26、实用正则表达式技巧指南

实用正则表达式技巧指南

1. 回溯问题与路径解析

在正则表达式匹配过程中,回溯是一个常见的现象。例如,当尝试匹配一个路径时,正则表达式可能会进行多次回溯才能最终匹配成功。考虑从 ...local/... 开始的尝试,一旦 [^/]+ 匹配到第二个 l 并在斜杠处失败, $ 会针对保存的每个 l a c o l 状态进行尝试(并失败)。如果还不够,从 ...local/... 开始的尝试会重复大部分过程,然后是 ...local/... 等等。不过,在文件名通常较短的情况下,这种回溯问题不必过于担忧(40 次回溯不算什么,4000 万次回溯才真正需要关注)。

接下来,我们要将完整路径拆分为前导路径和文件名部分。有多种方法可以实现这一目标,以下是具体分析:
- 初始方法 :可以使用 ^(.+)/(.+)$ 来将所需部分填充到 $1 $2 中。这个正则表达式看似平衡,但由于贪婪匹配的特性,第一个 .+ 会尽可能多地匹配,直到为了匹配后面的斜杠而进行回溯,从而将回溯部分留给后面的 .+ 。因此, $1 是完整的前导路径, $2

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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