正则表达式学习2009

segment 2009-03-27

正则表达式学习:

1.定义RegExp:

var patt1=new RegExp("e");

2. RegExp对象有三个方法:test(),exec()以及compile()。

 test() 方法检索字符串中的指定值。返回值是 true 或 false。

document.write(patt1.test("The best things in life are free"));

 exec() 方法检索字符串中的指定值。返回值是被找到的值。如果没有发现匹配,则返回 null。

document.write(patt1.exec("The best things in life are free"));

 compile() 既可以改变检索模式,也可以添加或删除第二个参数。

var patt1=new RegExp("e");

 document.write(patt1.test("The best things in life are free"));

 patt1.compile("d");

 document.write(patt1.test("The best things in life are free"));

输出true和false;

 

search() 方法用于检索字符串中指定的子字符串,或检索与正则表达式相匹配的子字符串。    返回stringObject 中第一个与 regexp 相匹配的子串的起始位置。

search对大小写敏感,如果找不到则返回-1;

 match() 方法可在字符串内检索指定的值,或找到一个或多个正则表达式的匹配。该方法类似 indexOf() 和 lastIndexOf(),但是它返回指定的值,而不是字符串的位置。

 replace() 方法用于在字符串中用一些字符替换另一些字符,或替换一个与正则表达式匹配的子串。

/////////////////////////////////////////////////////一次替换;

<script type="text/javascript">

 var str="Visit Microsoft!"

document.write(str.replace(/Microsoft/, "W3School"))

 </script>

/////////////////////////////////////////////////////全局替换;

<script type="text/javascript">

 var str="Welcome to Microsoft! "

str=str + "We are proud to announce that Microsoft has "

str=str + "one of the largest Web Developers sites in the world."

 document.write(str.replace(/Microsoft/g, "W3School"))

 </script>

split() 方法用于把一个字符串分割成字符串数组。

 

\d    匹配数字

\w    任意字母或数字或下划线

\s    还包括空格,制表符,换页符等空白字符;

.     除了换行符\n以外的任意字符;

[]    包含一系列字符,能够匹配其中任意一个字符;

[^]   包含字符之外的任意一个字符;

[f-k] f-k之间的任意一个字符;

[^a-f0-3]    a-f0-3之外的任意一个字符;

{n}    重复n次,\w{2}相当于\w\w;

{m,n}    至少重复m次,最多重复n次;

{m,}    至少重复m次;

 ?       匹配0次或者1次;

+        至少出现1次;

*        不出现或者出现任意次;   

^        从开始的地方匹配,

$        结束的地方匹配

\b        单词与空格之间的位置

 

【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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