你好，我是伟忠，这一节课我们一起来学习正则匹配原理相关的内容，以及在书写正则时的一些优化方法。
这节课我主要给你讲解一下正则匹配过程，回顾一下之前讲的回溯，以及 DFA 和 NFA 引擎的工作方式，方便你明白正则是如何进行匹配的。这些原理性的知识，能够帮助我们快速理解为什么有些正则表达式不符合预期，也可以避免一些常见的错误。只有了解正则引擎的工作原理，我们才可以更轻松地写出正确的，性能更好的正则表达式。
正则之所以能够处理复杂文本，就是因为采用了有穷状态自动机（finite automaton）。那什么是有穷自动机呢？有穷状态是指一个系统具有有穷个状态，不同的状态代表不同的意义。自动机是指系统可以根据相应的条件，在不同的状态下进行转移。从一个初始状态，根据对应的操作（比如录入的字符集）执行状态转移，最终达到终止状态（可能有一到多个终止状态）。
有穷自动机的具体实现称为正则引擎，主要有 DFA 和 NFA 两种，其中 NFA 又分为传统的NFA 和POSIX NFA。
DFA：确定性有穷自动机（Deterministic finite automaton）
NFA：非确定性有穷自动机（Non-deterministic finite automaton）
接下来我们来通过一些示例，来详细看下正则表达式的匹配过程。
在使用到编程语言时，我们经常会“编译”一下正则表达式，来提升效率，比如在 Python3 中它是下面这样的：
>>> import re
>>> reg = re.compile(r'a(?:bb)+a')
>>> reg.findall('abbbba')
['abbbba']
这个编译的过程，其实就是生成自动机的过程，正则引擎会拿着这个自动机去和字符串进行匹配。生成的自动机可能是这样的（下图是使用Regexper工具生成，再次加工得到的）。
在状态 s3 时，不需要输入任何字符，状态也有可能转换成 s1。你可以理解成 a(bb)+a 在匹配了字符 abb 之后，到底在 s3 状态，还是在 s1 状态，这是不确定的。这种状态机就是非确定性有穷状态自动机（Non-deterministic finite automaton 简称NFA）。
NFA和DFA是可以相互转化的，当我们把上面的状态表示成下面这样，就是一台DFA状态机了，因为在 s0-s4 这几个状态，每个状态都需要特定的输入，才能发生状态变化。
那这两种状态机的工作方式到底有什么不同呢？我们接着往下看。
下面我通过一个示例，来简单说明 NFA 与 DFA 引擎工作方式的区别：
字符串：we study on jikeshijian app
正则：jike(zhushou|shijian|shixi)
NFA引擎的工作方式是，先看正则，再看文本，而且以正则为主导。正则中的第一个字符是j，NFA引擎在字符串中查找 j，接着匹配其后是否为 i ，如果是 i 则继续，这样一直找到 jike。
regex: jike(zhushou|shijian|shixi)
^
text: we study on jikeshijian app
^
我们再根据正则看文本后面是不是 z，发现不是，此时 zhushou 分支淘汰。
regex: jike(zhushou|shijian|shixi)
^
淘汰此分支(zhushou)
text: we study on jikeshijian app
^
我们接着看其它的分支，看文本部分是不是 s，直到 shijian 整个匹配上。shijian 在匹配过程中如果不失败，就不会看后面的 shixi 分支。当匹配上了 shijian 后，整个文本匹配完毕，也不会再看 shixi 分支。
假设这里文本改一下，把 jikeshijian 变成 jikeshixi，正则 shijian 的 j 匹配不上时shixi 的 x，会接着使用正则 shixi 来进行匹配，重新从 s 开始（NFA引擎会记住这里）。
第二个分支匹配失败
regex: jike(zhushou|shijian|shixi)
^
淘汰此分支(正则j匹配不上文本x)
text: we study on jikeshixi app
^
再次尝试第三个分支
regex: jike(zhushou|shijian|shixi)
^
text: we study on jikeshixi app
^
也就是说， NFA 是以正则为主导，反复测试字符串，这样字符串中同一部分，有可能被反复测试很多次。
而 DFA 不是这样的，DFA 会先看文本，再看正则表达式，是以文本为主导的。在具体匹配过程中，DFA 会从 we 中的 w 开始依次查找 j，定位到 j ，这个字符后面是 i。所以我们接着看正则部分是否有 i ，如果正则后面是个 i ，那就以同样的方式，匹配到后面的 ke。
text: we study on jikeshijian app
^
regex: jike(zhushou|shijian|shixi)
^
继续进行匹配，文本 e 后面是字符 s ，DFA 接着看正则表达式部分，此时 zhushou 分支被淘汰，开头是s的分支 shijian 和 shixi 符合要求。
text: we study on jikeshijian app
^
regex: jike(zhushou|shijian|shixi)
^ ^ ^
淘汰 符合 符合
然后 DFA 依次检查字符串，检测到 shijian 中的 j 时，只有 shijian 分支符合，淘汰 shixi，接着看分别文本后面的 ian，和正则比较，匹配成功。
text: we study on jikeshijian app
^
regex: jike(zhushou|shijian|shixi)
^ ^
符合 淘汰
从这个示例你可以看到，DFA 和 NFA 两种引擎的工作方式完全不同。NFA 是以表达式为主导的，先看正则表达式，再看文本。而 DFA 则是以文本为主导，先看文本，再看正则表达式。
一般来说，DFA 引擎会更快一些，因为整个匹配过程中，字符串只看一遍，不会发生回溯，相同的字符不会被测试两次。也就是说DFA 引擎执行的时间一般是线性的。DFA 引擎可以确保匹配到可能的最长字符串。但由于 DFA 引擎只包含有限的状态，所以它没有反向引用功能；并且因为它不构造显示扩展，它也不支持捕获子组。
NFA 以表达式为主导，它的引擎是使用贪心匹配回溯算法实现。NFA 通过构造特定扩展，支持子组和反向引用。但由于 NFA 引擎会发生回溯，即它会对字符串中的同一部分，进行很多次对比。因此，在最坏情况下，它的执行速度可能非常慢。
因为传统的 NFA 引擎“急于”报告匹配结果，找到第一个匹配上的就返回了，所以可能会导致还有更长的匹配未被发现。比如使用正则 pos|posix 在文本 posix 中进行匹配，传统的 NFA 从文本中找到的是 pos，而不是 posix，而 POSIX NFA 找到的是 posix。
POSIX NFA的应用很少，主要是 Unix/Linux 中的某些工具。POSIX NFA 引擎与传统的 NFA 引擎类似，但不同之处在于，POSIX NFA 在找到可能的最长匹配之前会继续回溯，也就是说它会尽可能找最长的，如果分支一样长，以最左边的为准（“The Longest-Leftmost”）。因此，POSIX NFA 引擎的速度要慢于传统的 NFA 引擎。
我们日常面对的，一般都是传统的NFA，所以通常都是最左侧的分支优先，在书写正则的时候务必要注意这一点。
下面是 DFA、传统NFA 以及 POSIX NFA 引擎的特点总结：
回溯是 NFA引擎才有的，并且只有在正则中出现量词或多选分支结构时，才可能会发生回溯。
比如我们使用正则 a+ab 来匹配 文本 aab 的时候，过程是这样的，a+是贪婪匹配，会占用掉文本中的两个 a，但正则接着又是 a，文本部分只剩下 b，只能通过回溯，让 a+ 吐出一个 a，再次尝试。
如果正则是使用 .*ab 去匹配一个比较长的字符串就更糟糕了，因为 .* 会吃掉整个字符串（不考虑换行，假设文本中没有换行），然后，你会发现正则中还有 ab 没匹配到内容，只能将 .* 匹配上的字符串吐出一个字符，再尝试，还不行，再吐出一个，不断尝试。
所以在工作中，我们要尽量不用 .* ，除非真的有必要，因为点能匹配的范围太广了，我们要尽可能精确。常见的解决方式有两种，比如要提取引号中的内容时，使用 “[^"]+”，或者使用非贪婪的方式 “.+?”，来减少“匹配上的内容不断吐出，再次尝试”的过程。
我们再回头看一下之前讲解的店铺名匹配示例：
从示例我们可以看到，一个很短的字符串，NFA引擎尝试步骤达到了 9021 次，由于是贪婪匹配，第一个分支能匹配上 this is a cat 部分，接着后面的逗号匹配失败，使用第二个分支匹配，再次失败，此时贪婪匹配部分结束。NFA引擎接着用正则后面的 $ 来进行匹配，但此处不是文本结尾，匹配不上，发生回溯，吐出第一个分支匹配上的 t，使用第二个分支匹配 t 再试，还是匹配不上。
我们继续回溯，第二个分支匹配上的 t 吐出，第一个分支匹配上的 a 也吐出，再用第二个分支匹配 a 再试，如此发生了大量的回溯。你可以使用 regex101.com 中的 Regex Debugger 来调试一下这个过程，加深你的理解。
我们来尝试优化一下，把第一个分支中的 A-Za-z 去掉，因为后面多选分支结构中重复了，我们再看一下正则尝试匹配的次数（示例），可以看到只尝试匹配了 57 次就结束了。
所以一定要记住，不要在多选择分支中，出现重复的元素。到这里，你对之前文章提到的“回溯不可怕，我们要尽量减少回溯后的判断” 是不是有了进一步的理解呢？
另外，之前我们说的独占模式，你可以把它可以理解为贪婪模式的一种优化，它也会发生广义的回溯，但它不会吐出已经匹配上的字符。独占模式匹配到英文逗号那儿，不会吐出已经匹配上的字符，匹配就失败了，所以采用独占模式也能解决性能问题（示例）。
但要提醒你的是，独占模式“不吐出已匹配字符”的特性，会使得一些场景不能使用它。另外，只有少数编程语言支持独占模式。
解决这个问题还有其它的方式，比如我们可以尝试移除多选分支选择结构，直接用中括号表示多选一（示例）。
我们会发现性能也是有显著提升（这里只是测试，真正使用的时候，重复的元素都应该去掉，另外这里也不需要保存子组）。
学习了原理之后，有助于我们写出更好的正则。我们必须先保证正则的功能是正确的，然后再进行优化性能，下面我给了你一些优化的方法供你参考。
我们可以使用 ipython 来测试正则的性能，ipython 是一个 Python shell 增强交互工具，在 macOS/Windows/Linux 上都可以安装使用。在测试正则表达式时，它非常有用，比如下面通过一个示例，来测试在字符串中查找 abc 时的时间消耗。
In [1]: import re
In [2]: x = '-' * 1000000 + 'abc'
In [3]: timeit re.search('abc', x)
480 µs ± 8.06 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
另外，你也可以通过前面 regex101.com 查看正则和文本匹配的次数，来得知正则的性能信息。
编程语言中一般都有“编译”方法，我们可以使用这个方法提前将正则处理好，这样不用在每次使用的时候去反复构造自动机，从而可以提高正则匹配的性能。
>>> import re
>>> reg = re.compile(r'ab?c') # 先编译好，再使用
>>> reg.findall('abc')
['abc']
>>> re.findall(r'ab?c', 'abc') # 正式使用不建议，但测试功能时较方便
['abc']
比如我们要匹配引号里面的内容，除了写成 “.+?” 之外，我们可以写成 “[^"]+”。使用 [^"] 要比使用点号好很多，虽然使用的是贪婪模式，但它不会出现点号将引号匹配上，再吐出的问题。
通过上面对 NFA引擎的学习，相信你应该明白(abcd|abxy)这样的表达式，可以优化成ab(cd|xy)，因为 NFA 以正则为主导，会导致字符串中的某些部分重复匹配多次，影响效率。
因此我们会知道th(?:is|at)要比this|that要快一些，但从可读性上看，后者要好一些，这个就需要用的时候去权衡，也可以添加代码注释让代码更容易理解。
类似地，如果是锚点，比如(^this|^that) is这样的，锚点部分也应该独立出来，可以写成比如^th(is|at) is的形式，因为锚点部分也是需要尝试去匹配的，匹配次数要尽可能少。
由于正则是从左到右看的，把出现概率大的放左边，域名中 .com 的使用是比 .net 多的，所以我们可以写成\.(?:com|net)\b，而不是\.(?:net|com)\b。
在正则中，括号可以用于归组，但如果某部分后续不会再用到，就不需要保存成子组。通常的做法是，在写好正则后，把不需要保存子组的括号中加上 ?: 来表示只用于归组。如果保存成子组，正则引擎必须做一些额外工作来保存匹配到的内容，因为后面可能会用到，这会降低正则的匹配性能。
如果一个组里面包含重复，接着这个组整体也可以重复，比如 (.*)* 这个正则，匹配的次数会呈指数级增长，所以尽量不要写这样的正则。
在多选分支选择中，要避免不同分支出现相同范围的情况，上面回溯的例子中，我们已经进行了比较详细的讲解。
好了，今天的内容讲完了，我来带你总结回顾一下。
今天带你简单学习了有穷自动机的概念，自动机的具体实现称之为正则引擎。
我们学习了正则引擎的匹配原理，NFA 和 DFA 两种引擎的工作方式完全不同，NFA 是以表达式为主导的，先看正则表达式，再看文本。而 DFA 则是以文本为主导的，先看文本，再看正则表达式。POSIX NFA是指符合POSIX标准的NFA引擎，它会不断回溯，以确保找到最左侧最长匹配。
接着我们学习了测试正则表达式性能的方法，以及优化的一些方法，比如提前编译好正则，提取出公共部分，尽量准确地表示范围，必要时才使用子组等。
今天所讲的内容总结脑图如下，你可以回顾一下：
最后，我们来做一个小练习吧。通过今天学习的内容，这里有一个示例，要求匹配“由字母或数字组成的字符串，但第一个字符要是小写英文字母”，你能说一下针对这个示例，NFA引擎的匹配过程么？
文本：a12
正则：^(?=[a-z])[a-z0-9]+$
好，今天的课程就结束了，希望可以帮助到你，也希望你在下方的留言区和我参与讨论，并把文章分享给你的朋友或者同事，一起交流一下。
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