34、正则表达式优化:分布交替与循环展开技巧

正则表达式优化:分布交替与循环展开技巧

1. 分布交替优化

分布交替优化是一种对正则表达式进行优化的技巧。我们通过一个示例来理解,比较 !(?:com<edu<...<[a-z][a-z])\b" !com\b;edu\b;...\b;[a-z][a-z]\b" 。在后者中,交替后的 !\b" 被分布到了每个可选部分的末尾。

这种优化的潜在好处是,对于那些原本匹配但会被交替后的 !\b" 撤销匹配的可选部分,能在交替内部更快地判定失败。这样可以在退出交替的开销产生之前就识别出失败情况。

不过,这个例子可能不是展示该技巧价值的最佳示例,因为它仅在特定情况下有优势,即某个可选部分可能匹配,但紧随其后的部分可能失败。

需要注意的是,这种优化存在一定风险。在进行手动优化时,要避免破坏更有利的原生优化。例如,当“分布”的子表达式是字面文本时,如将 !(?:this<that):) 中的冒号分布为 !this:;that: ,就会与“暴露字面文本”部分的优化理念产生冲突。一般来说,那些原生优化可能更有成效,所以要谨慎使用这种优化。

在支持暴露结束锚点的系统中,分布正则表达式结尾的 !$" 也需要注意。例如, !(?:com<edu<...)$" 比分布后的 !com$;edu$;...$" 要快得多(在测试的众多系统中,目前只有 Perl 支持这一

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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