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trim原型函数看js正则表达式的性能

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一般情况下用正则写法为:

[Ctrl+A 全选 注:如需引入外部Js需刷新才能执行]

如果遇到大数据的变长字符串的话就会发现这个是很耗资源的。效率并不高,有的时候甚至无法忍受。

[Ctrl+A 全选 注:如需引入外部Js需刷新才能执行]

在解释这个原因的时候想起以前看到master regular expression里面有提到过。NFA和DFA的引擎是有区别的。js/perl/php/java/.net都是NFA引擎。
而DFA与NFA机制上的不同带来5个影响:
1. DFA对于文本串里的每一个字符只需扫描一次,比较快,但特性较少;NFA要翻来覆去吃字符、吐字符,速度慢,但是特性丰富,所以反而应用广泛,当今主要的正则表达式引擎,如Perl、Ruby、Python的re模块、Java和.NET的regex库,都是NFA的。
2. 只有NFA才支持lazy和backreference(后向引用)等特性;
3. NFA急于邀功请赏,所以最左子正则式优先匹配成功,因此偶尔会错过最佳匹配结果;DFA则是“最长的左子正则式优先匹配成功”。
4. NFA缺省采用greedy量词(就是对于/.*/、/\w+/这样的“重复n”次的模式,以贪婪方式进行,尽可能匹配更多字符,直到不得以罢手为止),NFA会优先匹配量词。
5. NFA可能会陷入递归调用的陷阱而表现得性能极差。

backtracking(回朔)
当NFA发现自己吃多了,一个一个往回吐,边吐边找匹配,这个过程叫做backtracking。由于存在这个过程,在NFA匹配过程中,特别是在编写不合理的正则式匹配过程中,文本被反复扫描,效率损失是不小的。明白这个道理,对于写出高效的正则表达式很有帮助。

定位/分析原因
在解释上面的trim原型方法的时候。经过测试,先不说结果是否正确,有几个方法是可以化解JS NFA引擎的回朔次数的
a. 去掉限定的量词,即改成
复制代码 代码如下:

String.prototype.trim = function () {
return this.replace(/^[\s\t ]+|[\s\t ]$/g, '');
}

b. 去掉字符串尾匹配。即改成:
复制代码 代码如下:

String.prototype.trim = function () {
return this.replace(/^[\s\t ]+/g, '');
}

c.加入多行匹配。即改成:
复制代码 代码如下:

String.prototype.trim = function () {
return this.replace(/^[\s\t ]+|[\s\t ]+$/mg, '');
}

从以上三种改法结合文中开头的NFA资料,我们可以大概的知道trim性能出现问题的原因
量词限定将优先匹配。
量词限定在结尾可能会使JS的正则引擎不停的回朔,出现递归的一个陷阱,这个递归的深度太深。如果字符串更大一点应该会出现栈溢出了。
多行既然能够匹配,而且性能消耗不大。性能上没有任何问题,从一个写这个正则程序的人角度上去看,多行明显比单行要替换的空串多得多。所以第二点的结论应该是对的
改良
首先确定匹配字符串的开始正则是没有任何效率问题的。而匹配结束的时候会出现性能问题,那可以采用正则与传统相结合来改善这个trim性能问题。
例如:

[Ctrl+A 全选 注:如需引入外部Js需刷新才能执行]

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