正则表达式回溯法原理

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,事实上却是一个比较容易理解的概念。

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:

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:

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而当目标字符串是 "abbbc" 时,就没有所谓的“回溯”。其匹配过程是:

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其中子表达式 b{1,3} 表示 "b" 字符连续出现 1 到 3 次。

有回溯的匹配

如果目标字符串是”abbc”,中间就有回溯。

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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:

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目标字符串是"abbbc",匹配过程是:

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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:

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目标字符串是:"abc"de,匹配过程是:

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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 /"[^"]*"/

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”。 — 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 JavaScript 中正则表达式会产生回溯的地方都有哪些呢?

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:

1
2
3
4
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"

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:

1
2
3
4
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:

PNG

目标字符串是”12345”,匹配过程是:

PNG

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。

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:

PNG

目标字符串是 "candy",匹配过程:

PNG

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。

本章小结

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。

  • 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。
  • 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。
  • 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, DFA 是“确定型有限自动机”的简写。

而 JavaScript 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。

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文章目录
  1. 1. 第四章 正则表达式回溯法原理
    1. 1.1. 没有回溯的匹配
    2. 1.2. 有回溯的匹配
    3. 1.3. 常见的回溯形式
      1. 1.3.1. 贪婪量词
      2. 1.3.2. 惰性量词
      3. 1.3.3. 分支结构
    4. 1.4. 本章小结
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