jwk000/MiniRegex: 一个正则表达式引擎,支持语法树,NFA,DFA匹配 (github.com)github.com/jwk000/MiniRegex 正则表达式的语法抽象 正则表达式引擎根据其支持的特性多少难度会不同,主流的实现方案是解析模式串生成语法树,把语法树转换成NFA或者DFA。本文的思路是先用遍历语法树的方式实现,再用状态机的方式实现,以便...
经过语法分析阶段, 对于给定的一个正则表达式, 可以得到其对应的抽象语法树(Abstract Syntax Tree), 而语义分析阶段要做的, 就是对这棵树进行遍历分析, 以达成相应目的. 正则引擎的语义分析, 目的是要得到AST对应的NFA(Non-deterministic finite automata), 以便在下一步交给子集构造法(Subset Construction Method)....
众所周知,正则表达式引擎的核心领域模型是语法树。例如,从正则表达式[a-zA-Z_][0-9a-zA-Z_]*到Regex对象的创建过程,其实就是使用递归下降或其他算法,通过解析字符串的语法,构造出语法树的过程。 而字符串的匹配过程,常常设计状态机,用于控制诸如字符串匹配回溯等复杂的过程。 根据题目要求,不应该解析字符串的正...
我们先不一口气讲完,后面用到再讲。 NFA代码实现 构造NFA的主要文件都在nfa包下,nfa.py是NFA节点的定义,construction.py是实现对NFA的构造 NFA节点定义 NFA节点的定义也很简单,其实这个正则表达式引擎完整的实现只有900行左右,每一部分拆开看都非常简单 edge和input_set都是用来指示边的,边一共可能有四种可能的属性...
不过在后面的日常工作里,越来越多地开始使用到正则表达式,正则表达式也逐渐成为一个很常用的工具。 要掌握一种工具除了了解它的用法,了解它的原理也是同样重要的,一般来说,正则引擎可以粗略地分为两类:DFA(Deterministic Finite Automata)确定性有穷自动机和 NFA (Nondeterministic Finite Automata)不确定性有穷自动机...
最重要的是，正则表达式引擎具有额外的优化功能，例如首先在模式中搜索常量子字符串，因为它比运行任何类型...
(正则引擎已完成,Github) 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; ...
给你一个字符串 s 和一个字符规律 p,请你来实现一个支持 ‘.’和‘*’ 的正则表达式匹配。 ‘.’ 匹配任意单个字符 ‘*’ 匹配零个或多个前面的那一个元素 所谓匹配,是要涵盖 整个 字符串 s的,而不是部分字符串。 说明: s 可能为空,且只包含从 a-z 的小写字母。
当然,这只是最基本的,但是可以了解到正则表达式的实现原理,这篇文章实现三个最基本的正则操作: 连接abc 匹配 abc 或ab|cd 匹配 ab或cd 重复a* 匹配 任意多个a (功能较完备的正则引擎:https://github.com/Qzhangqi/Regex) 第一步 (分析正则表达式并构建出NFA ) ...
本文介绍了一个简单的正则表达式引擎的实现,总共用了四百五十行左右的代码,完整的code可以在码云上找到。 基本的数据结构定义 核心思路是读取正则表达式以后生成对应的NFA,NFA中有边和状态两个结构。边的结构记录了它的起点和终点,同时通过枚举类型记录匹配的其他需求。