优化正则^[\\w\\.-]+@([\\w\\-]+\\.)+[A-Z]{2,4}$
时间: 2024-01-15 08:19:52 浏览: 37
优化正则表达式^[\\w\\.-]+@([\\w\\-]+\\.)+[A-Z]{2,4}$可以用于匹配Email地址。该正则表达式的优化在于使用了更具体的规则来匹配Email地址,以提高匹配的准确性。
以下是一个演示例子:
```python
import re
email_regex = r'^[\w\.-]+@([\w-]+\.)+[A-Z]{2,4}$'
email = 'test@example.com'
if re.match(email_regex, email, re.IGNORECASE):
print("Valid email address")
else:
print("Invalid email address")
```
该例子中,我们使用`re.match()`函数来匹配Email地址。如果匹配成功,则输出"Valid email address",否则输出"Invalid email address"。
相关问题
优化这段代码private static final Pattern P_UNQUOTED_ATTRIBUTES = Pattern.compile("([a-z0-9]+)(=)([^\"\\s']+)", Pattern.CASE_INSENSITIVE | Pattern.DOTALL)
这段代码的主要作用是匹配HTML标签中非引号包裹的属性,其正则表达式为`([a-z0-9]+)(=)([^\"\\s']+)`。
为了优化这段代码,可以考虑以下几个方面:
1. 编译正则表达式对象一次后重复使用:将Pattern对象定义成静态变量,避免每次调用时都重新编译一次正则表达式。
2. 使用预编译的字符类:将`[a-z0-9]`替换成`\w`,表示匹配所有字母和数字字符。
3. 使用引号限定符:将`[^\"\\s']+`替换成`\"([^\"]*)\"|'([^']*)'`,表示匹配双引号或单引号包裹的属性值。
优化后的代码如下所示:
```
private static final Pattern P_UNQUOTED_ATTRIBUTES = Pattern.compile("\\w+=(\"([^\"]*)\"|'([^']*)')", Pattern.CASE_INSENSITIVE | Pattern.DOTALL);
```
ADMM要解决的问题:W_out = z = min 1/2||x*alpha-y||_2^2+rho/2||beta||_2^2 % alpha=beta用matlab代码
ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)方法是一种求解带有约束条件的优化问题的方法。它可以用于求解如下形式的问题:
min f(x) + g(z)
s.t. Ax + Bz = c
其中,f(x)和g(z)是两个凸函数,x和z是优化变量,A、B和c是给定的常数矩阵和向量。
对于这个问题,我们可以将其转化为如下形式:
min 1/2||x*alpha-y||_2^2+rho/2||beta||_2^2
s.t. alpha=beta
其中,x和y是给定的矩阵和向量,alpha和beta是待求解的变量,rho是一个正常数。
ADMM算法的求解步骤如下:
1. 初始化变量alpha、beta和z为任意值
2. 重复执行以下步骤直到收敛:
a. 通过交替方向更新alpha和beta:
alpha = argmin 1/2||x*alpha-y||_2^2 + (rho/2)||alpha - z + beta||_2^2
beta = argmin (rho/2)||alpha - z + beta||_2^2
b. 更新z为 z = (x*alpha + rho*(beta - beta)) / (1+rho)
3. 返回最终的alpha和beta值
在matlab中,可以按照以下方式实现ADMM算法:
```matlab
% 初始化变量
alpha = randn(size(x,2),1);
beta = randn(size(x,2),1);
z = randn(size(x,2),1);
rho = 1;
% 迭代次数
max_iter = 100;
% ADMM算法迭代
for iter = 1:max_iter
% 更新alpha
alpha = (x'*x + rho*eye(size(x,2))) \ (x'*y + rho*(z - beta));
% 更新beta
beta = soft_threshold(alpha + z, 1/rho);
% 更新z
z = (x*alpha + rho*(beta + beta)) / (1 + rho);
end
% 返回最终结果
W_out = alpha;
```
其中,soft_threshold函数可以用于求解带有L1正则化的问题,其实现方式如下:
```matlab
function y = soft_threshold(x, lambda)
y = sign(x) .* max(abs(x) - lambda, 0);
end
```
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