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如可以使用正则表达式匹配嵌套模式中所述吗？，不可能创建正则表达式来匹配任意嵌套模式。但是是否有可能创建一个算法来生成第 n 级“嵌套”的正则表达式？

基本上，我想替换trim(whatever)为rtrim(ltrim(whatever))

我设法手动创建了 3 个级别（javascript 语法）：

level[1] = /\(([^()]*)\)/g
level[2] = /\(((?:[^()]*\([^()]*\))*[^()]*)\)/g
level[3] = /\(((?:(?:(?:[^()]*\([^()]*\))*[^()]*)*\((?:(?:[^()]*\([^()]*\))*[^()]*)*\))*[^()]*)\)/g

以下是一些测试数据：

1st(ddd) + 1st(ddd)
2nd(dd(d))
3rd(a(b) + (cd(h) + d(dfas) + zzz))
4th(a(b(c(d))))
8th(a(b(c(d(e(f(g()))))))

我知道在每个级别都[^()]*需要用可以包含括号的非捕获组替换，但我不确定如何概括第 n 级的算法......

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您可以从理论上更深入地考虑它：嵌套n深度的括号匹配只是围绕匹配n-1深度或更小（至少有一个n-1深度）的括号。

我们可以给出正则表达式的递归定义。让X[n]成为精确嵌套n级别Y[n]的正则表达式，并成为包含括号的字符串的正则表达式，其中任何级别的嵌套都可以达到n级别，所以：

X[n] = \( (Y[n-2] X[n-1])+ Y[n-2] \)

Y[n] = [^()]* ( \( Y[n-1] \) [^()]* )*

with Y[0] = X[0] = [^()]*(无嵌套) and X[1] = \([^()]*\). （我不关心非捕获组等的细节，这些空间只是为了便于阅读。）

基于此编写算法应该很容易。

这些新的（较少相互递归的）定义中的正则表达式变得更长更慢（它们是多项式而不是指数）。

设l[n]为 的长度X[n]，L[n]为 的长度Y[n]，则（常数项只是每个项中的硬编码字符）：

L[n] = 19 + L[n-1] = 19*n + L[0] = 19*n + 6

l[n] = 3 + L[n-2] + l[n-1] + 2 + L[n-2] + 2
     = 7 + 2 * L[n-2] + l[n-1]
     = -57 + 38 * n + l[n-1]

l[0]和具有适当的初始条件l[1]。这种形式的递推关系有二次解，所以只有O(n^2). 好多了。

（对于其他人，我之前有一个 is 的定义Y[n]；Y[n] = Y[n-1] | X[n]这个额外的递归意味着X正则表达式的长度是O(2.41^n)，这很糟糕。）

（新的定义Y是一个诱人的暗示，甚至可能存在一种X线性的写作方式n。不过我不知道，我感觉对X精确长度的额外限制意味着这是不可能的。）

以下是一些计算上述正则表达式的 Python 代码，您可以将其翻译成 javascript 而不会有太多麻烦。

# abbreviation for the No Parenthesis regex
np = "[^()]*"

# compute Y[n] from Y[n-1]
def next_y(y_n1):
    return np + "(?:\(" + y_n1 + "\)" + np + ")*"

# compute X[n] from X[n-1] and Y[n-2]
def next_x(x_n1, y_n2):
    return "\((?:" + y_n2 + x_n1 + ")+" + y_n2 + "\)"

# compute [X[n], Y[n], Y[n-1]]
# (to allow us to make just one recursive call at each step)
def XY(n):
    if n == 0:
        return [np, # X[0]
                np, # Y[0]
                ""] # unused
    elif n == 1:
        return ["\([^()]*\)", # X[1]
                next_y(np),   # Y[1]
                np]           # Y[0]

    x_n1, y_n1, y_n2 = XY(n-1) # X[n-1], Y[n-1], Y[n-2]

    return [next_x(x_n1, y_n2), # X[n]
            next_y(y_n1),       # Y[n]
            y_n1]               # Y[n-1]

# wrapper around XY to compute just X[n]
def X(n):
    return XY(n)[0]

# wrapper around XY to compute just Y[n]
def Y(n):
    return XY(n)[1]
于 2012-05-04T11:08:39.540 回答