实战python3中的正则表达式

本文深入探讨Python中正则表达式的使用技巧,包括中文字符匹配、findall函数的运用及正则表达式优化策略,避免因不当设置导致的程序运行异常。

python中的正则表达式(re模块)

基本语法讲解链接:

https://www.cnblogs.com/tina-python/p/5508402.html

实战经验

1、所有中文的unicode码的范围是[\u4e00-\u9fa5];
2、findall()时,正则表达式中每一层()包含的那些所能匹配到的元素会被放在一个通道,即一个tuple中;
3、正则表达式写的不合适,可能会因为文本中有大量和正则表达式相似的部分而造成长时间的表达式的匹配,从而使得程序一直运行而不能停止。----> 改变正则表达式

【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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