选择器切割正则的进化

本文介绍了一种使用正则表达式来解析CSS选择器的方法,包括标签、ID、类、属性选择器等,并通过实例展示了如何将复杂的CSS选择器分解成更简单的元素。

//标签,ID 类 伪类 属性的标识符 它们的主体部分,亲子相邻兄长并联通配符,空白
var reg = /[\w\u00a1-\uFFFF][\w\u00a1-\uFFFF-]*|[#.:\[][\w\(\)\]]+|\s*[>+~,*]\s*|\s+/g


        

//让小括号里面的东西不被切割
var reg = /[\w\u00a1-\uFFFF][\w\u00a1-\uFFFF-]*|[#.:\[](?:[\w\u00a1-\uFFFF-]|\([^\)]*\)|\])+|(?:\s*)[>+~,*](?:\s*)|\s+/g
        

//确保属性选择器作为一个完整的词素
var reg = /[\w\u00a1-\uFFFF][\w\u00a1-\uFFFF-]*|[#.:](?:[\w\u00a1-\uFFFF-]|\S*\([^\)]*\))+|\[[^\]]*\]|(?:\s*)[>+~,*](?:\s*)|\s+/g
        

//缩小后代选择器的范围
var reg = /[\w\u00a1-\uFFFF][\w\u00a1-\uFFFF-]*|[#.:](?:[\w\u00a1-\uFFFF-]|\S+\([^\)]*\))+|\[[^\]]*\]|(?:\s*)[>+~,*](?:\s*)|\s(?=[\w\u00a1-\uFFFF*#.[:])/g
        

解决左边没用的空白字符串


        var reg_split = /^\s+|[\w\u00a1-\uFFFF][\w\u00a1-\uFFFF-]*|[#.:](?:[\w\u00a1-\uFFFF-]|\S+\([^\)]*\))+|\[[^\]]*\]|(?:\s*)[>+~,*](?:\s*)|\s+(?=[\w\u00a1-\uFFFF*#.[:])/g;
        var selectors = "  [aaa=99] > dfdsf ,ggg   eee  iii ";
        // var selectors = "  [aaa=eee] jjjj"
        // var selectors = " p span"
        var array = [],i=0,ri=0
        selectors.replace(reg_split,function(selector){
          if(selector == false){//如果为空白字符串
            i++ && (array[ri++] = " ");//并且并不是第一个捕获的
          }else if(selector.match(/^\s*([>+~,*])\s*$/)){
            array[ri++] = RegExp.$1;
          }else {
            array[ri++] = selector;
          }
        });
        alert("|"+array.join("|"));

修正无用空白字符的判定与伪类选择器的匹配正则


        var reg_split =/^\s+|[\w\u00a1-\uFFFF][\w\u00a1-\uFFFF-]*|[#.:][\w\u00a1-\uFFFF-]+(?:\([^\)]*\))?|\[[^\]]*\]|(?:\s*)[>+~,*](?:\s*)|\s(?=[\w\u00a1-\uFFFF*#.[:])/g;
        var selectors = "  div:eq(0) ";
        var parts = [],i=0,ri=0
         selectors.replace(reg_split,function(part){
            i++
            if(part == false ){//如果为空白字符串
                if(i)
                    parts[ri++] = " ";//并且并不是第一个捕获的
            }else if(part.match(/^\s*([>+~,*])\s*$/)){
                parts[ri++] = RegExp.$1;
            }else {
                parts[ri++] = part;
            }
        });

var reg_split = /^[\w\u00a1-\uFFFF\-\*]+|[#.:][\w\u00a1-\uFFFF-]+(?:\([^\)]*\))?|\[[^\]]*\]|(?:\s*)[>+~,](?:\s*)|\s(?=[\w\u00a1-\uFFFF*#.[:])|^\s+/;
var slim = /\s+|\s*[>+~,*]\s*$/
function spliter(expr) {
    var flag_break = false;
    var full = [];//这里放置切割单个选择器群组得到的词素,以“,”为界
    var parts = [];//这里放置切割单个选择器组得到的词素,以关系选择器为界
    do {
        expr = expr.replace(reg_split, function(part) {
            if (part === ",") {//这个切割器只处理到第一个并联选择器
                flag_break = true;
            } else {
                if (part.match(slim)) {//对关系,并联,通符符选择器两边的空白进行处理
                    //对parts进行反转,因为div.aaa,反转后先处理.aaa
                    full = full.concat(parts.reverse(), part.replace(/\s/g, ''));
                    parts = [];
                } else {
                    parts[parts.length] = part;
                }
            }
            return "";//去掉已经处理了的部分
        });
        if (flag_break)
            break;
    } while (expr)
    full = full.concat(parts.reverse());
    !full[0] && full.shift();//去掉开头第一个空白
    return full;
}
var expr = "  div  >  div#aaa,span"
console.log(spliter(expr));//["div",">","#aaa", "div"]
 
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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