第四周学习心得

Java正则表达式学习
本文介绍了通过菜鸟教程学习Java正则表达式的过程,详细解释了正则表达式的概念及在Java中的应用特点,包括特殊字符的意义和用法。

本周通过菜鸟教程学习了Java的正则表达式。正则表达式定义了字符串的模式。

正则表达式可以用来搜索、编辑或处理文本。

正则表达式并不仅限于某一种语言,但是在每种语言中有细微的差别。
正则表达式语法
在其他语言中,\ 表示:我想要在正则表达式中插入一个普通的(字面上的)反斜杠,请不要给它任何特殊的意义。

在 Java 中,\ 表示:我要插入一个正则表达式的反斜线,所以其后的字符具有特殊的意义。

所以,在其他的语言中(如Perl),一个反斜杠 \ 就足以具有转义的作用,而在 Java 中正则表达式中则需要有两个反斜杠才能被解析为其他语言中的转义作用。也可以简单的理解在 Java 的正则表达式中,两个 \ 代表其他语言中的一个 \,这也就是为什么表示一位数字的正则表达式是 \d,而表示一个普通的反斜杠是 \\。

字符

说明

\

将下一字符标记为特殊字符、文本、反向引用或八进制转义符。例如,“n"匹配字符"n”。"\n"匹配换行符。序列"\\“匹配”\","\(“匹配”("。

^

匹配输入字符串开始的位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性,^ 还会与"\n"或"\r"之后的位置匹配。

$

匹配输入字符串结尾的位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性,$ 还会与"\n"或"\r"之前的位置匹配。

零次或多次匹配前面的字符或子表达式。例如,zo* 匹配"z"和"zoo"。* 等效于 {0,}。

一次或多次匹配前面的字符或子表达式。例如,"zo+"与"zo"和"zoo"匹配,但与"z"不匹配。+ 等效于 {1,}。

?

零次或一次匹配前面的字符或子表达式。例如,"do(es)?“匹配"do"或"does"中的"do”。? 等效于 {0,1}。

{n}

n 是非负整数。正好匹配 n 次。例如,"o{2}"与"Bob"中的"o"不匹配,但与"food"中的两个"o"匹配。

{n,}

n 是非负整数。至少匹配 n 次。例如,"o{2,}“不匹配"Bob"中的"o”,而匹配"foooood"中的所有 o。"o{1,}“等效于"o+”。"o{0,}“等效于"o*”。

{n,m}

m 和 n 是非负整数,其中 n <= m。匹配至少 n 次,至多 m 次。例如,"o{1,3}"匹配"fooooood"中的头三个 o。‘o{0,1}’ 等效于 ‘o?’。注意:您不能将空格插入逗号和数字之间。

?

当此字符紧随任何其他限定符(*、+、?、{n}、{n,}、{n,m})之后时,匹配模式是"非贪心的"。"非贪心的"模式匹配搜索到的、尽可能短的字符串,而默认的"贪心的"模式匹配搜索到的、尽可能长的字符串。例如,在字符串"oooo"中,"o+?“只匹配单个"o”,而"o+“匹配所有"o”。

.

匹配除"\r\n"之外的任何单个字符。若要匹配包括"\r\n"在内的任意字符,请使用诸如"[\s\S]"之类的模式。

(pattern)

匹配 pattern 并捕获该匹配的子表达式。可以使用 $0…$9 属性从结果"匹配"集合中检索捕获的匹配。若要匹配括号字符 ( ),请使用"(“或者”)"。

(?:pattern)

匹配 pattern 但不捕获该匹配的子表达式,即它是一个非捕获匹配,不存储供以后使用的匹配。这对于用"or"字符 (|) 组合模式部件的情况很有用。例如,'industr(?:y|ies) 是比 ‘industry|industries’ 更经济的表达式。

(?=pattern)

执行正向预测先行搜索的子表达式,该表达式匹配处于匹配 pattern 的字符串的起始点的字符串。它是一个非捕获匹配,即不能捕获供以后使用的匹配。例如,‘Windows (?=95|98|NT|2000)’ 匹配"Windows 2000"中的"Windows",但不匹配"Windows 3.1"中的"Windows"。预测先行不占用字符,即发生匹配后,下一匹配的搜索紧随上一匹配之后,而不是在组成预测先行的字符后。

(?!pattern)

执行反向预测先行搜索的子表达式,该表达式匹配不处于匹配 pattern 的字符串的起始点的搜索字符串。它是一个非捕获匹配,即不能捕获供以后使用的匹配。例如,‘Windows (?!95|98|NT|2000)’ 匹配"Windows 3.1"中的 “Windows”,但不匹配"Windows 2000"中的"Windows"。预测先行不占用字符,即发生匹配后,下一匹配的搜索紧随上一匹配之后,而不是在组成预测先行的字符后。

x|y

匹配 x 或 y。例如,‘z|food’ 匹配"z"或"food"。’(z|f)ood’ 匹配"zood"或"food"。

[xyz]

字符集。匹配包含的任一字符。例如,"[abc]“匹配"plain"中的"a”。

[^xyz]

反向字符集。匹配未包含的任何字符。例如,"[^abc]“匹配"plain"中"p”,“l”,“i”,“n”。

[a-z]

字符范围。匹配指定范围内的任何字符。例如,"[a-z]"匹配"a"到"z"范围内的任何小写字母。

[^a-z]

反向范围字符。匹配不在指定的范围内的任何字符。例如,"[^a-z]"匹配任何不在"a"到"z"范围内的任何字符。

\b

匹配一个字边界,即字与空格间的位置。例如,“er\b"匹配"never"中的"er”,但不匹配"verb"中的"er"。

\B

非字边界匹配。“er\B"匹配"verb"中的"er”,但不匹配"never"中的"er"。

\cx

匹配 x 指示的控制字符。例如,\cM 匹配 Control-M 或回车符。x 的值必须在 A-Z 或 a-z 之间。如果不是这样,则假定 c 就是"c"字符本身。

\d

数字字符匹配。等效于 [0-9]。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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