一种无改写的正则表达式分析树构造算法

表达式语法解析是指将一个字符串表达式（如数学表达式或编程语言表达式）分析成
一个结构化的表示形式，以便进一步处理或求值。

其原理主要包括词法分析和语法分
析两个阶段。

1. 词法分析（Lexical Analysis）：该阶段将输入的字符串表达式拆分成一个个词法单元（Token），并为每个词法单元赋予相应的类型（如运算符、操作数等）。

这个过程通
常通过正则表达式来定义词法规则，然后利用有限自动机等算法进行扫描匹配。

2. 语法分析（Syntax Analysis）：该阶段根据词法分析得到的词法单元序列，将其组织
成一个抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST），表示表达式的结构层次关系。

语法
分析使用的主要技术是上下文无关文法，通常使用的算法有递归下降分析、LL(1) 分析、LR(k) 分析等。

在语法分析过程中，会根据语法规则进行递归调用，从而将表达式解析成一个树状结构，其中每个节点表示一个操作符或操作数。

通过这个抽象语法树，我们可以方便地
进行后续的语义分析、优化和求值等操作。

总结来说，表达式语法解析的原理是通过词法分析将输入的字符串表达式拆分成词法
单元，然后利用语法分析根据语法规则构建抽象语法树，从而实现对表达式的结构化
表达和进一步处理。

正则表达式实现原理正则表达式是一种强大的文本处理工具，它能够根据特定的规则匹配、查找和替换字符串。

正则表达式的实现原理基于有限状态自动机（Finite State Automaton, FSA），它是一种用于描述正则语言（Regular Language）的数学模型。

正则表达式由各种字符和特殊字符组成，用来描述字符串的模式。

它可以匹配、查找和替换文本中符合特定模式的字符串。

正则表达式的核心思想是通过定义一系列的规则和匹配模式，对目标字符串进行模式匹配。

正则表达式的实现原理基于有限状态自动机（FSA）。

有限状态自动机是一种抽象的计算模型，它具有有限个状态和状态之间的转移规则。

在正则表达式的实现中，每个字符都有一个相应的状态，通过状态之间的转移来匹配目标字符串。

正则表达式的匹配过程可以分为两个阶段：编译阶段和匹配阶段。

在编译阶段，正则表达式会被解析并转换为一个有限状态自动机。

在匹配阶段，目标字符串会被逐个字符地与状态机进行匹配。

正则表达式的编译过程涉及到多个步骤。

首先，正则表达式会被解析为一个语法树，然后通过遍历语法树构建一个有限状态自动机。

在构建状态机的过程中，会生成一系列的状态和转移规则。

最后，编译得到的状态机会被保存起来，以供后续的匹配使用。

正则表达式的匹配过程是一个状态转移的过程。

从状态机的初始状态开始，根据当前字符和转移规则，不断地进行状态转移，直到匹配成功或者失败。

匹配成功表示目标字符串符合正则表达式的模式，匹配失败表示目标字符串不符合正则表达式的模式。

正则表达式的实现原理非常复杂，需要考虑到各种情况和边界条件。

为了提高匹配效率，常常使用一些优化技巧，如回溯剪枝、贪婪匹配和最小匹配等。

这些技巧可以减少不必要的匹配和回溯，从而提高匹配速度。

总结来说，正则表达式是一种基于有限状态自动机的文本处理工具，它通过定义一系列的规则和匹配模式，对目标字符串进行模式匹配。

正则表达式的实现原理涉及到编译和匹配两个阶段，通过构建状态机和进行状态转移来实现字符串的匹配。

《计算机编译原理》试卷B参考答案一、单项选择题（每小题1分，共25分）1、有文法G：E→E*T|TT→T+i|i句子1+2*8+6按该文法G归约，其值为＿＿＿B＿＿＿。

A、23B、42C、30D、172、规范归约指＿＿＿B＿＿＿。

A、最左推导的逆过程B、最右推导的逆过程C、规范推导D、最左归约的逆过程3、词法分析所依据的是＿＿＿B＿＿＿。

A、语义规则B、构词规则C、语法规则D、等价变换规则4、词法分析器的输出结果是＿＿＿C＿＿＿。

A、单词的种别编码B、单词在符号表中的位置C、单词的种别编码和自身值D、单词自身值5、正规式M1和M2等价是指＿＿＿C＿＿＿。

A、M1和M2的状态数相等B、M1和M2的有向弧条数相等C、M1和M2所识别的语言集相等D、M1和M2状态数和有向弧条数相等6、下面的状态转换图接受的字集为＿＿＿D＿＿＿。

A、以0开头的二进制数组成的集合B、以0结尾的二进制数组成的集合C、含奇数个0的二进制数组成的集合D、含偶数个0的二进制数组成的集合7、词法分析器作为独立的阶段使整个编译程序结构更加简洁、明确，因此，＿＿＿B＿＿＿。

A、词法分析器应作为独立的一遍B、词法分析器作为子程序较好C、词法分析器分解为多个过程，由语法分析器选择使用D、词法分析器并不作为一个独立的阶段8、若a为终结符，则A→α·aβ为＿＿＿B＿＿＿项目A、归约B、移进C、接受D、待约9、若项目集I k含有A→α·，则在状态k时，仅当面临的输入符号a∈FOLLOW(A)时，才采取“A→α·”动作的一定是＿＿＿D＿＿＿。

A、LALR文法B、LR（0）文法C、LR（1）文法D、SLR（1）文法10、就文法的描述能力来说，有＿＿＿C＿＿＿。

A、SLR（1）⊂LR（0）B、LR（1）⊂LR（0）C、SLR（1）⊂LR（1）D、无二义文法⊂LR（1）11、在LR（0）的ACTION子表中，如果某一行中存在标记“r j”的栏，则＿＿＿A＿＿＿。

代码转成树形结构概述说明以及解释1. 引言1.1 概述代码转成树形结构是一种将源代码以树的形式来表示和展现的技术。

通过将代码转换为树形结构，可以更加直观地理解和管理代码的结构和层次关系。

本文将介绍代码转成树形结构的概念、原因以及实现方法，并分析树形结构与代码之间的关系。

1.2 文章结构本文按照以下目录进行组织：- 引言：对文章进行概述和说明。

- 代码转成树形结构：介绍什么是代码转成树形结构，为什么要将代码转成树形结构以及实现该技术的方法。

- 树形结构与代码的关系分析：探讨在编程中使用树形结构的作用，以及代码在树形结构中的表示方式，并分析树形结构对于理解和维护代码的意义。

- 实例演示与应用场景讨论：通过示例将编程语言中的代码转换为树形结构，并讨论使用树形结构进行代码分析和优化的应用场景，最后探讨了树形结构在软件开发中可能具有的潜在价值。

- 结论：总结文章内容并提出未来的展望。

1.3 目的本文的目的是介绍和解释代码转成树形结构这一技术，使读者了解该技术的背景、原因和实现方法。

同时，通过分析树形结构与代码之间的关系，探讨树形结构在编程中的作用以及对代码理解和维护的意义。

此外，本文还将通过实例演示和应用场景讨论，展示代码转成树形结构的实际应用价值，并提供未来发展方向的展望。

通过阅读本文，读者将能够更好地理解代码转成树形结构技术及其潜在好处，从而更加高效地进行软件开发工作。

2. 代码转成树形结构2.1 什么是代码转成树形结构代码转成树形结构是指将程序代码按照语法和层次结构，转化为一棵包含各级子节点的树形数据结构。

在这个树形结构中，每个节点代表代码的一个语法单元或块。

2.2 为什么要将代码转成树形结构将代码转成树形结构有以下几个优点：首先，通过将代码映射到树形结构中，可以清晰地展现出代码间的关系和逻辑流程。

这对于理解复杂的程序非常有帮助。

其次，通过使用树形结构表示代码，我们可以更轻松地对程序进行静态分析和优化。

实现⼀个DFA正则表达式引擎-1.语法树的构建（正则引擎已完成，）语法树的构建这⾥分为三步：1. 补全正则表达式的省略部分（主要是省略的 concat 和 or 连接符）并翻译七个集合字 '\w', '\W', '\s', '\S', '\d', '\D' 和 '.'；2. 转换为逆波兰表达式；3. 转换为语法树；这⾥以正则表达式 (a*b|ab*) 为例，逐步解释构建语法树的过程。

1. 补全正则表达式的省略部分符合我们要求的正则表达式只有三个正交的运算符，或运算，连接运算，重复量词。

这⾥将正则表达式转换为以上三种运算加上两个括号运算符。

转换规则⽐较简单，遍历正则，在集合 '[' ']' 中的所有字符之间补全省略的 “或运算”，重复量词转换为连接运算和或运算的混合，如量词 "x{2,3}"，就要转换为 (xx|xxx) 的形式；量词 "?"，就要转换为 (ε|x) 的形式 (什么是ε ? 就是什么都没有，? 代表 0 到 1 个，0 即是什么都没有)。

其余连接部分补全省略的 “连接运算”，顺便把所有的转义字符和集合字符处理成 ASCII 字符互相连接的形式（⽐如，\s 可以处理为(空格 | tab)）。

这⾥附上代码的⼀种实现。

private void normalize() {int index = 0;while (index < regex.length()) {char ch = regex.charAt(index++);switch (ch) {case '[': {tryConcat();List<Character> all = new ArrayList<>();boolean isComplementarySet;if (regex.charAt(index) == '^') {isComplementarySet = true;index++;} else isComplementarySet = false;for (char next = regex.charAt(index++); next != ']'; next = regex.charAt(index++)) {if (next == '\\' || next == '.') {String token;if (next == '\\') {char nextNext = regex.charAt(index++);token = new String(new char[]{next, nextNext});} else token = String.valueOf(next);List<Character> tokenSet = CommonSets.interpretToken(token);all.addAll(tokenSet);} else all.add(next);}char[] chSet = CommonSets.minimum(CommonSets.listToArray(all));if (isComplementarySet) {chSet = plementarySet(chSet);}nodeList.add(new LeftBracket());for (int i = 0; i < chSet.length; i++) {nodeList.add(new LChar(chSet[i]));if (i == chSet.length - 1 || chSet[i + 1] == 0) break;nodeList.add(new BOr());}nodeList.add(new RightBracket());itemTerminated = true;break;}case '{': {int least;int most = -1;boolean deterministicLength = false;StringBuilder sb = new StringBuilder();for (char next = regex.charAt(index++); ; ) {sb.append(next);next = regex.charAt(index++);if (next == '}') {deterministicLength = true;break;} else if (next == ',') {break;}}least = Integer.parseInt(sb.toString());if (!deterministicLength) {char next = regex.charAt(index);if (next != '}') {sb = new StringBuilder();for (char nextNext = regex.charAt(index++); nextNext != '}'; nextNext = regex.charAt(index++)) { sb.append(nextNext);}if (sb.length() != 0) {most = Integer.parseInt(sb.toString());}}} else most = least;performMany(least, most);itemTerminated = true;break;}case '(': {tryConcat();nodeList.add(new LeftBracket());itemTerminated = false;break;}case ')': {nodeList.add(new RightBracket());itemTerminated = true;break;}case '*': {performMany(0, -1);itemTerminated = true;break;}case '?': {performMany(0, 1);itemTerminated = true;break;}case '+': {performMany(1, -1);itemTerminated = true;break;}case '|': {nodeList.add(new BOr());itemTerminated = false;break;}default: {tryConcat();if (ch == '\\' || ch == '.') {String token;if (ch == '\\') {char next = regex.charAt(index++);token = new String(new char[]{ch, next});} else token = String.valueOf(ch);List<Character> tokenSet = CommonSets.interpretToken(token);nodeList.add(new LeftBracket());nodeList.add(new LChar(tokenSet.get(0)));for (int i = 1; i < tokenSet.size(); i++) {nodeList.add(new BOr());nodeList.add(new LChar(tokenSet.get(i)));}nodeList.add(new RightBracket());} else nodeList.add(new LChar(ch));itemTerminated = true;break;}}}}集合中若有取并集和取补集的部分，使⽤⼀个 boolean 桶去重即可。

正则表达式的DFA算法1正则表达式的定义一个正则表达式RE是符号集合Σ{ε,|,·,某,(,)}上的一个字符串，它可以递归定义如下：空字符ε是正则表达式。

任意字符α∈Σ是正则表达式。

如果RE1和RE2都是正则表达式，则（RE1），（RE1·RE2），（RE1|RE2）和（RE1某）亦是正则表达式。

通常（RE1·RE2）可以简写为RE1RE2。

符号“·”，“某”，“|”称为操作符，可以通过为每个操作符赋予优先级来消除更多的括号。

为了方便起见，这里使用了额外的后缀操作符“+”，它的含义是RE+=RE·RE 某。

其他所使用的操作符如””，字符组，”.”等实际上都可以用上面的方式来表达。

下面定义正则表达式所表达的语言。

如果RE是ε，则L(RE)={ε}，即空串。

如果RE是α∈Σ，则L(RE)={α}，即包含一个字符的单串。

如果RE是（RE1）这种形式，则L(RE)=L(RE1)。

如果RE是（RE1RE2）这种形式，则L(RE)=L(RE1)L(RE2)，其中W1W2可以看成是字符串集w的集合，其中，w=w1w2并且w1∈W1，w2∈W2。

操作符表示字符串的连接。

如果RE是（RE1|RE2）这种形式，则L(RE)=L(RE1)∪L(RE2)，是这两种语言的并集，“|”称为并操作符。

如果RE是（RE1某）这种形式，则L(RE)=L(RE)某=∪i≥0L(RE)i，其中L0={ε}并且Li=LLi-1，它表示字符串集合是由0个或者多个RE1表达的字符串连接而成。

“某“称为星操作符。

在文本T中搜索正则表达式RE的问题就是找到文本中所有属于语言L(RE)的字串。

搜索的方法是首先将正则表达式解析成一颗表达式树，然后将表达式树转换成非确定性有限自动机（NFA）。

直接使用NFA进行搜索是可行的，然而NFA算法处理速度通常比较慢，一般的，搜索过程最坏情况时间复杂度是O(mn)，但是所需存储空间并不多。

正则m叉树n(tt,k)计数公式是一种用于计算正则m叉树的数量的公式，它可以用来计算任意给定的m叉树的数量。

正则m叉树n(tt,k)计数公式的具体表达式为：
n(tt,k) = (m-1)^(k-1) * (m^(tt-k+1) - 1) / (m-2)
其中，m表示树的叉数，k表示树的深度，tt表示树的总结点数。

正则m叉树n(tt,k)计数公式可以用来解决许多实际问题，例如，它可以用来计算某种结构的最优解，如最小生成树、最短路径等。

此外，它还可以用来计算某种结构的最大值，如最大流量、最大权重等。

此外，正则m叉树n(tt,k)计数公式还可以用来计算某种结构的最小值，如最小生成树、最短路径等。

此外，正则m叉树n(tt,k)计数公式还可以用来解决许多其他问题，例如，它可以用来计算某种结构的最优解，如最小生成树、最短路径等。

此外，它还可以用来计算某种结构的最大值，如最大流量、最大权重等。

总之，正则m叉树n(tt,k)计数公式是一种非常有用的公式，它可以用来解决许多实际问题，例如，它可以用来计算某种结构的最优解、最大值和最小值等。

构造正则表达式的简化DFA算法
檀凤琴
【期刊名称】《北京航空航天大学学报》
【年(卷),期】1998(000)004
【摘要】介绍了构造等价于给定正则表达式的简化确定有限自动机（ＤＦＡ）的算法．方法是首先构造与正则表达式等价的非确定有限自动机（ＮＦＡ），这里省略了构造带ε动作的有限自动机的操作，然后用状态树构造与该ＮＦＡ等价的简化ＤＦＡ．这个算法在计算机上已实现，并且对输入的任意正则表达式，都可以输出等价于正则表达式的简化ＤＦＡ．该算法可以用于某些离散信息处理系统的设计与分析．
【总页数】1页(P495)
【作者】檀凤琴
【作者单位】
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于正则表达式的DFA拆分算法研究 [J], 翟丽杰;段海生
2.基于多字符DFA的高速正则表达式匹配算法 [J], 贺炜;郭云飞;莫涵;扈红超
3.构造正则表达式的简化DFA算法 [J], 檀凤琴
4.基于规则分组的DFA正则表达式匹配算法 [J], 朱俊
5.正则表达式的DFA压缩算法 [J], 杨毅夫;刘燕兵;刘萍;郭牧怡;郭莉
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正则表达式DFA构造方法正则表达式DFA构造方法收藏陈梓瀚************1、问题概述随着计算机语言的结构越来越复杂，为了开发优秀的编译器，人们已经渐渐感到将词法分析独立出来做研究的重要性。

不过词法分析器的作用却不限于此。

回想一下我们的老师刚刚开始向我们讲述程序设计的时候，总是会出一道题目：给出一个填入了四则运算式子的字符串，写程序计算该式子的结果。

除此之外，我们有时候建立了比较复杂的配置文件，譬如XML的时候，分析器首先也要对该文件进行词法分析，把整个字符串断成了一个一个比较短小的记号(指的是具有某种属性的字符串)，之后才进行结构上的分析。

再者，在实现某种控制台应用程序的时候，程序需要分析用户打进屏幕的命令。

如果该命令足够复杂的话，我们也首先要对这个命令进行词法分析，之后得到的结果会大大方便进行接下去的工作。

当然，这些问题大部分已经得到了解决，而且历史上也有人做出了各种各样专门的或者通用的工具(Lex、正则表达式引擎等)来解决这一类问题。

我们在使用这种工具的时候，为了更加高效地书写配置，或者我们在某种特殊情况下需要自己制作类似的工具，就需要了解词法分析背后的原理。

本文将给出一个构造通用词法分析工具所需要的原理。

由于实现的代码过长，本文将不附带实现。

究竟什么是“把一个字符串断成一些记号”呢？我们先从四则运算式子入手。

一个四则运算式子是一个字符数列，可是我们关心的对象实际上是操作符、括号和数字。

于是此法分析的作用就是把一个字符串断开成我们关心的带有属性的记号。

举个例子：(11+22)*(33+44)是一个合法的四则运算式子，如果输入是(左括号,”(“) (数字,”11”) (一级操作符,”+”) (数字,”22”) (右括号,”)”) (二级操作符,”*”) (左括号,”(“) (数字,”33”) (一级操作符,”+”) (数字,”44”) (右括号,”)”)的话，我们在检查结构的时候只需要关心这个记号的属性(也就是左括号、右括号、数字、操作符等)就行了，具体计算的时候才需要关心这个记号实际上的内容。

正则表达式解析算法
正则表达式是一种用于匹配字符串模式的文本字符串,通常用于搜索、替换、验证等任务。

以下是一些常用的正则表达式解析算法:
1. 暴力枚举(Brute Force):这是最原始的算法,它通过不断尝试匹配正则表达式来找到匹配项。

这种方法需要大量的计算时间和内存,对于复杂的正则表达式很难成功。

2.分组迭代(grouping by iteration):该算法将正则表达式拆分成多个子表达式,然后递归地处理每个子表达式。

这种方法可以用于找到子表达式的匹配项,但需要处理多个表达式。

3. 策略(Strategy):该算法将正则表达式拆分成多个子表达式,然后根据匹配条件使用不同的策略。

每个策略都是一个函数,用于处理不同的匹配条件。

4. 递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN):该算法基于递归神经网络,可以将正则表达式分解为多个子表达式,并利用递归神经网络来预测每个子表达式的匹配项。

5. 匹配表(match table):该算法将正则表达式拆分成多个子表达式,并保存每个子表达式的匹配项和索引。

在匹配新字符串时,直接
查找匹配表进行匹配。

以上算法各有优缺点,具体的算法应该根据实际需要进行选择。

一种无改写的正则表达式分析树构造算法
邓绪斌
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2007(024)012
【摘要】数据抽取常用正则表达式(RE)来描述数据源.为实现可视化描述,需将RE 转换成分析树.但现有基于改写的RE分析树构造方法会破坏数据对象的内在结构,不能用于数据抽取问题.提出了一种无改写的RE分析树构造算法.实验表明,该算法在时空间性能和实用性等方面优于现有RE分析树构造算法.
【总页数】3页(P65-66,84)
【作者】邓绪斌
【作者单位】浙江财经学院信息学院,浙江,杭州,310018
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于帮助机制的无界无等待通用构造算法 [J], 苏浩;张坤龙;李鹏飞
2.上下文无关语言分析树的一种表示形式 [J], 陈海明;董韫美
3.改写：一种曾被遮蔽的写作范式——以成语典故改写为例 [J], 汪禄应;
4.一种针对DFA状态爆炸的正则表达式匹配方法 [J], 王翔;卢毓海;马伟;刘燕兵
5.一种基于Prolog有限自动机的正则表达式算法研究 [J], 李晓欧;刘军
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⾃⼰动⼿写⼀个简单正则表达式解析器（待续，未完成）1.状态机及形式语⾔基础2. 版本1：仅仅匹配⼀个？3. 版本2：如何匹配*？4. 如何实现*, ?的匹配？5. 如何实现根据输⼊的pattern，⽣成DFA状态机？1. 状态机及形式语⾔基础1.1 语⾔和⽂法在计算机中存在下⾯两个⽐较重要的问题，⼀个问题提出之后，能否使⽤计算机来执⾏，如果能够执⾏的话，那么该怎么执⾏？这些都是计算模型需要解决的问题，为解决⼭这些问题，需要来⾸先了⼀下什么是形式语⾔，相对于⾃然语⾔⽽⾔，如何去描述⼀个形式语⾔(⽂法)？⾃然语⾔就是⽇常的⼝头语⾔，将⼀个⾃然语⾔翻译成另外的⼀种⾃然语⾔的问题引出了“形式语⾔”的概念。

下⾯就是⼀个迭代的定义：1. 字母表V：含有有限元素的⾮空集合，其中包含终结符号（⽆法被替换的符号）记为T；⾮终结符号（简单的将是能够被替换的元素），记为N;定义开始符S为推导的开始。

2. 单词：定义在字母表V上的单词定义为V中元素组成的有限长度的字串。

3. 空串：没有符号的串，记为λ4. V上所有单词的集合记为V*5. 指明V*中的串能够被什么样的串替换的表达式称之为“产⽣式”6. 有了上⾯的基础开始定义什么是⽂法：⽂法是由下⾯的是是部分组成：G = < V, T, S, P >，其中字母表V，有V上的所有的终结符组成的集合T，S为推导的开始符，P为产⽣式的集合。

7. 下⾯定义什么是语⾔L，由G⽣成的语⾔是由S能够推导出的所有终结符号构成的集合。

显然通过上⾯的定义同时类⽐⾃然语⾔：字母表相当于英语的26个字母。

单词类似于⾃然语⾔的英语单词；⽂法就相当于英语的语法规则，例如(名词 + 动词 + 形容词, i am happy)。

通过这些⽂法进⽽能够推导出英语的⼀系列句⼦，即是语⾔。

这是⼀个简单的例⼦：定义词汇表V ={S, A, a, b}，定义终结符号T = { a, b }，开始符号定义为S，产⽣式如下：S -> aA S -> b A -> aa，那么通过上述⽂法说能够表达的语⾔的集合如下：S -> aA -> aaa这是语⾔的其中之⼀，另外S -> b是另外⼀个，所以L(G) = { b, aaa }1.2 ⽂法的分类⽂法存在着多种分类⽅式，常见的是乔姆斯基分类⽅法。

巧夺天⼯：采⽤正则表达式解决树匹配问题⼀、问题背景最近在开发⽹络风⾏者（参见我的博客⽂章：《》，《》）的 Web 版，与《》中不同的是，新版本采⽤C#/开发，Web页⾯解析引擎采⽤的是。

开发思想遵照《》⼀⽂。

新版名字改名为 OrcSpider⽹络风⾏者，Orc代表兽族的英勇和嗜⾎。

现有的⽹络数据提取程序采⽤的提取规则主要是正则表达式匹配提取，《》⼀⽂中的规则是基于树的匹配，在直观性、规则的柔性、规则的制定成本上有很⼤的优势。

树匹配在技术上存在难点，难点主要在于多节点匹配算法（关于节点匹配，参见《》），描述如下：规则节点列表由⼀系列有序的规则节点组成，记为 P[P1,P2,…Pm]，给定⼀个内容节点系列N[N1,N2,…….Nn]。

要求在N中查找满⾜P的内容节点系列。

举例说明，以cnblogs为例（例⼦猥琐了点，dudu勿怪，俺本世纪以来爬cnblogs页⾯数在10次以下）：⾸页的标签结构摘录如下：…<H3><A HREF></A></H3><H4><A HREF></A><P CLASS ALIGN><A HREF CLASS></A><A HREF CLASS></A></P></H4><H3><A HREF></A></H3><H4><A HREF></A><P CLASS ALIGN><A HREF CLASS></A><A HREF CLASS></A></P></H4>…可以看出⼀个规则节点系列：<H3></H3><H4></H4>这⼀系列代表的是⾸页的⼀篇⽂章。

//建立正确手机号集合Pattern p =pile("^(((13[0-9])|(15([0-3]|[5-9]))|(18[0,5-9]))\\d{8})|(0\ \d{2}-\\d{8})|(0\\d{3}-\\d{7})$");Matcher m = p.matcher(mobileNumber); //输入的mobileNumber 和正确手机格式集合匹配//建立正确邮箱集合Pattern p =pile("^([a-zA-Z0-9_-])+@([a-zA-Z0-9_-])+(\\.([a-zA-Z0-9_-])+ )+$");Matcher m = p.matcher(mail); //输入的mail和集合p匹配Pattern p =pile("http://(([a-zA-z0-9]|-){1,}\\.){1,}[a-zA-z0-9]{1,}-*") ;Matcher m =p.matcher(url); //输入的rul和正确url集合匹配概述软件包类使用树已过时索引帮助Java TM PlatformStandard Ed. 6上一个类下一个类框架无框架摘要：嵌套| 字段| 构造方法| 方法详细信息：字段| 构造方法| 方法java.util.regex类 Patternng.Objectjava.util.regex.Pattern所有已实现的接口：Serializablepublic final class Patternextends Objectimplements Serializable正则表达式的编译表示形式。

指定为字符串的正则表达式必须首先被编译为此类的实例。

然后，可将得到的模式用于创建Matcher对象，依照正则表达式，该对象可以与任意字符序列匹配。

执行匹配所涉及的所有状态都驻留在匹配器中，所以多个匹配器可以共享同一模式。

应该如何构造复杂的正则表达式⽂题本来是《如何构造复杂的正则表达式》，但是觉得有些歧义，就感觉正则式本来很简单，我在教⼈如何将它⼩事化⼤⼀样。

正好相反，我的本意是说，即使复杂的正则式也不怕，找出合适的⽅法，将其构造出来。

Snopo给出的⽂本是这样的：or and name='zhangsan' and id=001 or age>20 or area='%renmin%' and like，问，如何提取其中正确的SQL查询语句。

简要分析可知，中间部分是合乎要求的，只是两端的有若⼲个like, or, and。

构造能够解析合乎SQL语法的查询语句的正则表达式，应该是⽐较复杂的。

可是，对于具体的问题，也可以更简单。

上述的不良构的SQL语句，应该是使⽤程序⾃动⽣成的，它的两端会有⼀些不符合题意的⽂本。

只要将这些⽂本去除就可以了。

于是，我写出了正则表达式：s/^(?:(?:or|and|like)\s*)+|\s*(?:(?:or|and|like)\s*)+$//mi;，这样就把多⾏字串⾸尾的like, or, and以及可能的空⽩字符全部去掉了，剩下的内容即为所求。

答案发过去之后，Snopo显然不是很满意这种“偷懒”的办法。

他继续问道，能否写出正则式，⽤来匹配合符SQL语法要求的条件查询语句？（只考虑where部分即可，不必写完整的select。

）的确，从快速解决问题的⾓度来说，只要能够⾏之有效地解决，⽤什么办法都可以；不过从学习知识的⾓度来说，不避重就轻，⽽是刨根问底，才是正途。

既如此，就看⼀下如何使⽤正则，将该SQL查询语句解决掉。

最简单的查询语句，应该是真假判断，即 where 1; where True; where false，等等。

这样的语句使⽤正则式，直接/(?:-?\d+|True|False)/i。

稍复杂些的单条语句，可以是左右⽐较，即复制代码代码如下:name like 'zhang%', 或 age>25 ，或 work in ('it', 'hr', 'R&D')。

正则表达式引擎的构建----构造抽象语法树简要介绍构造抽象语法树是构造基于DFA的正则表达式引擎的第一步。

目前在我实现的这个正则表达式的雏形中，正则表达式的运算符有3种，表示选择的|运算符，表示星号运算的*运算符，表示连接的运算符cat（在实际正则表达式中被省去）。

例如对于正则表达式a*b|c，在a*和b之间省略了连接运算符cat。

其中|、cat运算符是双目运算符，*运算符是单目运算符。

下图来自编译原理一书：对（a|b)*abb构造语法树，需要注意的是，此图中在原正则表达式的末尾添加了一个#号表示接受状态。

在我自己的代码中没有添加最后一个#号，而是用 eType_END 类型的词法单元表示正则表达式的末尾和DFA的接受状态。

构造正则表达式的抽象语法树的过程和构造算术表达式的抽象语法树的过程类似，都一样会存在运算符优先级和括号处理的问题。

有差异的地方是正则表达式中存在单目运算符*，而普通的算术表达式中都是双目运算符。

构造正则表达式语法树的过程基于词法分析，这里的词法分析就比较简单了，因为一个字符就对应一个词法单元，需要注意的地方是：1 在两个非运算符、右括号左括号对之间需要添加cat连接运算符。

2 在尾部需要加入一个 eType_END 类型的词法单元表示正则表达式的末尾和DFA的接受状态。

语法树展示根据正则表达式得到的语法树如下所示：支持转义字符（右斜杠\）的模式串：在我写的词法分析中支持通配符点号（.），支持转义字符（右斜杠\加特殊字符）。

另外这个语法分析树的打印方式大家也可以从我的代码中找到实现方法^_^。

在以上各个语法树中，打印输出时屏蔽了尾部的eType_END节点。

构建语法树主要需要的对象和数据结构构建语法树主要需要的对象和数据结构如下：整个语法树的构建过程中需要一个词法分析器Lex，词法分析器从左到右逐个字符地扫描正则表达式，根据遇到的字符返回正确的Token给语法树构建器，对于不合法的正则表达式给出报错信息（例如转义字符\后面跟的不是特殊字符）。

一种构造正则表达式更小ε-NFA的方法
敬茂华;杨义先;于长永;辛阳
【期刊名称】《东北大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2013(034)009
【摘要】基于有限自动机的正则表达式匹配技术在网络信息领域得到了广泛应用,提出了一种构造正则表达式的更小NFA的方法——基于闭包的分片构造法GREC.GREC方法基于正则表达式中同态运算的封闭性以及闭包运算的层次特性和递归性进行构造.首先对正则表达式进行分片处理,然后构造每个分片的NFA,最后利用栈对各分片NFA进行重组获得最终的NFA.GREC方法在正则表达式层次结构复杂或包含有大量闭包运算的情况下,能够快速地构造出空间效率比传统的Thompson构造法高得多的NFA.
【总页数】4页(P1240-1243)
【作者】敬茂华;杨义先;于长永;辛阳
【作者单位】东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院,河北秦皇岛066004;东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110819;东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110819;北京邮电大学信息安全中心,北京100876;东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院,河北秦皇岛066004;北京邮电大学信息安全中心,北京100876【正文语种】中文
【中图分类】TP301.1
【相关文献】
1.构造正则表达式的最佳NFA算法的选择 [J], 袁满;袁真
2.一种M2DPCA和NFA相结合的人脸识别方法 [J], 陈胜
3.新颖的正则NFA引擎构造方法 [J], 敬茂华;杨义先;汪韬;辛阳
4.一种将NFA到最小化DFA的方法 [J], 毛红梅;聂承启
5.一种无改写的正则表达式分析树构造算法 [J], 邓绪斌
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glr规则GLR规则是一种语法分析算法，用于将输入的字符串解析成语法树。

GLR是Generalized LR的缩写，即广义LR分析法。

GLR规则是在LR规则的基础上进行改进和拓展，解决了LR规则所存在的冲突问题，使得分析更加准确和灵活。

GLR规则的核心思想是同时维护多个可能的解析状态，即多个解析栈。

在解析过程中，如果遇到了分析冲突，GLR规则会将冲突的状态进行分裂，从而得到多个可能的解析结果。

这种分裂的方法是通过创建新的解析栈来实现的。

GLR规则的主要优点是可以处理具有二义性的文法。

在传统的LR 规则中，遇到二义性的文法往往会导致解析失败，而GLR规则则能够得到多个可能的解析结果，使得解析更加灵活。

此外，GLR规则还能处理左递归文法，这也是传统LR规则所不能做到的。

GLR规则的实现过程主要分为三个步骤：扫描、规约和移进。

首先，从输入字符串中扫描出一个个的终结符号，并将其压入解析栈中。

然后，根据文法规则进行规约操作，将栈中的符号进行合并。

最后，根据规约的结果，将新的符号移进解析栈中。

GLR规则的应用范围非常广泛。

在编译器设计中，GLR规则可以用于语法分析阶段，将源代码解析成抽象语法树。

在自然语言处理中，GLR规则可以用于分析句子的语法结构，从而实现语义理解和语法纠错。

此外，GLR规则还可以应用于计算机网络中的数据包解析以及正则表达式的匹配等领域。

虽然GLR规则有着很多优点，但也存在一些挑战和限制。

首先，GLR规则的解析过程相对复杂，需要维护多个解析栈和状态，导致算法的时间和空间复杂度较高。

其次，由于GLR规则会得到多个可能的解析结果，因此在应用中需要对这些结果进行处理和选择，增加了额外的复杂性。

总结来说，GLR规则是一种解析算法，能够有效处理具有二义性和左递归的文法。

它的核心思想是维护多个解析栈，从而得到多个可能的解析结果。

GLR规则在编译器设计、自然语言处理等领域有着广泛的应用前景。

尽管GLR规则存在一些挑战和限制，但随着计算机技术的发展，GLR规则将会在更多的领域得到应用和发展。