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java正則表達(dá)式優(yōu)化超詳細(xì)舉例講解

 更新時(shí)間:2025年07月18日 11:08:26   作者:天狼1222  
正則表達(dá)式是一種強(qiáng)大的文本處理工具,在數(shù)據(jù)驗(yàn)證、字符串搜索和替換等方面有廣泛應(yīng)用,這篇文章主要介紹了java正則表達(dá)式優(yōu)化的相關(guān)資料,文中通過代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下

1,什么是正則表達(dá)式

正則表達(dá)式使用一些特定的元字符來檢索、匹配以及替換符合規(guī)則的字符串。

構(gòu)造正則表達(dá)式語法的元字符,由普通字符、標(biāo)準(zhǔn)字符、限定字符(量詞)、定位字符(邊界字符)組成

普通字符

字母[a-zA-Z]、數(shù)字[0-9]、下劃線[-]、漢字、標(biāo)點(diǎn)符號等。比如,regex=[a-z]匹配從a到z,26個(gè)字母的任意一個(gè)。

標(biāo)準(zhǔn)字符

能夠與“多種普通字符”匹配的簡單表達(dá)式。比如,\d、\w、\s等,匹配數(shù)字0到9的任意數(shù)字可以用普通字符實(shí)現(xiàn)regex=[0-9],也可以用標(biāo)準(zhǔn)字符實(shí)現(xiàn)regex=\d。

限定字符(量詞)

用于表示匹配的字符數(shù)量。比如,*、+、?、[n}等,匹配任意1到3位的數(shù)字可以使用regex=\d{1,3}表示。

定位字符(邊界字符)

“零寬”,標(biāo)記匹配符合某種條件的位置。比如,$、^等字符,匹配以Hello開頭的字符串可以使用regex=^Hello表示。

2. 正則表達(dá)式引擎

正則表達(dá)式是一個(gè)用正則符號寫出的公式,程序?qū)@個(gè)公式進(jìn)行語法分析,建立一個(gè)語法分析樹,再根據(jù)這個(gè)分析樹結(jié)合正則表達(dá)式的引擎生成執(zhí)行程序(這個(gè)執(zhí)行程序我們把它稱作狀態(tài)機(jī),也叫狀態(tài)自動(dòng)機(jī)),用于字符匹配。

而這里的正則表達(dá)式引擎就是一套核心算法,用于建立狀態(tài)機(jī)。

目前實(shí)現(xiàn)正則表達(dá)式引擎的方式有兩種:DFA 自動(dòng)機(jī)(Deterministic Final Automata 確定有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī))和 NFA 自動(dòng)機(jī)(Non deterministic Finite Automaton 非確定有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī))。

對比來看,構(gòu)造 DFA 自動(dòng)機(jī)的代價(jià)遠(yuǎn)大于 NFA 自動(dòng)機(jī),但 DFA 自動(dòng)機(jī)的執(zhí)行效率高于NFA 自動(dòng)機(jī)。

假設(shè)一個(gè)字符串的長度是 n,如果用 DFA 自動(dòng)機(jī)作為正則表達(dá)式引擎,則匹配的時(shí)間復(fù)雜度為 O(n);如果用 NFA 自動(dòng)機(jī)作為正則表達(dá)式引擎,由于 NFA 自動(dòng)機(jī)在匹配過程中存在大量的分支和回溯,假設(shè) NFA 的狀態(tài)數(shù)為 s,則該匹配算法的時(shí)間復(fù)雜度為 O(ns)。

NFA 自動(dòng)機(jī)的優(yōu)勢是支持更多功能。例如,捕獲 group、環(huán)視、占有優(yōu)先量詞等高級功能。這些功能都是基于子表達(dá)式獨(dú)立進(jìn)行匹配,因此在編程語言里,使用的正則表達(dá)式庫都是基于 NFA 實(shí)現(xiàn)的。

那么 NFA 自動(dòng)機(jī)到底是怎么進(jìn)行匹配的呢?我以下面的字符和表達(dá)式來舉例說明。

text=“aabcab”

regex=“bc”

NFA 自動(dòng)機(jī)會讀取正則表達(dá)式的每一個(gè)字符,拿去和目標(biāo)字符串匹配,匹配成功就換正則表達(dá)式的下一個(gè)字符,反之就繼續(xù)和目標(biāo)字符串的下一個(gè)字符進(jìn)行匹配。

分解一下過程

首先,讀取正則表達(dá)式的第一個(gè)匹配符和字符串的第一個(gè)字符進(jìn)行比較,b 對 a,不匹配;繼續(xù)換字符串的下一個(gè)字符,也是 a,不匹配;繼續(xù)換下一個(gè),是 b,匹配。

然后,同理,讀取正則表達(dá)式的第二個(gè)匹配符和字符串的第四個(gè)字符進(jìn)行比較,c 對 c,匹配;繼續(xù)讀取正則表達(dá)式的下一個(gè)字符,然而后面已經(jīng)沒有可匹配的字符了,結(jié)束。

這就是 NFA 自動(dòng)機(jī)的匹配過程,雖然在實(shí)際應(yīng)用中,碰到的正則表達(dá)式都要比這復(fù)雜,但匹配方法是一樣的。   

NFA 自動(dòng)機(jī)的回溯

用 NFA 自動(dòng)機(jī)實(shí)現(xiàn)的比較復(fù)雜的正則表達(dá)式,在匹配過程中經(jīng)常會引起回溯問題。大量的

回溯會長時(shí)間地占用 CPU,從而帶來系統(tǒng)性能開銷。我來舉例說明。

text=“abbc”

regex=“ab{1,3}c”

這個(gè)例子,匹配目的比較簡單。匹配以 a 開頭,以 c 結(jié)尾,中間有 1-3 個(gè) b 字符的字符串。

NFA 自動(dòng)機(jī)對其解析的過程是這樣的:

首先,讀取正則表達(dá)式第一個(gè)匹配符 a 和字符串第一個(gè)字符 a 進(jìn)行比較,a 對 a,匹配。

然后,讀取正則表達(dá)式第二個(gè)匹配符 b{1,3} 和字符串的第二個(gè)字符 b 進(jìn)行比較,匹配。但因?yàn)?b{1,3} 表示 1-3 個(gè) b 字符串,NFA 自動(dòng)機(jī)又具有貪婪特性,所以此時(shí)不會繼續(xù)讀取正則表達(dá)式的下一個(gè)匹配符,而是依舊使用 b{1,3} 和字符串的第三個(gè)字符 b 進(jìn)行比較,結(jié)果還是匹配。

接著繼續(xù)使用 b{1,3} 和字符串的第四個(gè)字符 c 進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)不匹配了,此時(shí)就會發(fā)生回溯,已經(jīng)讀取的字符串第四個(gè)字符 c 將被吐出去,指針回到第三個(gè)字符 b 的位置。

那么發(fā)生回溯以后,匹配過程怎么繼續(xù)呢?程序會讀取正則表達(dá)式的下一個(gè)匹配符 c,和字符串中的第四個(gè)字符 c 進(jìn)行比較,結(jié)果匹配,結(jié)束。

如何避免回溯問題?

既然回溯會給系統(tǒng)帶來性能開銷,那如何應(yīng)對呢?如果你有仔細(xì)看上面那個(gè)案例的話,

你會發(fā)現(xiàn) NFA 自動(dòng)機(jī)的貪婪特性就是導(dǎo)火索,這和正則表達(dá)式的匹配模式息息相關(guān).

1. 貪婪模式(Greedy)

顧名思義,就是在數(shù)量匹配中,如果單獨(dú)使用 +、 ? 、* 或{min,max} 等量詞,正則表達(dá)式會匹配盡可能多的內(nèi)容。

例如,上邊那個(gè)例子:

text=“abbc”

regex=“ab{1,3}c”

就是在貪婪模式下,NFA 自動(dòng)機(jī)讀取了最大的匹配范圍,即匹配 3 個(gè) b 字符。匹配發(fā)生了一次失敗,就引起了一次回溯。如果匹配結(jié)果是“abbbc”,就會匹配成功。

2. 懶惰模式(Reluctant)

在該模式下,正則表達(dá)式會盡可能少地重復(fù)匹配字符。如果匹配成功,它會繼續(xù)匹配剩余的字符串。

例如,在上面例子的字符后面加一個(gè)“?”,就可以開啟懶惰模式。

text=“abc”

regex=“ab{1,3}?c”

匹配結(jié)果是“abc”,該模式下 NFA 自動(dòng)機(jī)首先選擇最小的匹配范圍,即匹配 1 個(gè) b 字符,因此就避免了回溯問題。

3. 獨(dú)占模式(Possessive)

同貪婪模式一樣,獨(dú)占模式一樣會最大限度地匹配更多內(nèi)容;不同的是,在獨(dú)占模式下,匹配失敗就會結(jié)束匹配,不會發(fā)生回溯問題。

還是上邊的例子,在字符后面加一個(gè)“+”,就可以開啟獨(dú)占模式。

text=“abbc”

regex=“ab{1,3}+bc”

結(jié)果是不匹配,結(jié)束匹配,不會發(fā)生回溯問題。

避免回溯的方法就是:使用懶惰模式和獨(dú)占模式。

3,正則表達(dá)式的優(yōu)化

1. 少用貪婪模式,多用獨(dú)占模式

貪婪模式會引起回溯問題,我們可以使用獨(dú)占模式來避免回溯。

2. 減少分支選擇

分支選擇類型“(X|Y|Z)”的正則表達(dá)式會降低性能,我們在開發(fā)的時(shí)候要盡量減少使用。

如果一定要用,我們可以通過以下幾種方式來優(yōu)化:

首先,我們需要考慮選擇的順序,將比較常用的選擇項(xiàng)放在前面,使它們可以較快地被匹配;

其次,我們可以嘗試提取共用模式,例如,將“(abcd|abef)”替換為“ab(cd|ef)”,后者匹配速度較快,因?yàn)?NFA 自動(dòng)機(jī)會嘗試匹配 ab,如果沒有找到,就不會再嘗試任何選項(xiàng);

最后,如果是簡單的分支選擇類型,我們可以用三次 index 代替“(X|Y|Z)”,如果測試的話,你就會發(fā)現(xiàn)三次 index 的效率要比“(X|Y|Z)”高出一些。

3. 減少捕獲嵌套 (?:exp)

捕獲組是指把正則表達(dá)式中,子表達(dá)式匹配的內(nèi)容保存到以數(shù)字編號或顯式命名的數(shù)組中,方便后面引用。一般一個(gè) () 就是一個(gè)捕獲組,捕獲組可以進(jìn)行嵌套。

非捕獲組則是指參與匹配卻不進(jìn)行分組編號的捕獲組,其表達(dá)式一般由(?:exp)組成。

在正則表達(dá)式中,每個(gè)捕獲組都有一個(gè)編號,編號 0 代表整個(gè)匹配到的內(nèi)容。

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));
        System.out.println(m.group(1));
        System.out.println(m.group(2));
        System.out.println(m.group(3));
    }
}

輸出:

<input high=\"20\" weight=\"70\">test</input>
<input high=\"20\" weight=\"70\">
test
</input>

如果你并不需要獲取某一個(gè)分組內(nèi)的文本,那么就使用非捕獲分組。例如,使用“(?:X)”代替“(X)”

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));
        System.out.println(m.group(1));
    }
}

輸出:

<input high=\"20\" weight=\"70\">test</input>
test

綜上:減少不需要獲取的分組,可以提高正則表達(dá)式的性能。

總結(jié)

正則表達(dá)式雖然小,卻有著強(qiáng)大的匹配功能。我們經(jīng)常用到它,比如,注冊頁面手機(jī)號或郵箱的校驗(yàn)。

但很多時(shí)候,我們又會因?yàn)樗《雎运氖褂靡?guī)則,測試用例中又沒有覆蓋到一些特殊用例,導(dǎo)致上線就中招的情況發(fā)生。

如果要使用正則表達(dá)式,要在做好性能排查的前提下;如果不能,那么正則表達(dá)式能不用就不用,以此避免造成更多的性能問題。

如果要使用正則表達(dá)式,養(yǎng)成使用獨(dú)占或者懶惰模式的習(xí)慣。

到此這篇關(guān)于java正則表達(dá)式優(yōu)化的文章就介紹到這了,更多相關(guān)java正則表達(dá)式優(yōu)化內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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