《精通正則表達式（元字符）》這篇講解了正則表達式常用的一些簡單的元字符的使用，但是如果不能理解正則表達式匹配的核心，那么你永遠不能在這方面有質的突破。
這一篇就重點講解正則表達式的核心——正則引擎。
3、正則引擎
正則引擎主要可以分為基本不同的兩大類：一種是DFA（確定型有窮自動機），另一種是NFA（不確定型有窮自動機）。DFA和NFA都有很長的歷史，不過NFA的歷史更長一些。使用NFA的工具包括.NET、PHP、Ruby、Perl、Python、GNU Emacs、ed、sec、vi、grep的多數版本，甚至還有某些版本的egrep和awk。而采用DFA的工具主要有egrep、awk、lex和flex。也有一些系統采用了混合引擎，它們會根據任務的不同選擇合適的引擎（甚至對同一表達式中的不同部分采用不同的引擎，以求得功能與速度之間的平衡）
NFA和DFA都發展了很多年了，產生了許多不必要的變體，結果，現在的情況比較復雜。POSIX標准的出台，就是為了規范這種現象，POSIX標准清楚地規定了引擎中應該支持的元字符和特性。除開表面細節不談，DFA已經符合新的標准，但是NFA風格的結果卻與此不一，所以NFA需要修改才能符合標准。這樣一來，正則引擎可以粗略地分為三類：DFA；傳統型NFA；POSIX NFA。
我們來看使用`to(nite|knight|night)`來匹配文本‘…tonight…’的一種辦法。正則表達式從我們需要檢查的字符串的首位（這里的位置不是指某個字符的位置，而是指兩個相鄰字符的中間位置）開始，每次檢查一部分（由引擎查看表達式的一部分），同時檢查“當前文本”（此位置后面的字符）是否匹配表達式的當前部分。如果是，則繼續表達式的下一部分，如果不是，那么正則引擎向后移動一個字符的位置，繼續匹配，如此繼續，直到表達式的所有部分都能匹配，即整個表達式能夠匹配成功。在此例子中，由於表達式的第一個元素是`t`，正則引擎將會從需要匹配的字符串的首位開始重復嘗試匹配，直到在目標字符中找到‘t’為止。之后就檢查緊隨其后的字符是否能由`o`匹配，如果能，就檢查下面的元素。下面是`nite`或者`knight`或者`night`。引擎會依次嘗試這3種可能。嘗試`nite`的過程與之前一樣：“嘗試匹配`n`，然后是`i`，然后是`t`，最后是`e`”。如果這種嘗試失敗，引擎就會嘗試另一種可能，如此繼續下去，直到匹配成功或是報告失敗。表達式的控制權在不同的元素之間轉換，所以我們可以稱它為“表達式主導”。
與表達式主導的NFA不同，DFA引擎在掃描字符串時會記錄“當前有效”的所有匹配可能。在此例中引擎會對‘…tonight…’進行掃描，當掃描到t時，引擎會在表達式里面的t上坐上一個標記，記錄當前位置可以匹配，然后繼續掃描o，同樣可以匹配，繼續掃描到n，發現有兩個可以匹配（knight被淘汰），當掃描到g時就只剩下一個可以匹配了，當h和t匹配完成后，引擎發現匹配已經成功，報告成功。我們稱這種方式為“文本主導”，因為它掃描的字符串中的每個字符都對引擎進行了控制。
從它們匹配的邏輯上我們不難發現：一般情況下，文本主導的DFA引擎要快一些。正則表達式主導的NFA引擎，因為需要對同樣的文本嘗試不同的子表達式匹配，可能會浪費時間。在NFA的匹配過程中，目標文本的某個字符可能會被正則表達式反復檢測很多遍（每一個字符被檢測的次數不確定，所以NFA叫做不確定型有窮自動機）。相反，DFA引擎在匹配過程中目標文本中的每個字符只會最多檢查一遍（每個字符被檢測的次數相對確定，所以DFA叫做確定型有窮自動機）。由於DFA取得一個結果可能有上百種途徑，但是因為DFA能夠同時記錄它們，選擇哪一個表達式並無區別，也就是說你改變寫法對於效率是沒有影響的。而NFA是表達式主導，改變表達式的編寫方式可能會節省很多功夫。
所以后面我們講解的知識都是涉及的NFA的。
4、回溯
何為回溯？先來看一個例子，我們使用`a(b|c)d`去嘗試匹配字符串“cabb”，正則引擎首先處於字符'c'的前面，開始查看正則表達式，發現第一個為a，不能匹配，然后引擎移動到'c'和'a'之間的位置，繼續查看表達式，發現a可以匹配，然后查看表達式的后面，發現有兩條路，引擎會做好標記，選擇其中一條路，加入選擇區匹配b，發現字符'a'后面就是'b'，可以匹配，然偶再次查看表達式，需要匹配d，發現字符串后面是'b'，不符合條件，這條路失敗，引擎會自動回到之前做選擇的地方，這里就稱作一次回溯。那么引擎會嘗試匹配a后面的c，發現'a'后面是'b'，這條路也走不通，沒有其它的路線了，然后引擎又會移動位置，現在到了'a'和'b'之間，引擎回去嘗試匹配表達式的a，發現當前位置后面是'b'，無法匹配，引擎又開始向后移動位置，直到移動到最后，發現沒有一次匹配成功，然后引擎才會報告失敗。而如果中間又一次成功完整匹配了，引擎會自動停止（傳統型NFA會停止，而POSIX NFA還會繼續，把所有可能匹配完，選擇其中一個），報告成功。
現在應該知道回溯其實就是引擎在匹配字符串的過程中出現多選的情況，當其中一種選擇無法匹配時再次選擇另種的過程叫做回溯。其實我們在優化正則表達式的時候就是考慮的盡量減少回溯的次數。
4.1回溯 匹配優先和忽略優先
《精通正則表達式》這本書里面叫做匹配優先和忽略優先，網上有很多人叫做貪婪模式和非貪婪模式，反正都一樣，叫法無所謂。
匹配優先量詞我們已經學習了，就是?、+、*、{}這四個。匹配優先量詞在匹配的時候首先會嘗試匹配，如果失敗后回溯才會選擇忽略。比如`ab?`匹配"abb"會得到"abb"。這里當匹配成功'a'后，引擎有兩個選擇，一個是嘗試匹配后面的b，一個是忽略后面的b，而由於是匹配優先，所以引擎會嘗試匹配b，發現可以匹配，得到了"ab"，接着引擎又一次遇到了同樣的問題，還是會選擇先匹配，所以得到了"abb"，接着引擎發現后面沒有字符了，就上報匹配成功。
忽略優先量詞使用的是在?、+、*、{}后面添加?組成的，忽略優先在匹配的時候首先會嘗試忽略，如果失敗后回溯才會選擇嘗試。比如`ab??`匹配“abb”會得到‘a’而不是“ab”。當引擎匹配成功a后，由於是忽略優先，引擎首先選擇不匹配b，繼續查看表達式，發現表達式結束了，那么引擎就直接上報匹配成功。
例子1：
var reg1=/ab?/; var reg2=/ab??/; var result1=reg1.exec("abc"); var result2=reg2.exec("abc"); document.write(result1+" "+result2);
結果：
例子2：
var reg1=/ab+/; var reg2=/ab+?/; var result1=reg1.exec("abbbc"); var result2=reg2.exec("abbbc"); document.write(result1+" "+result2);
結果：
例子3：
var reg1=/ab*/; var reg2=/ab*?/; var result1=reg1.exec("abbbc"); var result2=reg2.exec("abbbc"); document.write(result1+" "+result2);
結果：
例子4：
var reg1=/ab{2,4}/; var reg2=/ab{2,4}?/; var result1=reg1.exec("abbbbbbc"); var result2=reg2.exec("abbbbbbc"); document.write(result1+" "+result2);
結果：
下面我們來看稍微復雜一點的匹配優先的情況，使用`c.*d`去匹配字符串“caaadc”，我們發現當c匹配成功后，`.*`會一直匹配到最后的'c'，然后再去匹配表達式里面的d，發現后面沒有字符可以匹配，這是就會回溯到`.*`匹配'c'的地方，選擇`.*`忽略'c'，那么c就留給后面了，但是發現還是不能匹配d，又得回溯到匹配d的位置，`.*`再次選擇忽略匹配，發現就可以匹配d了，這是停止匹配，上報匹配成功，所以結果是“caaad”。
再看一個忽略優先的情況，使用`a.*?d`去匹配字符串“caaadc”，我們發現當匹配成功a時，引擎有兩條路，會選擇忽略匹配，直接匹配d，但是字符串“caaadc”的a后面是a，所以失敗，回溯到之前的選擇，懸着匹配，獲得“aa”，然后又一次遇到同樣的問題，引擎選擇忽略匹配，發現后面又是a，不能匹配d，再次回溯，選擇匹配，得到“aaa”，這一次忽略匹配后發現后匹配成功了d，那么上報成功，得到“aaad”。
希望這幾個例子能夠大概講解清楚這兩種不同的情況吧！
4.2回溯 固化分組
有些時候我們並不希望引擎去嘗試某些回溯，這時候我們可以通過固化分組來解決問題——`(?>...)`。就是一旦括號內的子表達式匹配之后，匹配的內容就會固定下來（固化（atomic）下來無法改變），在接下來的匹配過程中不會變化，除非整個固化分組的括號都被棄用，在外部回溯中重新應用。下面這個簡單的例子能夠幫助我們理解這種匹配的“固化”性質。
`!.*!`能夠匹配"!Hello!"，但是如果`.*`在固化分組里面`!(?>.*)!`就不能匹配，在這兩種情況下`.*`都會選擇盡可能多的字符，都會包含最后的'!'，但是固化分組不會“交還”自己已經匹配了的字符，所以出現了不同的結果。
盡管這個例子沒有什么實際價值，固化分組還是有很重要的用途。尤其是它能夠提高匹配的效率，而且能夠對什么能匹配，什么不能匹配進行准確的控制。但是js這門語言不支持。汗！
4.3回溯 占有優先量詞
所謂的占有優先量詞就是*+、++、?+、{}+這四個，這些量詞目前只有java.util.regex和PCRE（以及PHP）提供，但是很可能會流行開來，占有優先量詞類似普通的匹配優先量詞，不過他們一旦匹配某些內容，就不會“交還”。它們類似固化分組，從某種意義上來說，占有優先量詞只是些表面功夫，因為它們可以用固化分組來模擬。`.++`與`(?>.+)`結果一樣，只是足夠智能的實現方式能對占有優先量詞進行更多的優化。
4.4回溯 環視
環視結構不匹配任何字符，只匹配文本中的特定位置，這一點和單詞分界符`\b`、`^`、`$`相似。
`(?=)`稱作肯定順序環視，如`x(?=y)`是指匹配x，僅當后面緊跟y時，如果符合匹配，則只有x會被記住，y不會被記住。
`(?!)`稱作否定順序環視，如`x(?!y)`是指匹配x，僅當后面不緊跟y時，如果符合匹配，則只有x會被記住，y不會被記住。
在環視內部的備用狀態一旦退出環視范圍后立即清除，外部回溯不能回溯到環視內部的備用狀態。使用`ab\w+c`和`ab(?=\w+)c`來匹配字符串“abbbbc”，第一個表達式會成功，而第二個表達式會失敗。
例子1：
var reg=/ab(?=c)/; var result1=reg.exec("abcd"); var result2=reg.exec("abbc"); document.write(result1+" "+result2);
結果：
例子2：
var reg=/ab(?!c)/; var result1=reg.exec("abdc"); var result2=reg.exec("abcd"); document.write(result1+" "+result2);
結果：
例子3：
var reg1=/ab\w+bc/; var reg2=/ab(?=\w+)c/; var result1=reg1.exec("abbbbbcb"); var result2=reg2.exec("abbbbbbc"); document.write(result1+" "+result2);
結果：
明顯自己都覺得環視沒講解好（找時間再修改一下），還有肯定逆序環視和否定逆序環視、占有優先量詞以及固化分組這些都是在解決回溯的問題（不過js現在不支持這些，真要將估計得換語言了），回溯算是影響表達式的罪魁禍首吧！這幾個內容看啥時候有時間在細講吧！寫着寫着才發現想讓人看懂不是那么容易的！體諒一下哦！
5、打造高效正則表達式
Perl、Java、.NET、Python和PHP，以及我們熟悉的JS使用的都是表達式主導的NFA引擎，細微的改變就可能對匹配的結果產生重大的影響。DFA中不存在的問題對NFA來說卻很重要。因為NFA引擎允許用戶進行精確控制，所以我們可以用心打造正則表達式。
5.1先邁好使的腿
對於一般的文本來說，字母和數字比較多，而一些特殊字符很少，一個簡單的改動就是調換兩個多選分支的順序，也許會達到不錯的效果。如使用`(:|\w)*`和`(\w|:)*`來匹配字符串“ab13_b:bbbb:c34d”，一般說來冒號在文本中出現的次數少於字母數字，此例中第一個表達式效率低於第二個。
例子：
var reg1=/(:|\w)*/; var reg2=/(\w|:)*/; var result1=reg1.exec("ab13_b:bbbb:c34d"); var result2=reg2.exec("ab13_b:bbbb:c34d"); document.write(result1+" "+result2);
5.2無法匹配時
對於無法匹配的文本，可能它在匹配過程中任然會進行許多次工作，我們可以通過某種方式提高報錯的速度。如使用`”.*”!`和`”[^”]*”!`去匹配字符串“The name “McDonald’s” is said “makudonarudo” in Japanese”。我們可以看出第一種回溯的次數明顯多於第二種。
5.3多選結構代價高
多選結構是回溯的主要原因之一。例如使用`u|v|w|x|y|z`和`[uvwxyz]`去匹配字符串“The name “McDonald’s” is said “makudonarudo” in Japanese”。最終`[uvwxyz]`只需要34次嘗試就能夠成功，而如果使用`u|v|w|x|y|z`則需要在每個位置進行6次回溯，在得到同樣結果前總共有198次回溯。
少用多選結構。
5.4消除無必要的括號
如果某種實現方式認為`(?:.)*`與`.*`是完全等價的，那么請使用后者替換前者，`.*`實際上更快一些。
5.5消除不需要的字符組
只包含單個字符的字符組有點多余，因為它要按照字符組來處理，而這么做完全沒有必要。所以例如`[.]`可以寫成`\.`。
5.6量詞等價轉換
有人習慣用`\d\d\d\d`，也有人習慣使用量詞`\d{4}`。對於NFA來說效率上時有差別的，但工具不同結果也不同。如果對量詞做了優化，則`\d{4}`會更快一些，除非未使用量詞的正則表達式能夠進行更多的優化。
5.7使用非捕獲型括號
如果不需要引用括號內的文本，請使用非捕獲型括號`(?:)`。這樣不但能夠節省捕獲的時間，而且會減少回溯使用的狀態的數量。由於捕獲需要使用內存，所以也減少了內存的占用。
5.8提取必須的元素
由於很多正則引擎存在着局部優化，主要是依靠正則引擎的能力來識別出匹配成功必須的一些文本，所以我們手動的將這些文本“暴露”出來可以提高引擎識別的可能性。 `xx*`替代`x+`能夠暴露必須的‘x’。`-{2,4}`可以寫作`--{0,2}`。用`th(?:is|at)`代替`(?:this|that)`就能暴露必須的`th`。
5.9忽略優先和匹配優先
通常，使用忽略優先量詞還是匹配優先量詞取決於正則表達式的具體需求。例如`^.*:`完全不同於`^.*?:`，因為前者匹配到最后的冒號，而后者匹配到第一個冒號。但是如果目標數據中只包含一個冒號，兩個表達式就沒有區別了。不過並不是任何時候優劣都如此分明，大的原則是：如果目標字符串很長，而你認為冒號會比較接近字符串的開頭，就使用忽略優先量詞；如果你認為冒號在接近字符串的末尾位置，你就使用匹配優先。如果數據是隨機的，又不知道冒號在哪頭，就使用匹配優先量詞，因為它們的優化一般來說都要比其他量詞要好一些。
5.10拆分正則表達式
有時候，應用多個小正則表達式的速度比一個大正則表達式要快得多。比如你希望檢查一個長字符串中是否包含月份的名字，依次檢查`January`、`February`、`March`之類的速度要比`January|..|….`快得多。
還有很多優化的方法見《精通正則表達式》，我在這里只是列舉了部分容易理解的方式。其實只要理解正則引擎室如何匹配的，理解回溯的邏輯，你就可以對自己寫的表達式進行相應的優化了！