# 理解 Python 中的贪婪与非贪婪匹配
在学习正则表达式时，"贪婪"和"非贪婪"是两个常见且重要的概念。理解这些概念对于更有效地使用 Python 的 `re` 模块非常关键。本文将详细讲解贪婪和非贪婪匹配的区别，常用的正则表达式、以及在 Python 中的实现过程。
## 1. 整体流程
以下是实现贪婪与非贪婪匹配的步骤：
| 步骤 | 描述
python运行匹配时，如果没有人为限定，默认是贪婪模式。 import re
a = 'python 22222java34bigdata'
r = re.findall('[a-z]{3}',a) # 打印三个字符
rr = re.findall('[a-z]{3,6}',a) # 匹配到的长度最小为3，最长不能超过
rrr = re.findall('[a-z]{3,6}?',a) #
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2023-07-05 00:47:25
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贪婪模式和非贪婪模式在python的正则表达式中，默认是贪婪模式，尽可能多的匹配import re
#在python的正则表达式中，默认是贪婪模式，即京可能多的匹配
print(re.search(r'm.*a','m123a456a78'))
#<re.Match object; span=(0, 9), match='m123a456a'>
#按道理匹配该规则的有两个，即：m12
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2023-07-03 18:12:46
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转自：http://www.sqlite.com.cn/MySqlite/15/547.Html
2 贪婪与非贪婪模式匹配原理
对于贪婪与非贪婪模式，可以从应用和原理两个角度进行理解，但如果想真正掌握，还是要从匹配原理来理解的。
先从应用的角度，回答一下“什么是贪婪与非贪婪模式？”
2.1 从应用角度分析贪婪与非贪婪模式
2.1.1 什么是贪婪与非贪婪
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精选
2012-04-15 17:04:30
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1 概述 贪婪与非贪婪模式影响的是被量词修饰的子表达式的匹配行为，贪婪模式在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能多的匹配，而非贪婪模式在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能少的匹配。非贪婪模式只被部分NFA引擎所支持。 属于贪婪模式的量词，也叫做匹配优先量词，包括： “{m,n}”、“{m,}”、“?”、“*”和“+”。 在一些使用NFA引擎的语言中，在匹配优先
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2023-12-06 20:23:24
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# Python贪婪与非贪婪
在正则表达式中，贪婪和非贪婪是两个重要的概念。它们用于描述正则表达式匹配时的行为方式。Python作为一种强大的编程语言，也提供了贪婪和非贪婪匹配的功能。本文将为您介绍Python中贪婪和非贪婪匹配的概念，并通过代码示例和流程图来进一步解释。
## 贪婪匹配
贪婪匹配是指正则表达式尽可能多地匹配输入字符串。在贪婪匹配中，正则表达式会尽量匹配最长的字符串。例如，对
原创
2023-08-18 15:46:21
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# Python贪婪和非贪婪匹配
## 1. 简介
在Python中，贪婪和非贪婪匹配是正则表达式中常见的概念。正则表达式是一种强大的字符串匹配工具，通过定义模式来搜索、替换和提取字符串中的内容。贪婪和非贪婪匹配主要用于解决匹配字符串时的优先级问题。
## 2. 流程
下面是实现Python贪婪和非贪婪匹配的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入re模块
原创
2024-01-21 11:06:16
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转自：http://www.sqlite.com.cn/MySqlite/15/547.Html
4 贪婪与非贪婪——最后的回顾
4.1 一个例子的匹配原理回顾
再回过头来看一下2.1.1节例子中正则，前面从应用角度进行了分析，但讨论过匹配原理后会发现，匹配过程并不是那么简单的，下面从匹配原理角度分析的匹配过程。
图4-1
首先由“<&r
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2012-04-15 17:06:52
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1.什么是正则表达式的贪婪与非贪婪匹配 如：String str="abcaxc"; Patter p="ab*c"; 贪婪匹配:正则表达式一般趋向于最大长度匹配，也就是所谓的贪婪匹配。如上面使用模式p匹配字符串str，结果就是匹配到：abcaxc(ab*c)。 非贪婪匹配：就是匹配到结果就好，就少的匹配字符。如上面使用模式p匹配字符串str，结果就是匹配到：abc(ab*c)。2.编
原创
2015-12-15 16:17:49
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在 Python 中处理正则表达式时，理解“贪婪”和“非贪婪”的匹配方式是至关重要的。贪婪匹配会尽可能多地匹配字符，而非贪婪匹配则会尽可能少地匹配字符。这种特性在父子关系和文本处理时尤为明显。
## 版本对比
在 Python 的不同版本中，正则表达式的行为基本保持一致。下面是各版本之间的比较，包括兼容性分析：
| 特性 | Python 2.x | P
贪婪模式#默认的匹配规则#在满足条件的情况下尽可能多的去匹配到数据import rers=re.match(’\d{1,5}’,‘14785236’)print(rs.group())#非贪婪模式#在满足条件的情况下尽可能[少]的去匹配到数据rs=re.match(’\d{1,5}?’,‘14785236’)print(rs.group())con=‘aabbasbd’pa=re.compile(‘a.*b’)#贪婪模式pa=re.compile(‘a.*?b’)#非贪婪模式res
原创
2021-06-10 22:52:11
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# 使用Python实现贪婪算法
# 集合覆盖问题
# 假设你办了个广播节目，要让全美50个州的听众都收听到。为此，你需要决定在哪些广播台播出。在每个广播台播出都需要支出费用，因此你力图在尽可能少的广播台播出
# 1.创建一个列表，其中包含要覆盖的州
states_needed = set(["mt", "wa", "or", "id", "nv", "ut", "ca", "az"])
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2023-07-03 22:33:58
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正则表达式是一个以简单直观的方式匹配指定文本信息从而达到查找、替换等操作的目的。正则表达式以其简单而高效的特点使得其在数据分析和数据验证方面应用广泛。对于简单的正则表达式可以直接百度之，这里重点引荐下‘特殊'操作。1.非贪婪模式 - {x,y}?非贪婪模式是指在使用正则匹配时，尽可能少的匹配（默认是贪婪模式，即：尽可能多的匹配）。例：>>> re.search(r'[\d]{2,
贪婪与非贪婪模式影响的是被量词修饰的子表达式的匹配行为，贪婪模式在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能多的匹配，而非贪婪模式在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能少的匹配。非贪婪模式只被部分NFA引擎所支持。
属于贪婪模式的量词，也叫做匹配优先量词，包括：
“{m,n}”、“{m,}”、“?”、“*”和“+”。
在一些使用NFA引擎的语言中，在匹配优先量词后加
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2024-06-03 17:20:49
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在Python中，正则表达式是一个强大的工具，但在贪婪模式和非贪婪（懒惰）模式的选择上，许多开发者在处理文本时常常会遇到一些麻烦。贪婪模式即尽可能多地匹配字符，而非贪婪模式则尽可能少地匹配字符。这种在字符串处理中的微妙差异，总能给我们带来许多惊喜（或者困惑）。
## 背景定位
在业务快速增加的过程中，文本处理需求日益增长。最初 一个常见的技术痛点是，贪婪模式的正则表达式经常导致我们匹配到了意想
贪心算法问题引入（钞票支付问题）贪心算法贪心思路贪心前提与动态规划的区别例题实战（leetcode455）题目描述问题思考贪心规律算法思路&代码实现 问题引入（钞票支付问题）有1元、2元、5元、10元、20元、50元、100元的钞票无穷多张。现使用这些钞票支付X元，最少需要多少张？？？例如：X = 628元最佳支付方案为： 6张100元，1张20元，1张5元，1张2元，1张1元的； 共需
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2024-10-01 22:19:11
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# 理解 Python 中的贪婪与非贪婪匹配
在 Python 中，正则表达式的匹配有两种模式：贪婪和非贪婪（或称为懒惰）。这两种模式在处理字符串时会有不同的行为。本文将为刚入行的小白开发者讲解如何使用 Python 中的正则表达式来实现贪婪和非贪婪匹配，并且我们将通过步骤分析、代码示例以及图表来增强理解。
## 步骤概览
为了帮助你理解贪婪与非贪婪匹配的概念，以下是实现过程的步骤概览：
前言在一段时间内，一直不知道.*和.*?之间的区别，一直单纯的觉得两者之间并没有什么区别，都是匹配任意字符，知道今天才知道其中的区别简要介绍首先从一个简单的问题的问题开始思考：有这样一个字符串aaabaaab，和这样的一个正则.*b，那么.*匹配的会是aaab还是aaabaaab呢？由此问题引发出来的就是贪婪与非贪婪模式的区别，简单的说，它们之间的区别就在于贪婪模式匹配的是aaabaaab而非贪婪
贪婪算法指分阶段工作的算法。在每一个阶段，都可以认为所做决定是最好的，而不考虑将来的后果。一般来说，这意味着选择的是某个局部的最优。这种“眼下能够拿到的就拿”的策略即是这类算法名称的来源。当算法终止时，我们希望局部最优就是全局最优。如果是这样的话，那么算法就是正确的；否则，算法得到的是一个次最优解(suboptimal solution)。如果不要求绝对最佳答案，那么有时用简单的贪婪算法生成近似答...
原创
2021-08-13 09:54:31
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1.NP完全问题NP完全问题（Non-deterministic Polynomial complete problem）是没有快速算法的问题，其时间复杂度为O(n!)。通常没有完全判定问题是不是NP完全问题，但有一些经验能够帮助判断元素较少时算法的运行速度非常快，随着元素的增加速度会变得非常慢涉及“所有组合”问题通常是NP完全问题不能将问题分为小问题，需要考虑各种情况，这类问题可能是NP完全问题
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2023-12-15 14:23:17
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