一般情況下用正則寫法為：

如果遇到大數(shù)據(jù)的變長(zhǎng)字符串的話就會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)是很耗資源的。效率并不高，有的時(shí)候甚至無法忍受。

在解釋這個(gè)原因的時(shí)候想起以前看到master regular expression里面有提到過。NFA和DFA的引擎是有區(qū)別的。js/perl/php/java/.net都是NFA引擎。
而DFA與NFA機(jī)制上的不同帶來5個(gè)影響：
1. DFA對(duì)于文本串里的每一個(gè)字符只需掃描一次，比較快，但特性較少；NFA要翻來覆去吃字符、吐字符，速度慢，但是特性豐富，所以反而應(yīng)用廣泛，當(dāng)今主要的正則表達(dá)式引擎，如Perl、Ruby、Python的re模塊、Java和.NET的regex庫(kù)，都是NFA的。
2. 只有NFA才支持lazy和backreference（后向引用）等特性；
3. NFA急于邀功請(qǐng)賞，所以最左子正則式優(yōu)先匹配成功，因此偶爾會(huì)錯(cuò)過最佳匹配結(jié)果；DFA則是“最長(zhǎng)的左子正則式優(yōu)先匹配成功”。
4. NFA缺省采用greedy量詞(就是對(duì)于/.*/、/\w+/這樣的“重復(fù)n”次的模式，以貪婪方式進(jìn)行，盡可能匹配更多字符，直到不得以罷手為止)，NFA會(huì)優(yōu)先匹配量詞。
5. NFA可能會(huì)陷入遞歸調(diào)用的陷阱而表現(xiàn)得性能極差。

backtracking（回朔）
當(dāng)NFA發(fā)現(xiàn)自己吃多了，一個(gè)一個(gè)往回吐，邊吐邊找匹配，這個(gè)過程叫做backtracking。由于存在這個(gè)過程，在NFA匹配過程中，特別是在編寫不合理的正則式匹配過程中，文本被反復(fù)掃描，效率損失是不小的。明白這個(gè)道理，對(duì)于寫出高效的正則表達(dá)式很有幫助。

定位/分析原因
在解釋上面的trim原型方法的時(shí)候。經(jīng)過測(cè)試，先不說結(jié)果是否正確，有幾個(gè)方法是可以化解JS NFA引擎的回朔次數(shù)的
a. 去掉限定的量詞，即改成

b. 去掉字符串尾匹配。即改成:

c.加入多行匹配。即改成：

從以上三種改法結(jié)合文中開頭的NFA資料，我們可以大概的知道trim性能出現(xiàn)問題的原因
量詞限定將優(yōu)先匹配。
量詞限定在結(jié)尾可能會(huì)使JS的正則引擎不停的回朔，出現(xiàn)遞歸的一個(gè)陷阱，這個(gè)遞歸的深度太深。如果字符串更大一點(diǎn)應(yīng)該會(huì)出現(xiàn)棧溢出了。
多行既然能夠匹配，而且性能消耗不大。性能上沒有任何問題，從一個(gè)寫這個(gè)正則程序的人角度上去看，多行明顯比單行要替換的空串多得多。所以第二點(diǎn)的結(jié)論應(yīng)該是對(duì)的
改良
首先確定匹配字符串的開始正則是沒有任何效率問題的。而匹配結(jié)束的時(shí)候會(huì)出現(xiàn)性能問題，那可以采用正則與傳統(tǒng)相結(jié)合來改善這個(gè)trim性能問題。
例如：

最新評(píng)論