29、正则表达式实用技巧与高效表达式构建

正则表达式高效构建与优化

正则表达式实用技巧与高效表达式构建

实用正则表达式技巧

在处理正则表达式时,有多种方法可确保与字段正确对齐。除了之前提到的方法,另一种是确保匹配仅在允许的字段位置开始。从表面上看,这类似于在正则表达式前添加特定符号,但使用了后视断言,如 (?<=^<,) 。不过,由于某些系统可能不支持可变长度的后视断言,这种方法可能无法正常工作。若可变长度是问题所在,可将 (?<=^<,) 替换为 (?:^<(?<=,)) ,但考虑到已有第一种方法可行,这种替换显得过于复杂,且仍依赖于传输过程来绕过逗号,可能导致匹配在不期望的位置开始。因此,使用第一种方法似乎更安全。

此外,还可要求匹配在逗号(或行尾)之前结束,即在正则表达式末尾添加 (?=$;,) ,这能进一步确保不会在不希望的位置进行匹配。但在实际中,若之前的正则表达式已能满足需求,可能不会添加此部分,不过这是一种在需要时可使用的好技巧。

为提高效率,对于支持原子分组的系统,可将匹配双引号字段值的部分从 (?: [^"];"" )+ 改为 (?>[^"]+;"" )+ 。若支持占有优先量词,如 Sun 的 Java 正则表达式包,也可使用它们。这些更改的原因将在后续讨论,最终会得到一个特别高效的版本。

常见的 CSV 格式有多种变体:
- 使用其他字符(如 ; 或制表符)作为分隔符。
- 允许分隔符后有空格,但不将其视为值的一部分。
- 使用反

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仿真方法拓展自身研究思路。
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