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作者：huangrenhui
出处：https://www.cnblogs.com/huang…
一. 背景
正则表达式是计算机科学的一个概念，很多语言都实现了它。正则表达式应用一些特定的元字符来检索、匹配以及替换符合规定的字符串。
结构正则表达式语法的元字符，由一般字符、规范字符、限定字符（量词）、定位符（边界字符）组成，详情如下
二. 正则表达式引擎
正则表达式是一个用正则符号写出的公式，程序对这个公式进行语法分析，建设一个语法分析树，再依据这个分析树联合正则表达式的引擎生成执行程序（这个执行程序咱们把它称作状态机，也叫状态自动机），用于字符匹配。
而这里的正则表达式引擎就是一套外围算法，用于建设状态机。
目前实现正则表达式引擎的形式有两种：DFA 自动机（Deterministic Final Automata 确定无限状态自动机）和 NFA（Non deterministic Finite Automaton 非确定无限状态自动机）。
比照来看，结构 DFA 自动机的代价远大于 NFA 自动机，但 DFA 自动机的执行效率高于 NFA 自动机。
假如一个字符串的长度是 n，如果用 DFA 自动机作为正则表达式引擎，则匹配的工夫复杂度为 O(n)；如果用 NFA 自动机作为正则表达式引擎，因为 NFA 自动机在匹配过程中存在大量的分支和回溯，假如 NFA 的状态数为 s，则该匹配算法的工夫复杂度为 O(ns)。
NFA 自动机的劣势是反对更多功能。例如：捕捉 group、环视、占有优先量词等高级性能。这些性能都是基于子表达式独立进行匹配，因而在编程语言里，应用的正则表达式库都是基于 NFA 实现的。
那么 NFA 自动机到底是怎么进行匹配的呢？接下来以上面的例子来进行阐明：
text = "aabcab"
regex = "bc"NFA 主动机会读取正则表达式的每一个字符，拿去和指标字符串匹配，匹配胜利就换正则表达式的下一个字符，反之就持续和指标字符串的下一个字符进行匹配。
合成一下过程：
1）读取正则表达式的第一个匹配符和字符串的第一个字符进行比拟，b 对 a，不匹配；持续换字符串的下一个字符，也就是 a，不匹配；持续换下一个，是 b，匹配；
2）同理，读取正则表达式的第二个匹配符和字符串的第四个字符进行比拟，c 对 c，匹配；持续读取正则表达式的下一个字符，然而前面曾经没有可匹配的字符了，完结。
这就是 NFA 自动机的匹配过程，尽管在理论利用中，碰到的正则表达式都要比这简单，但匹配办法是一样的。
三.NFA 自动机的回溯
用 NFA 自动机实现的比较复杂的正则表达式，在匹配过程中常常会引起回溯问题。大量的回溯会长工夫地占用 CPU，从而带来零碎性能开销。如上面例子：
text = "abbc"
regex = "ab{1,3}c"下面例子，匹配目标比较简单。匹配以 a 结尾，以 c 结尾，两头有 1-3 个 b 字符的字符串。NFA 自动机对其解析的过程是这样的：
1）读取正则表达式第一个匹配符 a 和字符串第一个字符 a 进行比拟，a 对 a，匹配；
2）读取正则表达式第一个匹配符 b{1,3} 和字符串的第二个字符 b 进行比拟，匹配。但因为 b{1,3} 示意 1-3 个 b 字符串，NFA 自动机又具备贪心个性，所以此时不会持续读取正则表达式的下一个匹配符，而是仍旧应用 b{1,3} 和字符串的第三个字符 b 进行比拟，后果还是匹配。
3）持续应用 b{1,3} 和字符串的第四个字符 c 进行比拟，发现不匹配了，此时就会产生回溯，曾经读取的字符串第四个字符 c 将被吐进来，指针回到第三个字符 b 的地位。
4）那么产生回溯当前，匹配过程怎么持续呢？程序会读取正则表达式的下一个匹配符 c，和字符串中的第四个字符 c 进行比拟，后果匹配，完结。
四. 如何防止回溯问题？
既然回溯会给零碎带来性能开销，那咱们如何应答呢？如果你有认真看下面那个案例的话，你会发现 NFA 自动机的贪心个性就是导火索，这和正则表达式的匹配模式非亲非故。
1. 贪心模式（Greedy）
顾名思义，就是在数量匹配中，如果独自应用 +、？、* 或（min,max）等量词，正则表达式会匹配尽可能多的内容。
例如，下面那个例子：
text = "abbc"
regex = "ab{1,3}c"就是在贪心模式下，NFA 自动机读取了最大的匹配范畴，即匹配 3 个 b 字符。匹配产生了一次失败，就引起了一次回溯。如果匹配后果是“abbbc”，就会匹配胜利。
text = "abbbc"
regex = "ab{1,3}c"2. 懈怠模式（Reluctant）
在该模式下，正则表达式会尽可能少地反复匹配字符，如果匹配胜利，它会持续匹配残余的字符串。
例如，下面的例子的字符前面加一个“?”，就能够开启懈怠模式。
text = "abc"
regex = "ab{1,3}?c"匹配后果是“abc”，该模式下 NFA 自动机首先抉择最小的匹配范畴，即匹配 1 个 b 字符，因而就防止了回溯问题。
3. 独占模式（Possessive）
同贪心模式一样，独占模式一样会最大限度地匹配更多内容；不同的是，在独占模式下，匹配失败就会完结匹配，不会产生回溯问题。
还是下面的例子，在字符前面加一个“+”，就能够开启独占模式。
text = "abbc"
regex = "ab{1,3}+c"后果是不匹配，完结匹配，不会产生回溯问题。
所以综上所述，防止回溯的办法就是：应用懈怠模式或独占模式。
后面讲述了“Split() 办法应用了正则表达式实现了其弱小的宰割性能，而正则表达式的性能是十分不稳固的，应用不失当会引起回溯问题。”，比方应用了 split 办法提取域名，并查看申请参数是否符合规定。
split 在匹配分组时遇到特殊字符产生了大量回溯，解决办法就是在正则表达式后加一个须要匹配的字符和“+”解决了回溯问题：
\\?(([A-Za-z0-9-~_=%]++\\&{0,1})+)五. 正则表达式的优化
1. 少用贪心模式 ：多用贪心模式会引起回溯问题，能够应用独占模式来防止回溯。
2. 缩小分支抉择 ：分支抉择类型“(X|Y|Z)”的正则表达式会升高性能，在开发的时候要尽量减少应用。如果肯定要用，能够通过以下几种形式来优化：
1）思考抉择的程序，将比拟罕用的选择项放在后面，使他们能够较快地被匹配；
2）能够尝试提取共用模式，例如，将“(abcd|abef)”替换为“ab(cd|ef)”，后者匹配速度较快，因为 NFA 主动机会尝试匹配 ab，如果没有找到，就不会再尝试任何选项；
3）如果是简略的分支抉择类型，能够用三次 index 代替“(X|Y|Z)”，如果测试话，你就会发现三次 index 的效率要比“(X|Y|Z)”高一些。
3. 缩小捕捉嵌套：
捕捉组是指把正则表达式中，子表达式匹配的内容保留到以数字编号或显式命名的数组中，不便前面援用。个别一个（）就是一个捕捉组，捕捉组能够进行嵌套。
非捕捉组则是指参加匹配却不进行分组编号的捕捉组，其表达式个别由（?:exp）组成。
在正则表达式中，每个捕捉组都有一个编号，编号 0 代表整个匹配到的内容。能够看看上面的例子：
public static void main(String[] args) {
String text = "<input high=\"20\"weight=\"70\">test</input>";
String reg = "(<input.*?>)(.*?)(</input>)";
Pattern p = Pattern.compile(reg);
Matcher m = p.matcher(text);
while (m.find()){System.out.println(m.group(0));// 整个匹配到的内容
System.out.println(m.group(1));//<input.*?>
System.out.println(m.group(2));//(.*?)
System.out.println(m.group(3));//(</input>)
}
}
===== 运行后果 =====
<input high="20" weight="70">test</input>
<input high="20" weight="70">
test
</input>如果你并不需要获取某一个分组内的文本，那么就应用非捕捉组，例如，应用“(?:x)”代替“(X)”，例如上面的例子：
public static void main(String[] args) {
String text = "<input high=\"20\"weight=\"70\">test</input>";
String reg = "(?:<input.*?>)(.*?)(?:</input>)";
Pattern p = Pattern.compile(reg);
Matcher m = p.matcher(text);
while (m.find()) {System.out.println(m.group(0));// 整个匹配到的内容
System.out.println(m.group(1));//(.*?)
}
}
===== 运行后果 =====
<input high="20" weight="70">test</input>
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