我爱正则表达式

反复读紫龙书第三章，以及网文Write Your Own Regular Expression Parser（链接在这篇文章中找），连同该网文附带的源码，终于破关。一点感悟，写在这里。

使用正则表达式搜索字串，比逐位进行strcmp这样的方法要复杂N倍，如果说strcmp是只支持＋－×÷的计算器的话，那么正则表达式就是一台现代化的电脑。正则式不用逐位比较，它有自己的一整套方法。

要想在源字串找某个正则式模式，需要先详尽地分析该正则式，其过程是将该正则式解剖成不可再分的字符（称为状态），然后从任意一个状态开始，通过不同的路径（字符输入）可以到达不同的状态。第一个字符之前，叫做初始状态；最后一个字符之后，叫做接收状态。这种是NFA（不确定的有穷自动机），因为一个状态上有可能存在不止一条的转出状态。

一旦做好了这样的状态集合，就可以进行匹配了。每输入一个字符，从开始状态上就会产生不同的状态集合；依次输入完毕，如果所得到状态集合中包含了一个接受状态，就证明所输入的串是匹配的。但是NFA的效率低下。因为从每个状态上转出的路径不止一条，因此就有回溯。为提升效率，可以将NFA转成等效的DFA，即确定的有穷自动机。

DFA的原理是，对于每个状态集合D和给定的输入字符a，最多只有一条通路可走。与NFA的区别是，对于每个单个的状态f和给定的字符a，就有N条路可走。但是DFA也不是生来就万能的，比方说，它有死状态需要消除，同构的状态需要合并，还存在对于复杂正则表达式的DFA的转换效率低、实现复杂度高的情况，等等。虽如此，NFA转换为DFA还是值得的，有道是磨刀不误砍柴功。

对于正则表达式做好了DFA，就可以进行匹配了。每输入一个字符，自动机就转至下一个状态集合，直至输入结尾。如果所达到的状态集合中包含了接受状态，那么匹配就是成功的。

以上就是NFA、DFA的原理。当然，细节是简化过的。否则的话，上面任何一个步骤都有N多的细节，需要使用各种奇怪的数据结构来存储，复杂的成员函数来操作。

说到这里，想起python, pcre，以及其它一些正则表达式库，都有compile一个选项。先编译再执行，一次编译多次执行，文档一再这样强调。这比一上来就execute效率要高，如果重复执行多次的话。以前总是图方便直接就execute了，现在想想，实现一个正则表达式多不容易呀，对于多次重复的匹配，还是老老实实地compile一次才有礼貌。正则引擎在幕后默默无闻地做了那么多工作，不应该老是麻烦它老人家，呵呵。