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正则表达式之捕获匹配(?:...)

而当字符串中有连字符的时候,在写正则表达式时就要用到捕获匹配(?:...)。 如下图中的数据集,我们的目的是对变量STRING每隔14个字符插入分隔符‘~’而不将完整的单词分开。 ?...:表示所在的括号不捕获匹配,即在整个表达式中,\2表示([-]),而不是 (?:([-])|(?:[\s]|$),同理\3为空。即?:只对所在括号起作用。...:,因而整体是捕获匹配的。 当表达式为:STRING_=prxchange("s/(.{1,14})(?:([-])|(?...(在整个表达式成立的前提下尽量多的匹配),即可以理解为(.{1,14})先匹配到字符串结尾,然后因为要保证后面的表达式\s能匹配上,就从右往左“分配”(实际匹配顺序是从左往右),所以在遇到单词"drug..."后面的空格就加~,而如果表达式中加上$,\s|$是选择关系,则选择$以便表达式(.{1,14})能匹配最多的字符串。

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PHP正则中的捕获组与捕获

今天遇到一个正则匹配的问题,忽然翻到有捕获组的概念,手册上也是一略而过,百度时无意翻到C#和Java中有对正则捕获组的特殊用法,搜索关键词有PHP时竟然没有相关内容,自己试了一下,发现在PHP中也是可行的...至于为什么会从1开始,那是因为PHP把匹配到的完整字符串编号为0。 如果有多个括号或嵌套括号,按左边括号出现的顺序来进行编号,如图: ? 按图中的匹配模式匹配时,捕获组的123号分别是红绿蓝。...捕获组的忽略与命名 我们还可以阻止PHP为匹配组的编号:在匹配组中模式前加  ?: $mode = '/a=(\d+)b=(?...捕获组的用法: 为什么称为捕获组呢?那是因为它们有捕获组的特性,在匹配模式的()中,但是匹配时,PHP不会为它们编组,它们只会影响匹配结果,并不作为结果输出。 /d(?...=xxx) 它们在=前加了运算符 “!” 它表示前面/后面不是xxx的字符串,这里就不再举例了。 如果您觉得本博文对您有帮助,您可以推荐或关注我,如果您有什么问题,可以在下方留言讨论,谢谢。

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关于JS的正则表达式0.前言1.捕获2.捕获3.匹配模式彩蛋:

原文来自我的github 0.前言 本文主要介绍了捕获捕获的概念,并举了一些例子,这些都是正则表达式在js中进阶的一些用法。...即是匹配结果,捕获组,匹配位置,准确来说,第一个参数是匹配结果,最后一个参数是匹配位置,中间所有的参数都是捕获组。...1+/g,'$1') //还可以手动设置 'aaaabbbbccc' .replace(/(\w)\1+/g,function(a){ return a }(1))//111 复制代码 2.捕获...:a)捕获一个a /(?:a)1(?:b)/.test('a1b') //true RegExp.$1 //'' 复制代码 var reg = /(?...接着第二轮惰性匹配匹配11,也就是前面捕获的是111,那么后面就开始重复111的整数倍,如果刚刚好能匹配完,说明不是质数 接着第三轮,匹配111,捕获到1111,后面重复1111的整数倍 ...

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【C++】异常处理 ② ( 异常捕获类型 | 异常捕获机制 - 严格匹配异常类型 | 未知异常捕获 - 不知道异常类型 )

一、异常捕获机制 - 严格匹配异常类型 1、异常捕获机制 - 严格匹配异常类型 异常机制 与 函数机制 是 互不干涉的两个系统 , 函数参数 的 匹配机制 是 形参 与 实参 进行匹配 , 异常捕获 的...匹配机制 是 基于 抛出的异常类型进行匹配 ; 注意 区分 异常捕获 与 函数参数匹配 , 异常捕获 匹配的是 抛出的异常类型 与 catch 分支中要捕获的异常类型 ; 异常捕获 , 严格按照类型进行匹配..., 如 : 在 catch 分支 中 捕获 short / int 类型的异常 , 是无法拦截到 char 类型异常的 ; 2、代码示例 - 异常捕获严格匹配异常类型 代码示例 : #include...二、异常捕获机制 - 未知异常捕获 1、未知异常捕获 - 不知道异常类型 上面的案例中 , 抛出了 char 类型的异常 ‘A’ , 在 catch 分支中拦截的是 int 类型的异常 , 也就是 没有拦截到..., 可以 使用 catch ( … ) 分支 , 这个catch块可以匹配任何类型的异常 , 可以拦截所有类型的异常 , 因此无论try块中抛出什么类型的异常,都会被这个catch块捕获并处理。

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正则表达式之贪婪匹配 VS 贪婪匹配

我们知道,许多程序设计语言都支持利用功能强大的正则表达式进行字符串操作,SAS中也有用正则表达式的PRX Function,平时在写正则表达式的时候会常碰到贪婪匹配贪婪匹配的问题。...贪婪匹配是指在保证后面的表达式都能匹配上的前提下尽可能多匹配,如有字符串STRING='Table 1.1 Subject Disposition including Screening Failures...,可以理解为先匹配到字符串结尾,然后因为要保证后面的表达式都能匹配上,就从右往左“分配”(实际匹配顺序是从左往右),\d对应为3,\s+对应为紧挨3之前的一个空格(记为空格1),第三个括号(.+)对应为紧挨空格...,可以理解为先匹配到字符串结尾,然后因为要保证后面表达式都能匹配上,就从右往左“分配”(实际匹配顺序是从左往右),\d对应为3,\s+对应为紧挨3之前的一个空格,第三个括号(.+)对应为Subjects...贪婪匹配是在保证后面的表达式都能匹配上的前提下尽可能少匹配

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Matplotlib图划分——均匀绘图

本节主要探讨matplotlib图的均匀划分,并在文末补充了axes对象的常用属性。...一、均匀图的划分(参考上一节) 二、均匀图划分 分均匀图的语法均可用于均匀绘图 1)subplot()函数 语法:plt.subplot(nrows, ncols, index, **kwargs...# 均匀绘图 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(figsize = (6, 6)) #设置画布大小为6英寸*6英寸 ax1 = plt.subplot...3)subplot_mosaic()函数 语法:fig, axs = plt.subplot_mosaic(图别称,layout, figsize) #笔者常用这两个参数。...更多的设置参考博客: https://blog.csdn.net/weixin_44237337/article/details/116149154 本节的均匀绘图到此结束,感谢阅读,下一节将进行统计图形绘制

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说说Python中贪婪和贪婪匹配?

废话不多说,开始今天的题目: 问:说说Python中贪婪和贪婪匹配?...答:Python 中默认是贪婪的(在少数语言里也可能是默认贪婪),总是尝试匹配尽可能多的字符; 而非贪婪匹配:与贪婪匹配相反,贪婪匹配匹配字符串时总是尝试匹配尽可能少的字符。...,就可以使贪婪变成贪婪。 python的正则表达式中的量词 符号 描述 * 匹配零次或多次 + 匹配一次或多次 ?...# 匹配一串数字,只匹配到了一个 result01 = re.search(r"\d",num).group() print(result01) # 增加了 + 号之后,就可以匹配多个了,此时可以算是贪婪模式...result02 = re.search(r"\d+",num).group() print(result02) # 那么想要变回贪婪的话,只要增加一个?

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字符串匹配常用算法总结

naive_string_matching_algorithm http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/boyer-moore_string_search_algorithm.html 字符串匹配...字符串匹配算法的定义: 文本长度:N 模式字符串长度:M 有效位移:s ?...Rabin-Karp 参考: https://www.cnblogs.com/tanxing/p/6049179.html 首先计算模式字符串的散列函数, 如果找到一个和模式字符串散列值相同的字符串,...这个过程等价于将模式保存在一个散列表中, 然后在文本中的所有字符串查找. 但不需要为散列表预留任何空间, 因为它只有一个元素....5 9 2 6 5 3 5 8 9 7 9 3 查找模式 2 6 5 3 5, 这里R=10, 取Q=997, 则散列值为 2 6 5 3 6 % 997 = 613 然后计算文本中所有长度为5的字符串并寻找匹配

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从一道笔试题,谈正则表达式的环视、捕获捕获

环视的四种类型 环视结构不匹配任何字符,只匹配文本中的特定位置。也称为零宽度断言。 类型 正则表达式 匹配成功的条件 匹配方向 肯定顺序环视 (?...=…) 子表达式匹配右侧文本 从左到右 否定顺序环视 (?!..) 子表达式不能匹配右侧文本 从左到右 肯定逆序环视 (?<=…) 子表达式匹配左侧文本 从右到左 否定逆序环视 (?<!..)...7)/, "#"); // '#77abc88' 捕获括号与捕获括号 let str = "abc abaa bb"; str.match(/(?...:ab)并没有捕获并赋值给1,(ab)有捕获并赋值给1。...:\d{3})+$)/g, "$1,"); 解答过程如下: 捕获括号匹配连续的3个数字:(?:\d{3}) 捕获括号匹配连续3个数字前的单个数字: (\d)(?:\d{3}) 加入环视:(\d)(?

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字符串匹配常用算法总结

naive_string_matching_algorithm http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/boyer-moore_string_search_algorithm.html 字符串匹配...字符串匹配算法的定义: 文本长度:N 模式字符串长度:M 有效位移:s ?...Rabin-Karp 参考: https://www.cnblogs.com/tanxing/p/6049179.html 首先计算模式字符串的散列函数, 如果找到一个和模式字符串散列值相同的字符串,...这个过程等价于将模式保存在一个散列表中, 然后在文本中的所有字符串查找. 但不需要为散列表预留任何空间, 因为它只有一个元素....1 5 9 2 6 5 3 5 8 9 7 9 3 查找模式 2 6 5 3 5, 这里R=10, 取Q=997, 则散列值为 2 6 5 3 6 % 997 = 613 然后计算文本中所有长度为5的字符串并寻找匹配

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VBA: 正则表达式(10) -捕获组(?:Expression)

1 捕获组2 捕获组3 捕获组的应用场景 1 捕获捕获是指在正则表达式中使用括号来匹配和提取一部分文本。这个被括号包裹的部分被称为捕获组,可以通过VBA代码访问和处理。...这两个捕获组分别匹配三个数字和两个数字的模式。 代码运行结果: 2 捕获捕获是指在正则表达式中使用括号来分组,但不会创建一个新的捕获组。捕获组以问号冒号加圆括号的形式表示,例如(?...这个正则表达式会匹配以foo开头,后面跟着一个或多个数字的字符串,但不会创建一个新的捕获组。在VBA中,我们无法访问或处理捕获组。...:\d{2})b,(\d{2}) 是一个捕获组,匹配两个数字,并且 (?:\d{2}) 是一个捕获组,也匹配两个数字。...这有助于保持匹配结果的简洁性,避免生成不必要的捕获组。 (2) 提高性能 在某些情况下,使用捕获组可以提高正则表达式的性能。

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【SpringBoot WEB 系列】RestTemplate 之 200 状态码信息捕获

[logo.jpg] 【SpringBoot WEB 系列】RestTemplate 之 200 状态码信息捕获 前面介绍的 RestTemplate 的使用,都是接口正常返回 200 的状态码 case...,当返回 200 状态码时,会直接抛异常,如果我希望能捕获异常,并针对正常获取返回的 message,可以如何处理呢?...异常捕获 1....未捕获场景 当我们直接像之前一样使用 RestTemplate 时,看一下效果如何 try { // 如果返回状态码不是200,则直接抛异常,无法拿到responseBody RestTemplate...异常捕获 更详细原理定位请参考:【WEB 系列】RestTemplate 4xx/5xx 异常信息捕获 为了处理上面的问题,我们可以设置自定义的ResponseErrorHandler来处理 RestTemplate

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捕获分组:优化你的正则表达式

此时,我们可以使用捕获分组。 捕获分组的语法是 (?:)。在这个括号内的模式会作为一个整体进行匹配,但是匹配的结果并不会被捕获。例如,正则表达式 a(?...:b)c 在匹配字符串 "abc" 时,仍然会匹配整个 "abc",但是 "b" 就不会被单独捕获。 为什么使用捕获分组? 使用捕获分组的主要优点是,它可以使我们的正则表达式更加高效。...因为捕获分组需要储存匹配的结果,所以它会消耗额外的内存和处理时间。如果我们不需要分组的结果,那么使用捕获分组就可以节省这部分开销。 此外,使用捕获分组也可以避免改变正则表达式中其他捕获分组的编号。...捕获分组 (?:.*\n) 用于匹配但不捕获与之匹配的字符串。 总结 捕获分组是一个很有用的工具,它可以让我们的正则表达式更加高效,同时避免改变其他捕获分组的编号。...无论你是在匹配大量数据,还是在编写复杂的正则表达式,都可以考虑使用捕获分组来提升你的工作效率。

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AI综述专栏 | 精确图匹配方法综述

摘要 ---- 图匹配问题,尤其是允许属性和结构差异的精确图匹配问题,是计算机科学领域的一个经典问题。该问题的难度在于目标函数的凸性以及解空间的离散性。...图同构问题已被证明为NP完全问题[1],图同构问题既没有被证明为NP完全问题,也没有人提出一个多项式算法能够解决此问题[2]。...因此,相对于精确图匹配问题,考虑图之间的结构和标签差异的精确图匹配问题引起了更多研究者的兴趣。本文主要对精确图匹配问题的研究现状进行分析和梳理,并展望未来工作。 二....方法[22]于[21]的主要区别在于采用稀疏空间聚类方法来发现邻居节点并构造团。...Jiang等[27]提出了一种拉格朗日松弛匹配方法,首先通过拉格朗日松弛的方式将匹配问题的双随机约束嵌入到优化的匹配目标函数中,然后利用多元乘优化的方法实现对松弛模型的求解。

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