如何掌握正則表達式這一開發利器，看這篇就夠了
正則表達式具有偉大技術發明的一切特點，它簡單、優美、功能強大、妙用無窮。對于很多實際工作來講，正則表達式簡直是靈丹妙藥，能夠成百倍地提高開發效率和程序質量。
1. 正則常見規則
1.1 字符匹配
字符說明\轉義符\d[0-9]。表示是一位數字。\D[^0-9]。表示除數字外的任意字符。\w[0-9a-zA-Z_]。表示數字、大小寫字母和下劃線。\W[^0-9a-zA-Z_]。非單詞字符。\s[\t\v\n\r\f]。表示空白符，包括空格、水平制表符、
垂直制表符、換行符、回車符、換頁符。\S[^\t\v\n\r\f]。非空白符。.[^\n\r]。通配符，表示幾乎任意字符。
換行符、回車符、行分隔符和段分隔符除外。\uxxxx查找以十六進制數 xxxx 規定的 Unicode 字符。\f匹配一個換頁符 (U+000C)。\n匹配一個換行符 (U+000A)。\r匹配一個回車符 (U+000D)。\t匹配一個水平制表符 (U+0009)。\v匹配一個垂直制表符 (U+000B)。\0匹配 NULL（U+0000）字符， 不要在這后面跟其它小數，因為 \0是一個
八進制轉義序列。[\b]匹配一個退格(U+0008)。（不要和\b 混淆了。）[abc]any of a, b, or c[^abc]not a, b, or c[a-g]character between a & g
1.2 位置匹配
字符說明\b是單詞邊界，具體就是\w 和\W 之間的位置，也包括\w 和 ^ 之間的位置，
也包括\w 和之間的位置。具體說來就是與、與、與，與之間的位置。\B是\b 的反面的意思，非單詞邊界。例如在字符串中所有位置中，扣掉\b，
剩下的都是\B 的。^abc$字符串開始、結束的位置
1.3 組
字符說明(abc)capture group，捕獲組\nbackreference to group #n，分組引用，引用第 n 個捕獲組匹配的內容,
其中 n 是正整數(?:abc)non-capturing group，非捕獲組
1.4 先行斷言
字符說明a(?=b)positive lookahead，先行斷言，a 只有在 b 前面才匹配a(?!b)negative lookahead，先行否定斷言，a 只有不在 b 前面才匹配
1.5 后行斷言
字符說明(?<=b)apositive lookbehind，后行斷言，a 只有在 b 后面才匹配(?<!b)anegative lookbehind，后行否定斷言，a 只有不在 b 后面才匹配
1.6 量詞和分支
字符說明a*0 or morea+1 or morea?0 or 1a{5}exactly fivea{2,}two or morea{1,3}between one & threea+?
a{2,}?match as few as possible，惰性匹配，就是盡可能少的匹配
以下都是惰性匹配：
{m,n}?
{m,}?
??
+?
*?
1.7 分支
字符說明ab|cdmatch ab or cd，匹配'ab'或者'cd'字符子串
1.8 修飾符
字符說明i執行對大小寫不敏感的匹配。g執行全局匹配（查找所有匹配而非在找到第一個匹配后停止）。m執行多行匹配。u開啟"Unicode 模式"，用來正確處理大于\uFFFF 的 Unicode 字符。也就是說，會正確處理四個字節的 UTF-16 編碼。s允許 . 匹配換行符。yy 修飾符的作用與 g 修飾符類似，也是全局匹配，后一次匹配都從上一次匹配成功的下一個位置開始。不同之處在于，g 修飾符只要剩余位置中存在匹配就可，而 y 修飾符確保匹配必須從剩余的第一個位置開始，這也就是"粘連"的涵義
2. 運算符優先級
運算符描述\轉義符(), (?:), (?=), []圓括號和方括號*, +, ?, {n}, {n,}, {n,m}限定符^, $, \任何元字符、任何字符定位點和序列（即：位置和順序）|替換，"或"操作
字符具有高于替換運算符的優先級，使得"m|food"匹配"m"或"food"。若要匹配"mood"或"food"，請使用括號創建子表達式，從而產生"(m|f)ood"。
3. 正則回溯
3.1 什么是回溯算法
以下是來自摘自維基百科的部分解釋：
回溯法是一種通用的計算機算法，用于查找某些計算問題的所有（或某些）解決方案，特別是約束滿足問題，逐步構建候選解決方案，并在確定候選不可能時立即放棄候選（"回溯"）完成有效的解決方案。
回溯法通常用最簡單的遞歸方法來實現，在反復重復上述的步驟后可能出現兩種情況：
找到一個可能存在的正確的答案
在嘗試了所有可能的分步方法后宣告該問題沒有答案
在最壞的情況下，回溯法會導致一次復雜度為指數時間的計算。
3.2 什么是正則回溯
正則引擎主要可以分為兩大類：一種是 DFA(Deterministic finite automaton 確定型有窮自動機)，另一種是 NFA（NFA Non-deterministic finite automaton 非確定型有窮自動機）。NFA 速度較 DFA 更慢，并且實現復雜，但是它又有著比 DFA 強大的多的功能，比如支持反向引用等。像 javaScript、java、php、python、c#等語言的正則引擎都是 NFA 型，NFA 正則引擎的實現過程中使用了回溯。
3.2.1 沒有回溯的正則
舉一個網上常見的例子，正則表達式/ab{1,3}c/g 去匹配文本'abbc'，我們接下來會通過 RegexBuddy 分析其中的匹配過程，后續的一個章節有關于 RegexBuddy 的使用介紹。
如上圖所示，讓我們一步一步分解匹配過程：
- 正則引擎先匹配 a。
- 正則引擎盡可能多地(貪婪)匹配 b。
- 正則引擎匹配 c，完成匹配。
在這之中，匹配過程都很順利，并沒發生意外(回溯)。
3.2.2 有正則回溯的正則
讓我們把上面的正則修改一下，/ab{1,3}c/g 改成/ab{1,3}bc/g，接下再通過 RegexBuddy 查看分析結果。
我們再一步一步分解匹配過程：
- 正則引擎先匹配 a。
- 正則引擎盡可能多地(貪婪)匹配 b{1,3}中的 b。
- 正則引擎去匹配 b，發現沒 b 了，糟糕！趕緊回溯！
- 返回 b{1,3}這一步，不能這么貪婪，少匹配個 b。
- 正則引擎去匹配 b。
- 正則引擎去匹配 c，完成匹配。
以上，就是一個簡單的回溯過程。
3.3 正則回溯的幾種常見形式
從上面發生正則回溯的例子可以看出來，正則回溯的過程就是一個試錯的過程，這也是回溯算法的精髓所在。回溯會增加匹配的步驟，勢必會影響文本匹配的性能，所以，要想提升正則表達式的匹配性能，了解回溯出現的場景(形式)是非常關鍵的。
3.3.1 貪婪量詞
在 NFA 正則引擎中，量詞默認都是貪婪的。當正則表達式中使用了下表所示的量詞，正則引擎一開始會盡可能貪婪的去匹配滿足量詞的文本。當遇到匹配不下去的情況，就會發生回溯，不斷試錯，直至失敗或者成功。
量詞說明a*0 or morea+1 or morea?0 or 1a{5}exactly fivea{2,}two or morea{1,3}between one & three
當多個貪婪量詞挨著存在，并相互有沖突時，秉持的是"先到先得"的原則，如下所示：
- let string = "12345";
- let regex = /(\d{1,3})(\d{1,3})/;
- console.log( string.match(regex) );
- // => ["12345", "123", "45", index: 0, input: "12345"]
3.3.2 惰性量詞
貪婪是導致回溯的重要原因，那我們盡量以懶惰匹配的方式去匹配文本，是否就能避免回溯了呢？答案是否定的。
讓我們還是看回最初的例子，/ab{1,3}c/g 去匹配 abbc。接下來，我們再把正則修改一下，改成/ab{1,3}?c/g 去匹配 abbc，以懶惰匹配的方式去匹配文本，RegexBuddy 執行步驟如下圖所示：
- 正則引擎先匹配 a。
- 正則引擎盡可能少地(懶惰)匹配 b{1,3}中的 b。
- 正則引擎去匹配 c，糟糕！怎么有個 b 擋著，匹配不了 c 啊！趕緊回溯！
- 返回 b{1,3}這一步，不能這么懶惰，多匹配個 b。
- 正則引擎再去匹配 c，糟糕！怎么還有 b 擋著，匹配不了 c 啊！趕緊回溯！
- 返回 b{1,3}這一步，不能這么懶惰，再多匹配個 b。
- 正則引擎再去匹配 c，匹配成功，棒棒噠！
本來是好端端不會發生回溯的正則，因為使用了惰性量詞進行懶惰匹配后，反而產生了回溯了。所以說，惰性量詞也不能瞎用，關鍵還是要看場景。
3.3.3 分組
分支的匹配規則是：按照分支的順序逐個匹配，當前面的分支滿足要求了，則舍棄后面的分支。
舉個簡單的分支栗子，使用正則表達式去匹配 /abcde|abc/g 文本 abcd，還是通過 RegexBuddy 查看執行步驟：
- 正則引擎匹配 a。
- 正則引擎匹配 b。
- 正則引擎匹配 c。
- 正則引擎匹配 d。
- 正則引擎匹配 e，糟糕！下一個并不是 e，趕緊回溯！
- 上一個分支走不通，切換分支，第二個分支正則引擎匹配 a。
- 第二個分支正則引擎匹配 b。
- 第二個分支正則引擎匹配 c，匹配成功！
由此，可以看出，分組匹配的過程，也是個試錯的過程，中間是可能產生回溯的。
4. 正則的分析與調試
RegexBuddy 是個十分強大的正則表達式學習、分析及調試工具。RegexBuddy 支持 C++、Java、JavaScript、Python 等十幾種主流編程語言。通過 RegexBuddy，能看到正則一步步創建的過程。結合測試文本，你能看到正則一步步執行匹配的過程，這對于理解正則回溯和對正則進行進一步優化，都有極大的幫助。
4.1 安裝分析調試工具
可以在 RegexBuddy 的官方網站下載及獲取 RegexBuddy。
下載完后，一步步點擊安裝即可。
4.2 工具界面介紹
下圖便是 RegexBuddy 界面的各個面板及相關功能。
4.3 創建正則
為了方便使用，可以在布局設置那里將布局設置成 Side by Side Layout。
在正則輸入區輸入你的正則 regex1，查看 Create 面板，就會發現面板上顯示了正則的創建過程(或者說是匹配規則)，在 Test 面板區域輸入你的測試文本，滿足 regex1 匹配規則的部分會高亮顯示，如下圖所示。
4.4 使用 RegexBuddy 的 Debug 功能
選中測試文本，點擊 debug 就可以進入 RegexBuddy 的 debug 模式，個人覺得這是 RegexBuddy 最強大地方，因為它可以讓你清楚地知道你輸入的正則對測試文本的匹配過程，執行了多少步，哪里發生了回溯，哪里需要優化，你都能一目了然。
4.5 使用 RegexBuddy 的 Library 功能
RegexBuddy 的正則庫內置了很多常用正則，日常編碼過程中需要的很多正則表達式都能在該正則庫中找到。
4.6 更多工具推薦
- 正則可視化-regexper
- 正則可視化-regulex
- 正則在線調試
5. 正則性能優化
正則是個很好用的利器，如果使用得當，如有神助，能省掉大量代碼。當如果使用不當，則是處處埋坑。所以，本章節的重點就是總結如何寫一個高性能的正則表達式。
5.1 避免量詞嵌套
舉個簡單的例子對比：
我們使用正則表達式/a*b/去匹配字符串 aaaaa，看下圖 RegexBuddy 的執行過程：
我們將以上正則修改成/(a*)*b/去匹配字符串 aaaaa，再看看 RegexBuddy 的執行結果過程：
以上兩個正則的基本執行步驟可以簡單認為是：
- 貪婪匹配
- 回溯
- 直至發現匹配失敗
但令人驚奇的是，第一個正則的從開始匹配到匹配失敗這個過程只有 14 步。而第二個正則卻有 128 步之多。可想而知，嵌套量詞會大大增加正則的執行過程。因為這其中進行了兩層回溯，這個執行步驟增加的過程就如同算法復雜度從 O(n)上升到 O(n^2)的過程一般。
所以，面對量詞嵌套，我們需作出適當的轉化消除這些嵌套：
- (a*)* <=> (a+)* <=> (a*)+ <=> a*
- (a+)+ <=> a+
5.2 使用非捕獲組
NFA 正則引擎中的括號主要有兩個作用：
- 主流功能，提升括號中內容的運算優先級
- 反向引用
反向引用這個功能很強大，強大的代價是消耗性能。所以，當我們如果不需要用到括號反向引用的功能時，我們應該盡量使用非捕獲組，也就是:
- // 捕獲組與非捕獲組
- () => (?:)
5.3 分支優化
分支也是導致正則回溯的重要原因，所以，針對正則分支，我們也需要作出必要的優化。
5.3.1 減少分支數量
首先，需要減少分支數量。比如不少正則在匹配 http 和 https 的時候喜歡寫成：
- /^http|https/
其實上面完全可以優化成：
- /^https?/
這樣就能減少沒必要的分支回溯
5.3.2 縮小分支內的內容
縮小分支中的內容也是很有必要的，例如我們需要匹配 this 和 that ，我們也許會寫成：
- /this|that/
但上面其實完全可以優化成
- /th(?:is|at)/
有人可能認為以上沒啥區別，實踐出真知，讓我們用以上兩個正則表達式去匹配一下 that。
我們會發現第一個正則的執行步驟比第一個正則多兩步，那是因為第一個正則的回溯路徑比第二個正則的回溯路徑更長了，最終導致執行步驟變長。
5.4 錨點優化
在能使用錨點的情況下盡量使用錨點。大部分正則引擎會在編譯階段做些額外分析, 判斷是否存在成功匹配必須的字符或者字符串。類似^、$ 這類錨點匹配能給正則引擎更多的優化信息。
例如正則表達式 hello(hi)?$ 在匹配過程中只可能從字符串末尾倒數第 7 個字符開始, 所以正則引擎能夠分析跳到那個位置, 略過目標字符串中許多可能的字符, 大大提升匹配速度。
6. 結語
曾經有一次因為寫一個性能惡劣的正則表達式，導致代碼執行過程因為性能問題掛掉。于是下定決心要把正則表達式搞明白，看了不少文章書籍，做了不少練習之后，總算摸到了些門道，也真真切切體會到正則表達式的優美和強大。寫下此文，記錄下一些學習心得和總結，望批評指正，共同進步。
7. 參考
- 正則表達式中的悲觀回溯
- 小心別落入正則回溯陷阱
- 正則匹配原理解析
- learncodethehardway
- 正則表達式系列總結
- wikipedia Backtracking
- 精通正則表達式
