在正则表达式的上下文中，'lazy'和'greedy'是什么意思?

这两个术语是什么?

当前回答

Greedy quantifier	Lazy quantifier	Description
`*`	`*?`	Star Quantifier: 0 or more
`+`	`+?`	Plus Quantifier: 1 or more
`?`	`??`	Optional Quantifier: 0 or 1
`{n}`	`{n}?`	Quantifier: exactly n
`{n,}`	`{n,}?`	Quantifier: n or more
`{n,m}`	`{n,m}?`	Quantifier: between n and m

加一个?给量词，使其不贪婪，即懒惰。

例子: 测试字符串:stackoverflow 贪心reg表达式:s.*o输出:stackoverflow Lazy reg表达式:s.*?O输出:stackoverflow

2016-01-15 07:26:36

其他回答

贪婪匹配。正则表达式的默认行为是贪婪的。这意味着它会尝试提取尽可能多的数据，直到它符合某个模式，即使在语法上只需要较小的部分就足够了。

例子:

import re
text = "<body>Regex Greedy Matching Example </body>"
re.findall('<.*>', text)
#> ['<body>Regex Greedy Matching Example </body>']

它提取了整个字符串，而不是直到' > '第一次出现才匹配。这是regex默认的贪婪或“全部拿走”行为。

另一方面，懒惰匹配“需要的越少越好”。这可以通过添加一个?在图案的最后。

例子:

re.findall('<.*?>', text)
#> ['<body>', '</body>']

如果只希望检索第一个匹配项，则使用search方法。

re.search('<.*?>', text).group()
#> '<body>'

来源:Python Regex Examples

2018-01-21 05:35:59

贪婪意味着你的表达式将匹配尽可能大的组，懒惰意味着它将匹配尽可能小的组。对于这个字符串:

abcdefghijklmc

这个表达式是:

a.*c

贪婪匹配将匹配整个字符串，而懒惰匹配将只匹配第一个abc。

2010-02-20 06:19:18

贪婪的人会尽可能多地消费。在http://www.regular-expressions.info/repeat.html中，我们看到了试图将HTML标记与<.+>匹配的示例。假设你有以下情况:

<em>Hello World</em>

你可能认为…+ >(。表示任何非换行符，+表示一个或多个)将只匹配<em>和</em>，而实际上它将非常贪婪，并从第一个<到最后一个>。这意味着它将匹配<em>Hello World</em>，而不是你想要的。

将其设置为惰性(<.+?>)将防止这种情况。通过添加?在+之后，我们告诉它重复尽可能少的次数，所以它遇到的第一个>就是我们想要停止匹配的地方。

我鼓励你下载RegExr，这是一个很好的工具，可以帮助你探索正则表达式——我一直在用它。

2010-02-20 06:22:32

最好用例子来说明。字符串。192.168.1.1和一个贪婪的正则表达式\b.+\b 你可能认为这会给你第一个八位元，但实际上是匹配整个字符串。为什么?因为。+是贪婪的，贪婪匹配匹配192.168.1.1中的每个字符，直到它到达字符串的末尾。这是最重要的一点!现在它开始一次回溯一个字符，直到找到与第三个标记(\b)匹配的字符。

如果字符串一个4GB文本文件和192.168.1.1在开始，你可以很容易地看到这个回溯会导致一个问题。

要使正则表达式非贪婪(懒惰)，在你的贪婪搜索后放一个问号

*?
??
+?

现在发生的事情是令牌2(+?)找到一个匹配，regex沿着一个字符移动，然后尝试下一个令牌(\b)，而不是令牌2(+?)。所以它小心翼翼地爬行着。

2018-03-12 10:54:44

贪婪意味着它将消耗你的模式，直到没有剩下的，它不能再看了。

Lazy会在遇到您请求的第一个模式时立即停止。

我经常遇到的一个常见的例子是\s*-\s*?([0-9]{2}\s*-\s*?[0-9]{7})

第一个\s*被归类为贪婪的，因为有*，它会在遇到数字后寻找尽可能多的空白，然后寻找破折号“-”。第二个s*在哪里?懒惰是因为*的存在吗?这意味着它将查看第一个空白字符并在那里停止。

2018-02-06 15:41:32

在正则表达式的上下文中，'lazy'和'greedy'是什么意思?

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