正则表达式以前用过，但是从来没有系统的总结过，今天就正则表达式，及一些细节进行一些总结。
正则表达式（Regular Expression）：是一个用来匹配包含元字符(通配字符)的一个字符串
元字符：
基本元字符： .(任意的一个非换行字符)
[字符](匹配一个在中括号中的字符)
| 或(优先级最低)
() 用来修改优先级，和分组
限定元字符： +表示紧跟在前面的字符出现一次到多次 {1，}
* 表示紧跟在前面的字符出现0次到多次 {0，}
? 表示紧跟在前面的字符出现0次到1次 {0,1}
{n} 表示紧跟在前面的字符出现n次
{n,} 表示紧跟在前面的字符出现n次到多次
{n,m} 表示紧跟在前面的字符出现n次到m次
首尾元字符: ^ 表示必须以某个字符开头或否定
$表示必须以某个字符结尾或分组引用
在C#中如何使用正则表达式
-> 在C#中的核心功能为
-> 匹配
-> 提取
-> 替换
-> 使用
-> 引入命名空间 System.Text.RegualrExpressions;
-> 使用Regex这个类提供的静态方法
-> 匹配：bool Regex.IsMatch(要匹配的文本, 正则表达式)
-> 提取：
Match Regex.Match(要处理的字符串, 正则表达式)
MatchCollection Regex.Matches(要处理的字符串, 正则表达式)
-> 替换：
string Regex.Replace(要处理的字符串, 正则表达式, 替换为字符串)
提取组
-> 给一个字符串，将所有的图片地址提取出来
-> 在正则表达式中，每一个圆括号是一个分组，在匹配的结果中组会单独的存储
分组是有编号的，编号从左往右数，凡是看到"("记一个编号，编号从1开始
匹配完成以后，使用<Match>的Groups属性获得组的集合
编号中第几组就用<Match>.Groups[几]进行访问
这些理论的东西很多网上都有，下面我们看一下demo
/// <summary> /// 匹配demo /// </summary> public static void Match() { string str = "2014-02-10"; string reg = @"^\d{4}(-\d{2}){2}$"; if (Regex.IsMatch(str, reg)) { Console.WriteLine("匹配成功！"); } else { Console.WriteLine("匹配失败！"); } Console.ReadKey(); }
/// <summary> /// 提取 /// </summary> public static void Extract() { string str = "今天是2014-02-10,天气晴天,明天是2014-02-11,天气小雨。"; string reg = @"\d{4}(-\d{2}){2}"; //提取第一个匹配的字符串 Match m= Regex.Match(str,reg); if (m.Success) { Console.WriteLine("匹配的值 {0}", m.Value); Console.WriteLine("匹配的索引 {0}", m.Index); Console.WriteLine("匹配的长度 {0}", m.Length); } else { Console.WriteLine("不能成功匹配"); } Console.WriteLine("=========================="); //提取所有匹配的字符串 MatchCollection m1= Regex.Matches(str, reg); for (int i = 0; i < m1.Count; i++) { if (m1[i].Success) { Console.WriteLine("匹配的值 {0}", m1[i].Value); Console.WriteLine("匹配的索引 {0}", m1[i].Index); Console.WriteLine("匹配的长度 {0}", m1[i].Length); } else { Console.WriteLine("未能成功匹配i={0}",i); } } Console.ReadKey(); }
由于上面的代码比较简单，在这里笔者就不贴结果图了。
我们一起看下提取组：
/// <summary> /// 提取组 /// </summary> public static void ExtractGroup() { string html = @" <td> <img src=‘hotgirls/00_02.jpg‘ /></td> <td> <img src=‘hotgirls/00_03.jpg‘ /></td>"; string reg = @"src=‘(.+)‘"; MatchCollection m1 = Regex.Matches(html,reg); for (int i = 0; i < m1.Count; i++) { Console.WriteLine(m1[i].Value); Console.WriteLine(m1[i].Groups[0].Value); Console.WriteLine(m1[i].Groups[1].Value); Console.WriteLine("============================="); } Console.ReadKey(); }
上面的reg的正则表达式只有一个左圆括弧，所以有一个分组，我们来看下结果
我们发现m1[i].Value的值和m1[i].Groups[0].Value值是一样的，没错，其实他们就是同一个值，我们要获取的图片的路径也拿到了(没有标记的就是)，是通过m1[i].Groups[1].Value值获取到的，这个第几组我们是可以通过数括弧数出来， string reg = @"src=‘(.+)‘"; 我们看见上面有一个圆括弧，所有我们就知道第1组的数据就是我们要的图片路径。
贪婪模式
-> string s = "12345";
string r = "(\d+)(\d+)";
从左往右权级递减，正则表达式中只有两个权级，
一个是尽可能匹配，一个是尽可能不匹配
-> 文件目录的案例
string file = @"C:\123\4565\789\abcd.mp3";
string reg = @"((.:)\\.+)\\((.+)(\..+))";//利用贪婪模式写分组正则
string reg = @"((.:)(\\.+)?\\)((.+)(\..+))";//能够匹配c:\abcd.mp3
贪婪模型的demo笔者就不写代码了，用一个正则测试工具Code Architects Regex Tester演示一下。
我们可以看见上面有3个圆括号，所以我们分组的话可以分成3组(第0组一般不算)，第1组匹配的数据明显要多于第二组和第三组，原因是第一组都把字符给吃掉了，但是总是要留一下给第2组第3组吃，所以留最少的，第二组最少有一个字符，第三组有一个字符，所以第一组吃到了5，第二组吃到了6，第三组吃到了7.
那由此我们猜测一下：如果正则表达式变成了(\d+)(\d*)(\d+)这个，那么第二组最少吃0个字符，第三组吃1个字符，所以我们猜测的结论是
第一组 1,2,3,4,5,6
第二组
第三组 7
我们看下结果
这个结果我们猜测的是一样的，由此得到结论：从左往右权级递减，正则表达式中只有两个权级，一个是尽可能匹配，一个是尽可能不匹配。
下面关于贪婪模式的一些介绍：摘自其他人的博客，他们写的非常好。
参考博文：http://blog.csdn.net/myan/article/details/1520033
深入正则表达式原理
一 、先说正则表达式(regular expression)的基础语法：元字符(metacharacters)和常用的正则表达式
1. 点号：. 匹配单个任意的字符(包括空格，换行符，回车符，制表符，换页符)。
2. 字符组 [ ] 匹配单个字符。如[abdcedf]也就是匹配[]中的任一个字符都能成功：匹配a成功匹配b也能成功，但不能匹配k这样没有在[]中出现的字符。
3. 排除型字符组 [^ ] 排除括号内列出的字符 如[^abcd]匹配e能够成功，匹配a就失败
4. 转义字符 \ 通常是把元字符转化成普通的字符 通常用于转换如：在匹配.号时，正常情况下正则表达式引擎(会在后面谈到)会把.当做元字符来处理，但是加上\就可以把\.中的点号当做一个普通的字符来处理。
5. 问号 ？ 匹配一个或没有的字符
6. 星号 * 匹配多个或没有的字符
7. 加号 + 至少匹配一个字符或多个
8. 区间词{min，max} 匹配至少min次，和至多max次
9. ^ 匹配一行的开头
10. $ 匹配一行的结尾
11. \b 匹配单词的分界符
12. {?=} 肯定顺序环视
13. {?!} 否定顺序环视
14. {?<=} 肯定逆向环视
15. {?<!} 否定逆向环视
16. {?:} 非捕获分组
17. {?>} 固化分组 二、下面的正则表达式针对各种语言又有一些的变化：
1. \d 匹配任意的数字
2. \D 匹配任意的非数字
3. \w 匹配任意的小写字母，大写字母和数字和下划线_等于[a-zA-Z0-9_]
4. \W 匹配任意的非字母等于[^\s]
5. \s 匹配空字符如空格符，制表符，等
6. \S 匹配非空字符
7. \1\2 主要用于分组获得所分的组项，有时用的很方便哦。
还有就是一些常用的匹配表达式：
1. \n 匹配换行符
2. \A 匹配一行的开头与^一样的功能 三、 上面的都是些简单的语法，我相信大多数都能懂，那我就讲一些难懂的内容吧：
(1) .正则表达式的核心是正则表达式引擎处理方式。一般正则表达式引擎分为两种：NFA和DFA。 但其中的NFA又有两个分支：传统的NFA和POSIX NFA 以下是各种语言所支持的引擎：
传统NFA：GNU Emacs、java、grep、less、more、.NET、Perl、PHP、Python、Ruby、sed等
DFA ：awk、egrep、flex、MySQL、Procmail
POSIX NFA：mawk、Mortice Kern等等。
DFA/NFA混合引擎：GNU awk 、GNU grep/egrep、Tcl
(2). 正则表达式真正起作用是由于这些引擎来计算匹配。所以要想弄懂正则表达式的内部机制，就必须要明白你所熟悉的语言(如java，.net用的都是传统的NFA)是采用的那种引擎。每一种语言都有这自己引擎，也就有自己的独特的规范和独特的匹配原则。所以正则表达式说采用的匹配结果也不一样。
但不管是DFA还是NFA他们又有一些共性原则如：
1. 优先匹配最左端(最靠开头)的匹配结果。
2.标准的匹配量词(*、+、？和{min，max})是匹配优先的。
1* 先来说第一条：最左端匹配结果：
如果你用：cat来匹配下面的一句话： The dragging belly indicates that your cat is too fat. 你本想匹配其中的cat，但是结果却不是，而是indicates中的cat。单词cat 是能够被匹配出来，但是indicates中的cat出现 的更早，所以就先匹配成功了。对于java程序员来说，他只关心是否能匹配而不关心在哪匹配。再来一个例子： 用：fat | cat | belly | your来匹配字符串上面的那一句话。结果会是什么呢？ 你认为会是最后的fat是吗？因为fat在 fat | cat | belly | your最前面，是吗？错：答案是belly，句中的belly，为什么呢？由于匹配是从句中的第一个字母T来一次匹配fat | cat | belly | your，中的所有选项，结果发现都不符合，就走到h来匹配，结果也不符合，就依次走下去，直到b字母，有一项符合，就是fat | cat | belly | your中的belly中的b，所以依次匹配发现成功了，所以就正确了。就不在向后面的单词匹配(这种结果只是在支持NFA的引擎中)。
2* 再来说说第二条：标准量词(*、+等)是匹配优先(greedy 贪婪的意思)的。从英文单词中，我们就可以发现一些原理。其实的确就是这样。 用\b\w+s\b 来匹配包含s的字符串，如regexes，整个是能够比配成功的，你或许会认为它是正则表达式\w+匹配到xe结束然后让s来匹配最后的regexes中的s，若你这样想，那就错了，其实\w+一次性的匹配到结束包括s在内都被它给匹配了，但后面有个s所以，她很不情愿的吐出一个s来，让后面的s来匹配。这样使得匹配成功。这个+是不是很greedy啊？像欧也妮~葛朗台是吗？O(∩_∩)O哈哈~，对了，就是，这条规则很重要，对于正则表达式的优化很重要。很多时候就是在这个基础上进行优化的。 下面就再来比较一下DFA和NFA的区别。 一般DFA速度较快，而NFA的控制能力较强。这两者各有千秋。 NFA引擎是表达式主导(有点困了，还是下次再写吧，那先留个目录，有助于下次写的：下面主要是NFA的工作原理，不同regular Expression 的流派，然后就是正则表达式的优化和调校，再者就是正则表达式的书写和案例经典例子的回放，最后是写我最爱的Java语言的正则表达式的应用)
一、上篇中说到NFA正则引擎的表达式主导：
(1). 为什么说NFA是表达式主导，请看下面的例子： 用 to(nite | knight | night) 来匹配 " I am going to seeing film tonight,could you go with me? "这段文本。
NFA引擎会从文本中的第一个字母I开始匹配，它会把匹配表达式全部走一遍，然后发现没有成功，则正则表达式引擎会驱动向下走，到达第二个字符-空格，发现整个匹配表达式也没有匹配成功，则继续，然后到a，依次类推，直到“tonight"这个to，成功匹配后，转向文本中tonight中的n，发现（nite）符合，这它不会再向下匹配，返回成功，然后转向tonight中的i，发现也能成功，则它也不会继续向下匹配，然后转向文本tonight中的g，到正则表达式中的（nite）发现t不匹配，则此时正则引擎会回退从knight单词的k字母进行匹配，发现也不符合，则回退，再从night单词中的n开始匹配，发现符合，则继续匹配，然后到i，发现匹配再到g，依次类推直到匹配成功。最后返回匹配成功。你明白没？其实表达式的控制权在不同的元素字母之间转换，所以我们称之为“表达式主导”
(2). DFA引擎的文本主导： 继续我们的这个例子。 但我们进行I字母的匹配时不成功，就不说了，一直到tonight单词是，前面的to比配成功后，当进行to(nite | knight | night)中的n进行匹配时，DFA会同时向三个选项发出匹配请求，有（nite和night）两个符合，（发现没是同时发出请求）则就会抛弃knight选项，以后就不会再进行匹配，然后是i字母的匹配，发现nite和night都符合，则继续，到tonight中的g，在DFA中同时再向nite和night发出匹配请求，发现只有night符合，就会抛弃nite这个选项，然后继续向下匹配。知道成功。发现没，这种方法少了NFA中的很多的回退，所以效率高。。。。
二、有现在主流的语言都是用的是NFA正则引擎，那我们就来重点介绍它的实现机制： 要想了解其中的原理，我们先了解几个概念：回溯、备用状态 专业术语是回溯其实在我的理解就是回退。NFA引擎最很重要的性质是：她会一次处理各个表达式，或组成元素，遇到需要在两个可能成功中进行选择的时候，她会选择其一，同时记住另一个，以备稍后的可能的需要。 并且重要的是：不论选择那一种途径，如果它能匹配成功，而且正则表达式的余下部分也能匹配成功，此时才宣告最终匹配成功，或许你觉得我这个说的是废话。但你请看下面的，如果正则表达式中余下的部分最终匹配失败，引擎会知道需要回溯到之前作出选择的地方，选择其他的备用分支继续尝试。这样最终表达式所有的可能途径知道最终的成功或失败。回溯常和备用状态联系起来分析，那就来说一下，什么叫备用状态。
按我的理解是：大家应该都知道迷宫，走迷宫最常用的方法就是做记号，此刻我们假如用石头做记号，每当我们遇到十字路口是，我们就丢下一块石头，来标记我们所选择的路口，但我们发现不此路不通时，我们就进行回溯，回退到离我们最近的哪一个十字路口，然后重新选择我们的方向，这种方法是我们最常用的。我要说的是，正则表达式中的备用状态就是那个我们在每个十字路口的石头。其实我觉得这就算递归中的回溯，要是你理解了递归，这个应该不难理解。NFA中的LIFO(后进先出)的原则我觉就是那个迷宫此路不通的记号石头就是我们最好的LIFO例子。 整个NFA中的优化其实就是这个回溯原则和greedy原则(上一篇中讲到的)，进行合理的优化和匹配。
三、忽略优先量词（*?、+?、??、{min、max}?、）
针对NFA的greedy原则，正则表达式有了忽略优先量词，这很大程度上解决了，很多由于greedy原则带来的麻烦和效率的问题。她只会匹配符合要求的最小的选择。
如： 若用 <B>.*</B> 来匹配<B>I</B>and<B>you</B>are chinese,we are very happy to be chinese. 结果会是：<B>I</B>and<B>you</B> 但用<B>.*?</B>匹配 则结果是：<B>I</B>
四：固化分组：(?>) 使用固化分组，这会让引擎不记住备用状态，这又是能很好的提高正则表达式的效率。这也是优化正则表达式的常用方式。如下面的例子：用 i.*! 来匹配 iHello! 在没有用固化分组时，是可以匹配成功的。 若用固化分组，i(?>.*)! 来匹配 iHello! 则匹配不成功，由于*是贪婪的她会一直匹配到最后，又由于固化分组了.*,她不会再吐出字符让后面的!来匹配。所以匹配失败。
原文：http://www.cnblogs.com/dongqinglove/p/3543730.html