正则表达式

ADN: Artifact Disentanglement Network forUnsupervised Metal Artifact Reduction--无监督的CT重建 本文提出了第一个无监督的金属伪影去除方法,具体地说,它引入了一种新的伪影解缠网络,该网络将金属伪影从潜伏空间的CT图像中解缠。它支持不同形式的生成(伪影减少、伪影转移和自我重建等)。该模型实现了比现有的监督模型等效的结果,并且比它们的泛化能力更强。 介绍 成对的带有金属伪影和不带有金属伪影的图像在实际中是很难获取的,于是大多数的监督方法都是求助于人工合成的带有伪影的图像来进行训练,然而,由于金属伪影的复杂性和CT设备的变化,合成的伪影可能无法准确地再现真实的临床场景,并且这些监督... 阅读详情

入门

学习正则表达式的最好方法是从例子开始,理解例子之后再自己对例子进行修改,实验。下面给出了不少简单的例子,并对它们作了详细的说明。

假设你在一篇英文小说里查找hi,你可以使用正则表达式hi。

这几乎是最简单的正则表达式了,它可以精确匹配这样的字符串:由两个字符组成,前一个字符是h,后一个是i。通常,处理正则表达式的工具会提供一个忽略大小写的选项,如果选中了这个选项,它可以匹配hi,HI,Hi,hI这四种情况中的任意一种。

不幸的是,很多单词里包含hi这两个连续的字符,比如him,history,high等等。用hi来查找的话,这里边的hi也会被找出来。如果要精确地查找hi这个单词的话,我们应该使用\bhi\b。

\b是正则表达式规定的一个特殊代码(好吧,某些人叫它元字符,metacharacter),代表着单词的开头或结尾,也就是单词的分界处。虽然通常英文的单词是由空格,标点符号或者换行来分隔的,但是\b并不匹配这些单词分隔字符中的任何一个,它只匹配一个位置。

如果需要更精确的说法,\b匹配这样的位置:它的前一个字符和后一个字符不全是(一个是,一个不是或不存在)\w。

假如你要找的是hi后面不远处跟着一个Lucy,你应该用\bhi\b.*\bLucy\b。

这里,.是另一个元字符,匹配除了换行符以外的任意字符。*同样是元字符,不过它代表的不是字符,也不是位置,而是数量——它指定*前边的内容可以连续重复使用任意次以使整个表达式得到匹配。因此,.*连在一起就意味着任意数量的不包含换行的字符。现在\bhi\b.*\bLucy\b的意思就很明显了:先是一个单词hi,然后是任意个任意字符(但不能是换行),最后是Lucy这个单词。

换行符就是'\n',ASCII编码为10(十六进制0x0A)的字符。

如果同时使用其它元字符,我们就能构造出功能更强大的正则表达式。比如下面这个例子:

0\d\d-\d\d\d\d\d\d\d\d匹配这样的字符串:以0开头,然后是两个数字,然后是一个连字号“-”,最后是8个数字(也就是中国的电话号码。当然,这个例子只能匹配区号为3位的情形)。

这里的\d是个新的元字符,匹配一位数字(0,或1,或2,或……)。-不是元字符,只匹配它本身——连字符(或者减号,或者中横线,或者随你怎么称呼它)。

为了避免那么多烦人的重复,我们也可以这样写这个表达式:0\d{2}-\d{8}。这里\d后面的{2}({8})的意思是前面\d必须连续重复匹配2次(8次)。

元字符

现在你已经知道几个很有用的元字符了,如\b,.,*,还有\d.正则表达式里还有更多的元字符,比如\s匹配任意的空白符,包括空格,制表符(Tab),换行符,中文全角空格等。\w匹配字母或数字或下划线或汉字等。

对中文/汉字的特殊处理是由.Net提供的正则表达式引擎支持的,其它环境下的具体情况请查看相关文档。

下面来看看更多的例子:

\ba\w*\b匹配以字母a开头的单词——先是某个单词开始处(\b),然后是字母a,然后是任意数量的字母或数字(\w*),最后是单词结束处(\b)。

好吧,现在我们说说正则表达式里的单词是什么意思吧:就是不少于一个的连续的\w。不错,这与学习英文时要背的成千上万个同名的东西的确关系不大 :)

\d+匹配1个或更多连续的数字。这里的+是和*类似的元字符,不同的是*匹配重复任意次(可能是0次),而+则匹配重复1次或更多次。

\b\w{6}\b 匹配刚好6个字符的单词。

表1.常用的元字符
代码 说明
.匹配除换行符以外的任意字符
\w匹配字母或数字或下划线或汉字
\s匹配任意的空白符
\d匹配数字
\b匹配单词的开始或结束
^匹配字符串的开始
$匹配字符串的结束

正则表达式引擎通常会提供一个“测试指定的字符串是否匹配一个正则表达式”的方法,如JavaScript里的RegExp.test()方法或.NET里的Regex.IsMatch()方法。这里的匹配是指是字符串里有没有符合表达式规则的部分。如果不使用^和$的话,对于\d{5,12}而言,使用这样的方法就只能保证字符串里包含5到12连续位数字,而不是整个字符串就是5到12位数字。

元字符^(和数字6在同一个键位上的符号)和$都匹配一个位置,这和\b有点类似。^匹配你要用来查找的字符串的开头,$匹配结尾。这两个代码在验证输入的内容时非常有用,比如一个网站如果要求你填写的QQ号必须为5位到12位数字时,可以使用:^\d{5,12}$。

这里的{5,12}和前面介绍过的{2}是类似的,只不过{2}匹配只能不多不少重复2次,{5,12}则是重复的次数不能少于5次,不能多于12次,否则都不匹配。

因为使用了^和$,所以输入的整个字符串都要用来和\d{5,12}来匹配,也就是说整个输入必须是5到12个数字,因此如果输入的QQ号能匹配这个正则表达式的话,那就符合要求了。

和忽略大小写的选项类似,有些正则表达式处理工具还有一个处理多行的选项。如果选中了这个选项,^和$的意义就变成了匹配行的开始处和结束处。

字符转义

如果你想查找元字符本身的话,比如你查找.,或者*,就出现了问题:你没办法指定它们,因为它们会被解释成别的意思。这时你就得使用\来取消这些字符的特殊意义。因此,你应该使用\.和\*。当然,要查找\本身,你也得用\\.

例如:deerchao\.net匹配deerchao.net,C:\\Windows匹配C:\Windows。

重复

id="cproIframe_u460561_1" width="300" height="250" src="http://pos.baidu.com/acom?adn=3&at=231&aurl=&cad=1&ccd=24&cec=UTF-8&cfv=16&ch=0&col=en-US&conBW=0&conOP=1&cpa=1&dai=1&dis=0&ltr=https%3A%2F%2Fwww.baidu.com%2Flink%3Furl%3Dr1VWLdbWNH-vHU4P2EeTs_hRQ9TxdeBBOFKqMT65jMtw79BXVcNdNxeZsrJtCuF2%26ie%3Dutf-8%26f%3D8%26tn%3Dbaidu%26wd%3D%25E6%25AD%25A3%25E5%2588%2599%25E8%25A1%25A8%25E8%25BE%25BE%25E5%25BC%258F%26inputT%3D1670884%26bs%3Demacs%2520case-replace&ltu=http%3A%2F%2Fwww.jb51.net%2Ftools%2Fzhengze.html&lu_161=6&lunum=6&n=jb51_cpr&pcs=1351x657&pis=10000x10000&ps=3399x1037&psr=1366x768&pss=1351x3405&qn=4465cea897149d06&rad=&rsi0=300&rsi1=250&rsi5=4&rss0=%23FFFFFF&rss1=%23FFFFFF&rss2=%230000ff&rss3=%23333333&rss4=%23333333&rss5=&rss6=%23e10900&rss7=&scale=&skin=tabcloud_skin_3&stid=5&td_id=460561&ti=%E6%AD%A3%E5%88%99%E8%A1%A8%E8%BE%BE%E5%BC%8F30%E5%88%86%E9%92%9F%E5%85%A5%E9%97%A8%E6%95%99%E7%A8%8B_%E8%84%9A%E6%9C%AC%E4%B9%8B%E5%AE%B6&titFF=%E5%AE%8B%E4%BD%93&titFS=12&titTA=left&tn=text_default_300_250&tpr=1429018152272&ts=1&version=2.0&xuanting=0&dtm=BAIDU_DUP2_SETJSONADSLOT&dc=2&di=u460561&tt=1429018152254.19.91.95" align="center,center" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" frameborder="0" allowtransparency="true">

你已经看过了前面的*,+,{2},{5,12}这几个匹配重复的方式了。下面是正则表达式中所有的限定符(指定数量的代码,例如*,{5,12}等):

表2.常用的限定符
代码/语法 说明
*重复零次或更多次
+重复一次或更多次
?重复零次或一次
{n}重复n次
{n,}重复n次或更多次
{n,m}重复n到m次

下面是一些使用重复的例子:

Windows\d+匹配Windows后面跟1个或更多数字

^\w+匹配一行的第一个单词(或整个字符串的第一个单词,具体匹配哪个意思得看选项设置)

字符类

要想查找数字,字母或数字,空白是很简单的,因为已经有了对应这些字符集合的元字符,但是如果你想匹配没有预定义元字符的字符集合(比如元音字母a,e,i,o,u),应该怎么办?

很简单,你只需要在方括号里列出它们就行了,像[aeiou]就匹配任何一个英文元音字母,[.?!]匹配标点符号(.或?或!)。

我们也可以轻松地指定一个字符范围,像[0-9]代表的含意与\d就是完全一致的:一位数字;同理[a-z0-9A-Z_]也完全等同于\w(如果只考虑英文的话)。

下面是一个更复杂的表达式:\(?0\d{2}[) -]?\d{8}。

“(”和“)”也是元字符,后面的分组节里会提到,所以在这里需要使用转义。

这个表达式可以匹配几种格式的电话号码,像(010)88886666,或022-22334455,或02912345678等。我们对它进行一些分析吧:首先是一个转义字符\(,它能出现0次或1次(?),然后是一个0,后面跟着2个数字(\d{2}),然后是)或-或空格中的一个,它出现1次或不出现(?),最后是8个数字(\d{8})。

分枝条件

不幸的是,刚才那个表达式也能匹配010)12345678或(022-87654321这样的“不正确”的格式。要解决这个问题,我们需要用到分枝条件。正则表达式里的分枝条件指的是有几种规则,如果满足其中任意一种规则都应该当成匹配,具体方法是用|把不同的规则分隔开。听不明白?没关系,看例子:

0\d{2}-\d{8}|0\d{3}-\d{7}这个表达式能匹配两种以连字号分隔的电话号码:一种是三位区号,8位本地号(如010-12345678),一种是4位区号,7位本地号(0376-2233445)。

\(?0\d{2}\)?[- ]?\d{8}|0\d{2}[- ]?\d{8}这个表达式匹配3位区号的电话号码,其中区号可以用小括号括起来,也可以不用,区号与本地号间可以用连字号或空格间隔,也可以没有间隔。你可以试试用分枝条件把这个表达式扩展成也支持4位区号的。

\d{5}-\d{4}|\d{5}这个表达式用于匹配美国的邮政编码。美国邮编的规则是5位数字,或者用连字号间隔的9位数字。之所以要给出这个例子是因为它能说明一个问题:使用分枝条件时,要注意各个条件的顺序。如果你把它改成\d{5}|\d{5}-\d{4}的话,那么就只会匹配5位的邮编(以及9位邮编的前5位)。原因是匹配分枝条件时,将会从左到右地测试每个条件,如果满足了某个分枝的话,就不会去再管其它的条件了。

分组

我们已经提到了怎么重复单个字符(直接在字符后面加上限定符就行了);但如果想要重复多个字符又该怎么办?你可以用小括号来指定子表达式(也叫做分组),然后你就可以指定这个子表达式的重复次数了,你也可以对子表达式进行其它一些操作(后面会有介绍)。

(\d{1,3}\.){3}\d{1,3}是一个简单的IP地址匹配表达式。要理解这个表达式,请按下列顺序分析它:\d{1,3}匹配1到3位的数字,(\d{1,3}\.){3}匹配三位数字加上一个英文句号(这个整体也就是这个分组)重复3次,最后再加上一个一到三位的数字(\d{1,3})。

IP地址中每个数字都不能大于255. 经常有人问我, 01.02.03.04 这样前面带有0的数字, 是不是正确的IP地址呢? 答案是: 是的, IP 地址里的数字可以包含有前导 0 (leading zeroes).

不幸的是,它也将匹配256.300.888.999这种不可能存在的IP地址。如果能使用算术比较的话,或许能简单地解决这个问题,但是正则表达式中并不提供关于数学的任何功能,所以只能使用冗长的分组,选择,字符类来描述一个正确的IP地址:((2[0-4]\d|25[0-5]|[01]?\d\d?)\.){3}(2[0-4]\d|25[0-5]|[01]?\d\d?)。

理解这个表达式的关键是理解2[0-4]\d|25[0-5]|[01]?\d\d?,这里我就不细说了,你自己应该能分析得出来它的意义。

反义

有时需要查找不属于某个能简单定义的字符类的字符。比如想查找除了数字以外,其它任意字符都行的情况,这时需要用到反义:

表3.常用的反义代码
代码/语法 说明
\W匹配任意不是字母,数字,下划线,汉字的字符
\S匹配任意不是空白符的字符
\D匹配任意非数字的字符
\B匹配不是单词开头或结束的位置
[^x]匹配除了x以外的任意字符
[^aeiou]匹配除了aeiou这几个字母以外的任意字符

例子:\S+匹配不包含空白符的字符串。

<a[^>]+>匹配用尖括号括起来的以a开头的字符串。

后向引用

使用小括号指定一个子表达式后,匹配这个子表达式的文本(也就是此分组捕获的内容)可以在表达式或其它程序中作进一步的处理。默认情况下,每个分组会自动拥有一个组号,规则是:从左向右,以分组的左括号为标志,第一个出现的分组的组号为1,第二个为2,以此类推。

呃……其实,组号分配还不像我刚说得那么简单:

  • 分组0对应整个正则表达式
  • 实际上组号分配过程是要从左向右扫描两遍的:第一遍只给未命名组分配,第二遍只给命名组分配--因此所有命名组的组号都大于未命名的组号
  • 你可以使用(?:exp)这样的语法来剥夺一个分组对组号分配的参与权.

后向引用用于重复搜索前面某个分组匹配的文本。例如,\1代表分组1匹配的文本。难以理解?请看示例:

\b(\w+)\b\s+\1\b可以用来匹配重复的单词,像go go, 或者kitty kitty。这个表达式首先是一个单词,也就是单词开始处和结束处之间的多于一个的字母或数字(\b(\w+)\b),这个单词会被捕获到编号为1的分组中,然后是1个或几个空白符(\s+),最后是分组1中捕获的内容(也就是前面匹配的那个单词)(\1)。

你也可以自己指定子表达式的组名。要指定一个子表达式的组名,请使用这样的语法:(?<Word>\w+)(或者把尖括号换成'也行:(?'Word'\w+)),这样就把\w+的组名指定为Word了。要反向引用这个分组捕获的内容,你可以使用\k<Word>,所以上一个例子也可以写成这样:\b(?<Word>\w+)\b\s+\k<Word>\b。

使用小括号的时候,还有很多特定用途的语法。下面列出了最常用的一些:

表4.常用分组语法
分类 代码/语法 说明
捕获(exp)匹配exp,并捕获文本到自动命名的组里
(?<name>exp)匹配exp,并捕获文本到名称为name的组里,也可以写成(?'name'exp)
(?:exp)匹配exp,不捕获匹配的文本,也不给此分组分配组号
零宽断言(?=exp)匹配exp前面的位置
(?<=exp)匹配exp后面的位置
(?!exp)匹配后面跟的不是exp的位置
(?<!exp)匹配前面不是exp的位置
注释(?#comment)这种类型的分组不对正则表达式的处理产生任何影响,用于提供注释让人阅读

我们已经讨论了前两种语法。第三个(?:exp)不会改变正则表达式的处理方式,只是这样的组匹配的内容不会像前两种那样被捕获到某个组里面,也不会拥有组号。“我为什么会想要这样做?”——好问题,你觉得为什么呢?

零宽断言

地球人,是不是觉得这些术语名称太复杂,太难记了?我也有同感。知道有这么一种东西就行了,它叫什么,随它去吧!人若无名,便可专心练剑;物若无名,便可随意取舍……

接下来的四个用于查找在某些内容(但并不包括这些内容)之前或之后的东西,也就是说它们像\b,^,$那样用于指定一个位置,这个位置应该满足一定的条件(即断言),因此它们也被称为零宽断言。最好还是拿例子来说明吧:

断言用来声明一个应该为真的事实。正则表达式中只有当断言为真时才会继续进行匹配。

(?=exp)也叫零宽度正预测先行断言,它断言自身出现的位置的后面能匹配表达式exp。比如\b\w+(?=ing\b),匹配以ing结尾的单词的前面部分(除了ing以外的部分),如查找I'm singing while you're dancing.时,它会匹配sing和danc。

(?<=exp)也叫零宽度正回顾后发断言,它断言自身出现的位置的前面能匹配表达式exp。比如(?<=\bre)\w+\b会匹配以re开头的单词的后半部分(除了re以外的部分),例如在查找reading a book时,它匹配ading。

假如你想要给一个很长的数字中每三位间加一个逗号(当然是从右边加起了),你可以这样查找需要在前面和里面添加逗号的部分:((?<=\d)\d{3})+\b,用它对1234567890进行查找时结果是234567890。

下面这个例子同时使用了这两种断言:(?<=\s)\d+(?=\s)匹配以空白符间隔的数字(再次强调,不包括这些空白符)。

负向零宽断言

前面我们提到过怎么查找不是某个字符或不在某个字符类里的字符的方法(反义)。但是如果我们只是想要确保某个字符没有出现,但并不想去匹配它时怎么办?例如,如果我们想查找这样的单词--它里面出现了字母q,但是q后面跟的不是字母u,我们可以尝试这样:

\b\w*q[^u]\w*\b匹配包含后面不是字母u的字母q的单词。但是如果多做测试(或者你思维足够敏锐,直接就观察出来了),你会发现,如果q出现在单词的结尾的话,像Iraq,Benq,这个表达式就会出错。这是因为[^u]总要匹配一个字符,所以如果q是单词的最后一个字符的话,后面的[^u]将会匹配q后面的单词分隔符(可能是空格,或者是句号或其它的什么),后面的\w*\b将会匹配下一个单词,于是\b\w*q[^u]\w*\b就能匹配整个Iraq fighting。负向零宽断言能解决这样的问题,因为它只匹配一个位置,并不消费任何字符。现在,我们可以这样来解决这个问题:\b\w*q(?!u)\w*\b。

零宽度负预测先行断言(?!exp),断言此位置的后面不能匹配表达式exp。例如:\d{3}(?!\d)匹配三位数字,而且这三位数字的后面不能是数字;\b((?!abc)\w)+\b匹配不包含连续字符串abc的单词。

同理,我们可以用(?<!exp),零宽度负回顾后发断言来断言此位置的前面不能匹配表达式exp:(?<![a-z])\d{7}匹配前面不是小写字母的七位数字。

请详细分析表达式(?<=<(\w+)>).*(?=<\/\1>),这个表达式最能表现零宽断言的真正用途。

一个更复杂的例子:(?<=<(\w+)>).*(?=<\/\1>)匹配不包含属性的简单HTML标签内里的内容。(?<=<(\w+)>)指定了这样的前缀:被尖括号括起来的单词(比如可能是<b>),然后是.*(任意的字符串),最后是一个后缀(?=<\/\1>)。注意后缀里的\/,它用到了前面提过的字符转义;\1则是一个反向引用,引用的正是捕获的第一组,前面的(\w+)匹配的内容,这样如果前缀实际上是<b>的话,后缀就是</b>了。整个表达式匹配的是<b>和</b>之间的内容(再次提醒,不包括前缀和后缀本身)。

注释

小括号的另一种用途是通过语法(?#comment)来包含注释。例如:2[0-4]\d(?#200-249)|25[0-5](?#250-255)|[01]?\d\d?(?#0-199)。

要包含注释的话,最好是启用“忽略模式里的空白符”选项,这样在编写表达式时能任意的添加空格,Tab,换行,而实际使用时这些都将被忽略。启用这个选项后,在#后面到这一行结束的所有文本都将被当成注释忽略掉。例如,我们可以前面的一个表达式写成这样:

      (?<=    # 断言要匹配的文本的前缀
      <(\w+)> # 查找尖括号括起来的字母或数字(即HTML/XML标签)
      )       # 前缀结束
      .*      # 匹配任意文本
      (?=     # 断言要匹配的文本的后缀
      <\/\1>  # 查找尖括号括起来的内容:前面是一个"/",后面是先前捕获的标签
      )       # 后缀结束

贪婪与懒惰

当正则表达式中包含能接受重复的限定符时,通常的行为是(在使整个表达式能得到匹配的前提下)匹配尽可能多的字符。以这个表达式为例:a.*b,它将会匹配最长的以a开始,以b结束的字符串。如果用它来搜索aabab的话,它会匹配整个字符串aabab。这被称为贪婪匹配。

有时,我们更需要懒惰匹配,也就是匹配尽可能少的字符。前面给出的限定符都可以被转化为懒惰匹配模式,只要在它后面加上一个问号?。这样.*?就意味着匹配任意数量的重复,但是在能使整个匹配成功的前提下使用最少的重复。现在看看懒惰版的例子吧:

a.*?b匹配最短的,以a开始,以b结束的字符串。如果把它应用于aabab的话,它会匹配aab(第一到第三个字符)和ab(第四到第五个字符)。

为什么第一个匹配是aab(第一到第三个字符)而不是ab(第二到第三个字符)?简单地说,因为正则表达式有另一条规则,比懒惰/贪婪规则的优先级更高:最先开始的匹配拥有最高的优先权——The match that begins earliest wins。

表5.懒惰限定符
代码/语法 说明
*?重复任意次,但尽可能少重复
+?重复1次或更多次,但尽可能少重复
??重复0次或1次,但尽可能少重复
{n,m}?重复n到m次,但尽可能少重复
{n,}?重复n次以上,但尽可能少重复

处理选项

在C#中,你可以使用Regex(String, RegexOptions)构造函数来设置正则表达式的处理选项。如:Regex regex = new Regex(@"\ba\w{6}\b", RegexOptions.IgnoreCase);

上面介绍了几个选项如忽略大小写,处理多行等,这些选项能用来改变处理正则表达式的方式。下面是.Net中常用的正则表达式选项:

表6.常用的处理选项
名称 说明
IgnoreCase(忽略大小写)匹配时不区分大小写。
Multiline(多行模式)更改^和$的含义,使它们分别在任意一行的行首和行尾匹配,而不仅仅在整个字符串的开头和结尾匹配。(在此模式下,$的精确含意是:匹配\n之前的位置以及字符串结束前的位置.)
Singleline(单行模式)更改.的含义,使它与每一个字符匹配(包括换行符\n)。
IgnorePatternWhitespace(忽略空白)忽略表达式中的非转义空白并启用由#标记的注释。
ExplicitCapture(显式捕获)仅捕获已被显式命名的组。

一个经常被问到的问题是:是不是只能同时使用多行模式和单行模式中的一种?答案是:不是。这两个选项之间没有任何关系,除了它们的名字比较相似(以至于让人感到疑惑)以外。

平衡组/递归匹配

这里介绍的平衡组语法是由.Net Framework支持的;其它语言/库不一定支持这种功能,或者支持此功能但需要使用不同的语法。

有时我们需要匹配像( 100 * ( 50 + 15 ) )这样的可嵌套的层次性结构,这时简单地使用\(.+\)则只会匹配到最左边的左括号和最右边的右括号之间的内容(这里我们讨论的是贪婪模式,懒惰模式也有下面的问题)。假如原来的字符串里的左括号和右括号出现的次数不相等,比如( 5 / ( 3 + 2 ) ) ),那我们的匹配结果里两者的个数也不会相等。有没有办法在这样的字符串里匹配到最长的,配对的括号之间的内容呢?

为了避免(和\(把你的大脑彻底搞糊涂,我们还是用尖括号代替圆括号吧。现在我们的问题变成了如何把xx <aa <bbb> <bbb> aa> yy这样的字符串里,最长的配对的尖括号内的内容捕获出来?

这里需要用到以下的语法构造:

  • (?'group') 把捕获的内容命名为group,并压入堆栈(Stack)
  • (?'-group') 从堆栈上弹出最后压入堆栈的名为group的捕获内容,如果堆栈本来为空,则本分组的匹配失败
  • (?(group)yes|no) 如果堆栈上存在以名为group的捕获内容的话,继续匹配yes部分的表达式,否则继续匹配no部分
  • (?!) 零宽负向先行断言,由于没有后缀表达式,试图匹配总是失败

如果你不是一个程序员(或者你自称程序员但是不知道堆栈是什么东西),你就这样理解上面的三种语法吧:第一个就是在黑板上写一个"group",第二个就是从黑板上擦掉一个"group",第三个就是看黑板上写的还有没有"group",如果有就继续匹配yes部分,否则就匹配no部分。

我们需要做的是每碰到了左括号,就在压入一个"Open",每碰到一个右括号,就弹出一个,到了最后就看看堆栈是否为空--如果不为空那就证明左括号比右括号多,那匹配就应该失败。正则表达式引擎会进行回溯(放弃最前面或最后面的一些字符),尽量使整个表达式得到匹配。

<                         #最外层的左括号
    [^<>]*                #最外层的左括号后面的不是括号的内容
    (
        (
            (?'Open'<)    #碰到了左括号,在黑板上写一个"Open"
            [^<>]*       #匹配左括号后面的不是括号的内容
        )+
        (
            (?'-Open'>)   #碰到了右括号,擦掉一个"Open"
            [^<>]*        #匹配右括号后面不是括号的内容
        )+
    )*
    (?(Open)(?!))         #在遇到最外层的右括号前面,判断黑板上还有没有没擦掉的"Open";如果还有,则匹配失败

>                         #最外层的右括号

平衡组的一个最常见的应用就是匹配HTML,下面这个例子可以匹配嵌套的<div>标签:<div[^>]*>[^<>]*(((?'Open'<div[^>]*>)[^<>]*)+((?'-Open'</div>)[^<>]*)+)*(?(Open)(?!))</div>.

还有些什么东西没提到

上边已经描述了构造正则表达式的大量元素,但是还有很多没有提到的东西。下面是一些未提到的元素的列表,包含语法和简单的说明。你可以在网上找到更详细的参考资料来学习它们--当你需要用到它们的时候。如果你安装了MSDN Library,你也可以在里面找到.net下正则表达式详细的文档。这里的介绍很简略,如果你需要更详细的信息,而又没有在电脑上安装MSDN Library,可以查看关于正则表达式语言元素的MSDN在线文档。

id="cproIframe_u460561_2" width="300" height="250" src="http://pos.baidu.com/acom?adn=3&at=231&aurl=&cad=1&ccd=24&cec=UTF-8&cfv=16&ch=0&col=en-US&conBW=0&conOP=1&cpa=1&dai=2&dis=0&ltr=https%3A%2F%2Fwww.baidu.com%2Flink%3Furl%3Dr1VWLdbWNH-vHU4P2EeTs_hRQ9TxdeBBOFKqMT65jMtw79BXVcNdNxeZsrJtCuF2%26ie%3Dutf-8%26f%3D8%26tn%3Dbaidu%26wd%3D%25E6%25AD%25A3%25E5%2588%2599%25E8%25A1%25A8%25E8%25BE%25BE%25E5%25BC%258F%26inputT%3D1670884%26bs%3Demacs%2520case-replace&ltu=http%3A%2F%2Fwww.jb51.net%2Ftools%2Fzhengze.html&lu_161=6&lunum=6&n=jb51_cpr&pcs=1351x657&pis=10000x10000&ps=7967x1037&psr=1366x768&pss=1351x7973&qn=9077c2f64564c441&rad=&rsi0=300&rsi1=250&rsi5=4&rss0=%23FFFFFF&rss1=%23FFFFFF&rss2=%230000ff&rss3=%23333333&rss4=%23333333&rss5=&rss6=%23e10900&rss7=&scale=&skin=tabcloud_skin_3&stid=5&td_id=460561&ti=%E6%AD%A3%E5%88%99%E8%A1%A8%E8%BE%BE%E5%BC%8F30%E5%88%86%E9%92%9F%E5%85%A5%E9%97%A8%E6%95%99%E7%A8%8B_%E8%84%9A%E6%9C%AC%E4%B9%8B%E5%AE%B6&titFF=%E5%AE%8B%E4%BD%93&titFS=12&titTA=left&tn=text_default_300_250&tpr=1429018152272&ts=1&version=2.0&xuanting=0&dtm=BAIDU_DUP2_SETJSONADSLOT&dc=2&di=u460561&tt=1429018152254.147.186.187" align="center,center" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" frameborder="0" allowtransparency="true">
表7.尚未详细讨论的语法
代码/语法 说明
\a报警字符(打印它的效果是电脑嘀一声)
\b通常是单词分界位置,但如果在字符类里使用代表退格
\t制表符,Tab
\r回车
\v竖向制表符
\f换页符
\n换行符
\eEscape
\0nnASCII代码中八进制代码为nn的字符
\xnnASCII代码中十六进制代码为nn的字符
\unnnnUnicode代码中十六进制代码为nnnn的字符
\cNASCII控制字符。比如\cC代表Ctrl+C
\A字符串开头(类似^,但不受处理多行选项的影响)
\Z字符串结尾或行尾(不受处理多行选项的影响)
\z字符串结尾(类似$,但不受处理多行选项的影响)
\G当前搜索的开头
\p{name}Unicode中命名为name的字符类,例如\p{IsGreek}
(?>exp)贪婪子表达式
(?<x>-<y>exp)平衡组
(?im-nsx:exp)在子表达式exp中改变处理选项
(?im-nsx)为表达式后面的部分改变处理选项
(?(exp)yes|no)把exp当作零宽正向先行断言,如果在这个位置能匹配,使用yes作为此组的表达式;否则使用no
(?(exp)yes)同上,只是使用空表达式作为no
(?(name)yes|no)如果命名为name的组捕获到了内容,使用yes作为表达式;否则使用no
(?(name)yes)同上,只是使用空表达式作为no



adn论坛中文版 程序特点:<br> 1, 超小型,压缩包只有55k,解开后全部不到130K<br> 2, 界面简单实用,无过多华而不实的功能,论坛速度超快<br> 3, 足够强大的后台管理,让你几乎可以修改论坛的全部<br> 4, 安装简便,特别适合对功能要求不高,又用免费空间的个人站长<br> 5,6.... 您来自己体会 :-) 立即下载

相关推荐

java视频种子(超多30G)

全是学习的视频,2010传智播客struts2.1.8视频教程,张孝祥Java基础加强,还有面试题

信息学奥赛一本通(C++版) 第二部分 基础算法 第六章 贪心算法

总目录详见:https://blog.youkuaiyun.com/mrcrack/article/details/86501716 信息学奥赛一本通(C++版) 第二部分 基础算法 第六章 贪心算法 不适合初学者做的题如下 2018-5-17 1321 【例6.3】删数问题(Noip1994) 1322 【例6.4】拦截导弹问题(Noip1999) 1324 【例6.6】整数区间 1224 最大子矩阵...

mrcrack的博客 8024

电影收藏专家

影迷发烧友必备,一键电影收藏,超级方便,电影收藏专家

正则表达式(9):扩展正则表达式

上图中的扩展正则使用了分组符号”( )”,”(com|net)”表示将括号内的内容看做一个整体,而括号内的内容为”com|net”,它表示”com或者net”,所以,”(com|net)$”就表示以com或者net结尾的行。上图中,grep命令使用了”-E”选项,表示grep命令会把”正则表达式”中的符号当成”扩展正则表达式”去理解,而不再使用默认的”基本正则表达式”。5、顶级域名之前必须包含一个”点”,换句话说就是,邮箱必须以”.com”、”.net”、”.org”、”.edu”结尾。

qq_40531442的博客 2174

ADN视频收藏专家1.0正式版带采集

后台路径:Adnim/adn_index.asp 用户名:admin 密码:admin888 认证码:adnim5 1:如何在模板文件《影片内容页》动态调用影片的点播数量? [removed][removed] 2:如何在模板文件中调用生成的JS文件? 最新: [removed][removed] 热门: [removed][removed] 推荐: [removed][removed] 3:为了方便站长自定义搜索表单,故列出范例供站长参考. 4:如何自己制作模板? 第一步:复制skin/目录下面的skin_01文件夹并命名为skin_02(随意命名) 第二步:设计修改skin_02目录下面的各个文件,切记(skin_02文件夹下的文件名不要更改,否则不能加载) 第三步:进入网站后台》网站基本配置》修改模板名称为你的skin_02即可

ZYNQ裸机LWIP双网口实现

文章目录前言一、LWIP双网口二、使用步骤1.部分说明2.部分代码总结 前言 一、LWIP双网口 由于项目需要多通讯口,查阅资料发现lwip支持多网口操作。于是,就开搞了。 二、使用步骤 1.部分说明 利用xemac_add函数在网卡链表中添加一个网卡,即使用netif块重复xemac_add操作。 先用轮询的方式实现双网口,后期修改为中断模式 2.部分代码 导入官方例程LWip echo server, 修改main函数,增加一个netif块 #if LWIP_IPV6==0 #if L..

weixin_35865280的博客 1万+

Python正则表达式

正则表达式是对字符串提取的一套规则,我们把这个规则用正则里面的特定语法表达出来,去匹配满足这个规则的字符串。正则表达式具有通用型,不仅python里面可以用,其他的语言也一样适用。正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配,常用的有都可以用于匹配字符串。

2301_81704383的博客 1325

从零构建FOC:手把手教你实现无刷电机磁场定向控制

本文是一份详尽的FOC(磁场定向控制)实战教程,指导开发者从零开始构建无刷电机驱动系统。文章深入解析了FOC的核心算法,包括坐标变换(Clarke/Park)、SVPWM调制和双环PI控制,并对比了有感与无感方案的实现差异。通过分步调试指南,帮助读者亲手实现稳定、高效的无刷电机控制,彻底掌握其底层原理。

h3i4j的博客 514

linux正则表达式,正则表达式分类,元字符,基础正则表达式,扩展正则表达式,正则表达式案例

上文介绍了通配符1,本文介绍、总结和通配符有着诸多共同点的一类符号,即正则表达式(regular expression)。只是通配符的对象是文件、或目录,而后者对象是文本内容。在很多地方都有正则表达式的身影,它的作用是用来匹配指定式样的内容,个人理解为,正则表达式规定了指定式样pattern,能匹配该指定式样的字符或字符串即为内容,内容的来源可以是文件、某个标准输入等,使用正则表达式(regular expression)的目的就是匹配到了该内容。

有人说学习`这个`最好的时间是十年前,有人说最好的时间是现在,众说纷纭... 1821

华为IC岗笔试刷题含答案(2)

又做了几套题,记录了部分及答案,如有错误,欢迎评论指正。

Ingrid的博客 1万+

用户行为路径可视化_桑葚图(Sankey)

桑基图对用户行为路径可视化的blog学习笔记。

徐思孟的博客 3856

shell 正则表达式详解

什么是正则表达式;为什么使用正则表达式;如何使用正则表达式;基本正则表达式;扩展正则表达式; 包含正则表达式例题。

weixin_48814356的博客 3003

Linux系统故障排查思路实践教程(上)

本文主要介绍了Linux系统日志分析与常见故障排查的实用方法。首先从系统日志的分类及其涉及的日志文件进行说明;其次详细讲解了忘记用户密码的解决方案;接着对系统无法启动问题,提供了异常断电后修复文件系统、/etc/fstab文件丢失恢复等常见故障的处理方案。最后介绍了文件系统只读错误的排查思路和修复方法,包括磁盘空间检查、文件系统修复等实用技巧。全文提供了大量具体命令和操作流程,为Linux系统维护人员提供了实用的故障处理指南。

提供C#相关开发 、云计算、运维测试、网络安全相关技术分享与服务,有意向可联系。 330

linux正则表达式大全,正则表达式,正则表达式语法大全

正则表达式,正则表达式语法大全正则表达式分为两类:基本正则表达式:BRE扩展正则表达式:ERE基本正则表达式的元字符:字符匹配:.: 匹配任意单个字符;[]: 匹配指定范围内的任意单个字符[^]:匹配指定范围外的任意单个字符[:digit:],[:upper:],[:lower:],[:alpha:],[:alnum:],[:space:],[:punct:]匹配次数:用在要指定次数的字符后面,...

weixin_32955259的博客 2878

qq对接openclaw,通过qq发送命令

把 OpenClaw 接入 QQ 和微信,目前主流的微信文章和教程主要提供了两种截然不同的路径。我为你梳理了它们的核心区别和关键步骤,你可以根据自己的需求来选择。

suny8的专栏 270

用「OpenClaw」打造新媒体运营神器:小红书/公众号全自动选题→创作→排版→发布全流程

对于新媒体运营的从业者来说,AI不是要取代运营人员,而是把他们从繁琐的重复劳动中解放出来,专注于更核心的内容策略、用户运营、品牌建设,这才是AI在传统行业落地的真正价值。这是最终输出可发布内容的核心智能体,我们通过「OpenClaw」的Prompt工程,结合不同平台的排版规范,实现了一键生成符合要求的排版,完全替代人工重复劳动。这套系统的落地,不是技术的炫技,而是真正用AI解决了新媒体运营的核心痛点:用自动化替代重复的人工劳动,用数据决策替代经验主义,用全闭环执行替代纸上谈兵的建议。

专注于Python爬虫开发,分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验,使用Scrapy、BeautifulSoup等工具,解决数据抓取难题。 198

【正则表达式】{1} ——正则表达式的语法

参考资料:Python网络爬虫与信息提取(北京理工大学慕课) 正则表达式的语法: 正则表达式语法由字符和操作符构成 正则表达式的常用操作符: 操作符 说明 实例 . 表示任何单个字符 [ ] 字符集,对单个字符给出取值范围 [abc]表示a、b、c,[a-z]表示a到z单个字符 [^ ] 非字符集,对单个字符给出排除范围 [^abc]表示非a或b或c的单个字符 ...

Giyn 4783

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

正则表达式总结

每次使用到正则表达式的时候都要去翻书或者去网上查,很麻烦,抽出点时间做一个总结,方便以后用到的时候查阅。一、正则表达式的几个特殊符号1、^和$两个特殊的符号‘^’和’$’。他们的作用是分别指出一个字符串的开始和结束。例子如下:"^The":表示所有以"The"开始的字符串("There","The cat"等); "of despair$":表示所以以"of despair"结尾的字符串; "^ab

lmb55的专栏 2271

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

上一篇: linux 如何查看某个程序的进程号
下一篇: Emacs 查找与替换(2)
ly0303521
博客等级 码龄17年 135粉丝 90原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值