32、正则表达式高效编写与优化技巧

正则表达式高效编写与优化技巧

1. 传输优化

当正则表达式引擎无法提前判定某个字符串绝对无法匹配时,它仍有可能减少实际应用正则表达式的位置数量。以下是几种常见的传输优化方式:
- 字符串/行起始锚点优化 :以 ^ 开头的正则表达式,仅在 ^ 能匹配的位置应用该正则表达式。例如, ^this;that 应写成 ^(this;that) ^(?:this;that) ,这样能让匹配速度更快。类似的优化还涉及 \A 和重复匹配时的 \G
- 隐式锚点优化 :若正则表达式以 .+ 开头且无全局交替,可在其前隐式添加 ^ ,从而利用上一节的字符串/行起始锚点优化,节省大量时间。不过,当 .+ 在捕获括号内时需谨慎使用。
- 字符串/行结束锚点优化 :某些以 $ 或其他结束锚点结尾的正则表达式,其匹配起始位置距离字符串末尾有一定字符数限制。例如, regex(es)?$ 的匹配起始位置距离字符串末尾最多为 8 个字符,引擎可直接跳转到该位置,从而跳过大部分目标字符串。
- 初始字符/字符类/子字符串判别优化 :这是对所需字符/字符串预检查优化的更通用版本。利用正则表达式匹配必须以特

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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