iphone中使用第三方工具(RegexKitLite)实现正则表达式

本文介绍两种检查邮箱合法性的方法:一种是使用RegexKitLite库通过正则表达式验证;另一种是通过字符串操作验证,包括检查‘@’和‘.’的存在及非法字符。

http://labs.ywlx.net/?p=2299

赢文用户注册功能模块中需要检查邮箱合法性,这里分享一下两种实现方法。

方法一)RegexKitLite

1)下载地址:http://regexkit.sourceforge.net/RegexKitLite/index.html

2)解压后,将NSString-HexConversion.h/NSString-HexConversion.m添加到工程中

3)工程中添加libicucore.dylib frameworks。

4)用法:

NSString *sEmail = @”he.wenhao@163.com”;

[sEmail isMatchedByRegex:@"\\b([a-zA-Z0-9%_.+\\-]+)@([a-zA-Z0-9.\\-]+?\\.[a-zA-Z]{2,6})\\b”];

返回YES,表示合法

5)常用的一些正则表达式:具体参考官方文档http://regexkit.sourceforge.net/RegexKitLite/index.html

方法二)字符串操作

+(BOOL)validateEmail:(NSString*)email

{

if((0 != [email rangeOfString:@"@"].length) &&

(0 != [email rangeOfString:@"."].length))

{

NSCharacterSet* tmpInvalidCharSet = [[NSCharacterSet alphanumericCharacterSet] invertedSet];

NSMutableCharacterSet* tmpInvalidMutableCharSet = [[tmpInvalidCharSet mutableCopy] autorelease];

[tmpInvalidMutableCharSet removeCharactersInString:@"_-"];

//使用compare option 来设定比较规则,如

//NSCaseInsensitiveSearch是不区分大小写

//NSLiteralSearch 进行完全比较,区分大小写

//NSNumericSearch 只比较定符串的个数,而不比较字符串的字面值

NSRange range1 = [email rangeOfString:@"@"

options:NSCaseInsensitiveSearch];

//取得用户名部分

NSString* userNameString = [email substringToIndex:range1.location];

NSArray* userNameArray   = [userNameString componentsSeparatedByString:@"."];

 

for(NSString* string in userNameArray)

{

NSRange rangeOfInavlidChars = [string rangeOfCharacterFromSet: tmpInvalidMutableCharSet];

if(rangeOfInavlidChars.length != 0 || [string isEqualToString:@""])

return NO;

}

NSString *domainString = [email substringFromIndex:range1.location+1];

NSArray *domainArray   = [domainString componentsSeparatedByString:@"."];

for(NSString *string in domainArray)

{

NSRange rangeOfInavlidChars=[string rangeOfCharacterFromSet:tmpInvalidMutableCharSet];

if(rangeOfInavlidChars.length !=0 || [string isEqualToString:@""])

return NO;

}

return YES;

}

else // no ”@” or ”.” present

return NO;

}

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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