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第四章 正则表达式回溯法原理

老姚前端技术正则表达式大约 6 分钟

第四章 正则表达式回溯法原理

学习正则表达式,是需要懂点儿匹配原理的。

而研究匹配原理时,有两个字出现的频率比较高:“回溯”。

听起来挺高大上,确实还有很多人对此不明不白的。

因此,本章就简单扼要地说清楚回溯到底是什么东西。

内容包括:

  1. 没有回溯的匹配
  2. 有回溯的匹配
  3. 常见的回溯形式

1. 没有回溯的匹配

假设我们的正则是/ab{1,3}c/,其可视化形式是:

图 0

而当目标字符串是"abbbc"时,就没有所谓的“回溯”。其匹配过程是:

图 1

其中子表达式b{1,3}表示“b”字符连续出现1到3次。

2. 有回溯的匹配

如果目标字符串是"abbc",中间就有回溯。

图 2

图中第5步有红颜色,表示匹配不成功。此时b{1,3}已经匹配到了2个字符“b”,准备尝试第三个时,结果发现接下来的字符是“c”。那么就认为b{1,3}就已经匹配完毕。然后状态又回到之前的状态(即第6步,与第4步一样),最后再用子表达式c,去匹配字符“c”。当然,此时整个表达式匹配成功了。

图中的第6步,就是“回溯”。

你可能对此没有感觉,这里我们再举一个例子。正则是:

图 3

目标字符串是"abbbc",匹配过程是:

图 4

其中第7步和第10步是回溯。第7步与第4步一样,此时b{1,3}匹配了两个"b",而第10步与第3步一样,此时b{1,3}只匹配了一个"b",这也是b{1,3}的最终匹配结果。

这里再看一个清晰的回溯,正则是:

图 5

目标字符串是:"acd"ef,匹配过程是:

图 6

图中省略了尝试匹配双引号失败的过程。可以看出.*是非常影响效率的。

为了减少一些不必要的回溯,可以把正则修改为/"[^"]*"/

3. 常见的回溯形式

正则表达式匹配字符串的这种方式,有个学名,叫回溯法。

回溯法也称试探法,它的基本思想是:从问题的某一种状态(初始状态)出发,搜索从这种状态出发所能达到的所有“状态”,当一条路走到“尽头”的时候(不能再前进),再后退一步或若干步,从另一种可能“状态”出发,继续搜索,直到所有的“路径”(状态)都试探过。这种不断“前进”、不断“回溯”寻找解的方法,就称作“回溯法”。(copy于百度百科)。

本质上就是深度优先搜索算法。**其中退到之前的某一步这一过程,我们称为“回溯”。**从上面的描述过程中,可以看出,路走不通时,就会发生“回溯”。即,尝试匹配失败时,接下来的一步通常就是回溯。

道理,我们是懂了。那么JS中正则表达式会产生回溯的地方都有哪些呢?

3.1 贪婪量词

之前的例子都是贪婪量词相关的。比如b{1,3},因为其是贪婪的,尝试可能的顺序是从多往少的方向去尝试。首先会尝试"bbb",然后再看整个正则是否能匹配。不能匹配时,吐出一个"b",即在"bb"的基础上,再继续尝试。如果还不行,再吐出一个,再试。如果还不行呢?只能说明匹配失败了。

虽然局部匹配是贪婪的,但也要满足整体能正确匹配。否则,皮之不存,毛将焉附?

此时我们不禁会问,如果当多个贪婪量词挨着存在,并相互有冲突时,此时会是怎样?

答案是,先下手为强!因为深度优先搜索。测试如下:

var string = "12345";
var regex = /(\d{1,3})(\d{1,3})/;
console.log( string.match(regex) );
// => ["12345", "123", "45", index: 0, input: "12345"]

其中,前面的\d{1,3}匹配的是"123",后面的\d{1,3}匹配的是"45"。

3.2 惰性量词

惰性量词就是在贪婪量词后面加个问号。表示尽可能少的匹配,比如:

var string = "12345";
var regex = /(\d{1,3}?)(\d{1,3})/;
console.log( string.match(regex) );
// => ["1234", "1", "234", index: 0, input: "12345"]

其中\d{1,3}?只匹配到一个字符"1",而后面的\d{1,3}匹配了"234"。

虽然惰性量词不贪,但也会有回溯的现象。比如正则是:

图 7

目标字符串是"12345",匹配过程是:

图 8

知道你不贪、很知足,但是为了整体匹配成,没办法,也只能给你多塞点了。因此最后\d{1,3}?匹配的字符是"12",是两个数字,而不是一个。

3.3 分支结构

我们知道分支也是惰性的,比如/can|candy/,去匹配字符串"candy",得到的结果是"can",因为分支会一个一个尝试,如果前面的满足了,后面就不会再试验了。

分支结构,可能前面的子模式会形成了局部匹配,如果接下来表达式整体不匹配时,仍会继续尝试剩下的分支。这种尝试也可以看成一种回溯。

比如正则:

图 9

目标字符串是"candy",匹配过程:

图 10

上面第5步,虽然没有回到之前的状态,但仍然回到了分支结构,尝试下一种可能。所以,可以认为它是一种回溯的。

小结

其实回溯法,很容易掌握的。

简单总结就是,正因为有多种可能,所以要一个一个试。直到,要么到某一步时,整体匹配成功了;要么最后都试完后,发现整体匹配不成功。

  1. 贪婪量词“试”的策略是:买衣服砍价。价钱太高了,便宜点,不行,再便宜点。
  2. 惰性量词“试”的策略是:卖东西加价。给少了,再多给点行不,还有点少啊,再给点。
  3. 分支结构“试”的策略是:货比三家。这家不行,换一家吧,还不行,再换。

既然有回溯的过程,那么匹配效率肯定低一些。相对谁呢?相对那些DFA引擎。

而JS的正则引擎是NFA,NFA是“非确定型有限自动机”的简写。

大部分语言中的正则都是NFA,为啥它这么流行呢?

答:你别看我匹配慢,但是我编译快啊,而且我还有趣哦。

上次编辑于:
贡献者: 程序猿DD