正则表达式

正则表达式的使用,可以通过简单的办法来实现强大的功能。下面先给出一个简单的示例:

^ 为匹配输入字符串的开始位置。

[0-9]+匹配多个数字, [0-9] 匹配单个数字(数字出现一次),+ 匹配一个或者多个(表示数字0~9出现一次或者多次。)

abc$匹配字母 abc 并以 abc 结尾,$ 为匹配输入字符串的结束位置。

var pattern = /[0-9]+abc/g,
	str = '123abcdd';
console.log(pattern.test(str));//123abc
var pattern = /^[0-9]+abc$/g,
	str = '123abcdd';
console.log(pattern.test(str));//NULL

 

  • runoo+b,可以匹配 runoob、runooob、runoooooob 等,+ 号代表前面的字符必须至少出现一次(1次或多次)。

  • runoo*b,可以匹配 runob、runoob、runoooooob 等,* 号代表字符可以不出现,也可以出现一次或者多次(0次、或1次、或多次)。

  • colou?r 可以匹配 color 或者 colour,? 问号代表前面的字符最多只可以出现一次(0次、或1次)。

 

限定符

限定符用来指定正则表达式的一个给定组件必须要出现多少次才能满足匹配。有 * 或 + 或 ? 或 {n} 或 {n,} 或 {n,m} 共6种。

正则表达式的限定符有:

字符描述
*匹配前面的子表达式零次或多次。例如,zo* 能匹配 "z" 以及 "zoo"。* 等价于{0,}。
+匹配前面的子表达式一次或多次。例如,'zo+' 能匹配 "zo" 以及 "zoo",但不能匹配 "z"。+ 等价于 {1,}。
?匹配前面的子表达式零次或一次。例如,"do(es)?" 可以匹配 "do" 、 "does" 中的 "does" 、 "doxy" 中的 "do" 。? 等价于 {0,1}。
{n}n 是一个非负整数。匹配确定的 n 次。例如,'o{2}' 不能匹配 "Bob" 中的 'o',但是能匹配 "food" 中的两个 o。
{n,}n 是一个非负整数。至少匹配n 次。例如,'o{2,}' 不能匹配 "Bob" 中的 'o',但能匹配 "foooood" 中的所有 o。'o{1,}' 等价于 'o+'。'o{0,}' 则等价于 'o*'。
{n,m}m 和 n 均为非负整数,其中n <= m。最少匹配 n 次且最多匹配 m 次。例如,"o{1,3}" 将匹配 "fooooood" 中的前三个 o。'o{0,1}' 等价于 'o?'。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。

 

*、+限定符都是贪婪的,因为它们会尽可能多的匹配文字,只有在它们的后面加上一个?就可以实现非贪婪或最小匹配。

例如,您可能搜索 HTML 文档,以查找括在 H1 标记内的章节标题。该文本在您的文档中如下:

<H1>Chapter 1 - 介绍正则表达式</H1>

贪婪:下面的表达式匹配从开始小于符号 (<) 到关闭 H1 标记的大于符号 (>) 之间的所有内容。

/<.*>/

非贪婪:如果您只需要匹配开始和结束 H1 标签,下面的非贪婪表达式只匹配 <H1>。

/<.*?>/

如果只想匹配开始的 H1 标签,表达式则是:

/<\w+?>/

通过在 *、+ 或 ? 限定符之后放置 ?,该表达式从"贪心"表达式转换为"非贪心"表达式或者最小匹配。

 

待续。。。

 

参考链接:http://www.runoob.com/regexp/regexp-syntax.html

 

 

 

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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