[Regular] 4、正则表达式的匹配原理原则

本文介绍了正则表达式的两条核心匹配原则:优先选择最左端的匹配结果和匹配优先的量词原则。通过实例解析如何应用这两条原则进行有效匹配。

原则一:优先选择最左端(最靠开头)的匹配结果
  根据这条规则,起始位置最靠左端的匹配结果总是优先于其他可能的匹配结果。这里没有规定优先匹配结果的长度,而只是规定,在所有可能的匹配结果中,优先选择开始位置靠左端的。
  匹配过程:正则匹配先从需要查找的字符串的起始位置开始,尝试匹配整个表达式能匹配的所有样式文本,如果在当前位置测试了所有可能之后不能找到匹配结果,正则引擎就是启动传动装置向右移动一个位置,也就是从字符串的第二个字符之前的位置开始重新尝试。在找到匹配结果以前必须在所有位置重复此过程。只能在尝试了所有位置(从第一个字符直到最后一个字符)都不能匹配结果的情况下,才会报告“匹配失败”。
所以如果用ee来匹配abeen的话,从字符串开始第一轮尝试失败(因为ee不能匹配ab),第二轮尝试也失败(因为ee也不能匹配be),直到第三软尝试能够成功,引擎会停止下来报告匹配ee成功.
  如果不了解这个规则,有时候就不能理解匹配的结果。如用abeen来匹配:“this is 123abeen321 test by abeen”. 结果会是123abeen321中的abeen被匹配,而不是最后的abeen。

原则二:标准的匹配量词*、+、?、{min, max}是匹配优先的
    标准量词是匹配的,在匹配成功之前,进行尝试的次数是存在上限和下限的,匹配优先量词之所以得名,是因为他们总是(或者至少是尝试)匹配多于匹配成功下限的字符。也就是说,标准匹配量词的结果可能并非所有可能结果中最长的,但它们总是尝试匹配可能多的字符,直到匹配上限为止。
    例如: [0-9]+为什么能匹配ABeen 19820527 中的所有数字。1匹配成功之后,实际上已经满足了成功的下限,但此表达式是匹配优先的,所以它不会停止在此处,而会继续下去。继续匹配19820527,直到字符串结束。
过度的匹配优先
  ^.*(?<Test>[0-9][0-9])能够匹配一行字符串的最后两位数字,如果有的话将它们存于Test 组中。来看一下匹配过程, .* 首先匹配整行,而[0-9][0-9]是必须匹配的,在尝试匹配行末的时候会失败,它样它会通知.*自己没法匹配了,为了大局着想,大哥你还是交出点来吧。于是.*很有大哥风范,以大局为重交出一个字符,如果不够还会继续交出字符。当然前提是大哥得先留下自己那份,也就是匹配成功的下限。
    我们来看 ^.*(?<Test>[0-9][0-9]) 匹配 this is a test abeen 1982abeen的过程。.*首先匹配整个字符串以后,第一个[0-9]的匹配要求.*释放一个字符n,但是[0-9]还不能匹配,所以.*必须继续交还字符e,如此循环只到交还2为止。但不幸的是第一个[0-9]匹配成功后,第二个[0-9]不能匹配成功,于是.*大哥再次以大局为重,又释放一个字符8,这样整个表达式就匹配成功,结果是this is a test abeen 1982,Test内容为82.
先来先服务
    如果想用^.*(?<Test>[0-9]+)来匹配一行的最后整个数字,比如匹配this is a test abeen 1982,结果Test只捕获了2,这是为什么呢? 
    你的本意也许是想捕获1982,但结果为什么是2呢!首先.*会捕获整个字符串,然后[0-9]+必须要捕获( 注意是必须)一个数字,所以.*交还了一个2出来,接下来整个表达式中没有必须要匹配的元素了,所以.*不会再交还字符。结果Test只能捕获2了。
  这就是“先来先服务”原则,匹配优先的结构只会在被迫的情况下交还字符。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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