
O&M CMD = COMMAND 

SDFL= 2K 

---    END 

+++    COMPANY    2009-06-06 20:54:02 
+++    COMPANY    2009-06-06 20:54:02 
O&M CMD = COMMAND 

SDFL=3K 

---    END
 

但是,匹配下面这段就出问题了,使用match匹配无法退出,CPU占有率100% 

+++    COMPANY    2009-06-06 20:54:02 
O&M CMD = COMMAND 

SDFL= 2K 

---    END 

+++    COMPANY    2009-06-06 20:54:02 
+++    COMPANY    2009-06-06 20:54:02 
O&M CMD = COMMAND 

SDFL=3K

 

========================================

 

 

 

另外,使用 正则表达式:(/+{3}/s{4}COMPANY(.|/s)*-{3}/s{4}END)?   

是无法进行最小匹配,即非贪婪匹配的。

 

上面的正则表达式是贪婪的,/+{3}/s{4}COMPANY(.|/s)*-{3}/s{4}END ,(.|/s)*会进行贪婪的、尽可能多的匹配。(但上面第二个字符串仍有满足条件的字串,即便进行贪婪匹配,但也不至于无法退出啊,CPU占有100%?这一点一直没有想明白)。

 

解决之道:

 

把上面的正则表达式改成非贪婪匹配就可以了,/+{3}/s{4}COMPANY(.|/s)*? -{3}/s{4}END,

 

通过使用?来让re引擎尽可能少的进行匹配。


转自:http://blog.youkuaiyun.com/oldsmith/article/details/4248217

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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