python贪婪与非贪婪
时间: 2023-11-05 22:05:30 浏览: 42
Python中的贪婪模式和非贪婪模式是用来控制正则表达式中的数量词的匹配方式的。默认情况下,数量词是贪婪的,即尽可能地匹配更多的字符。而非贪婪模式则相反,它会尽可能地匹配更少的字符。
在正则表达式中,可以通过在数量词后面加上问号(?)来关闭贪婪模式,使其变为非贪婪模式。例如,将"*"、"?"、"{}"后面加上问号,就可以将贪婪模式变为非贪婪模式。
下面是一个贪婪模式和非贪婪模式的示例:
```python
贪婪模式
import re
result = re.match('aaa(\d*)', 'aaa123456')
if result:
print('匹配成功')
print(result.group()) # 输出:aaa123456
else:
print('匹配失败')
# 非贪婪模式
result = re.match('aaa(\d*?)', 'aaa123456')
if result:
print('匹配成功')
print(result.group()) # 输出:aaa
else:
print('匹配失败')
```
在上述示例中,正则表达式`'aaa(\d*)'`使用贪婪模式,尽可能地匹配更多的数字,因此结果为"aaa123456"。而在正则表达式`'aaa(\d*?)'`中加入了问号,使其变为非贪婪模式,尽可能地匹配更少的数字,因此结果为"aaa"。
相关问题
python re 非贪婪
Python中的re.compile函数用于编译正则表达式,返回一个正则表达式对象。编译后的正则表达式可以重复使用,提高程序效率。语法格式如下:
```
re.compile(pattern, flags=0)
```
参数pattern是需要编译的正则表达式字符串,flags是可选参数,用于指定正则表达式的匹配方式。
Python贪婪算法
Python贪婪算法是一种常见的算法思想,它通常用于解决优化问题。贪婪算法的基本思想是,在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,从而希望最终能够得到全局最优解。
具体来说,贪婪算法通常分为以下几个步骤:
1. 定义问题的解空间,并确定问题的约束条件和目标函数。
2. 从解空间中选择一个初始解。
3. 对于当前解,计算其可行解集合,并从中选择一个最优解作为下一步的解。
4. 如果当前解满足约束条件并且目标函数值优于之前的解,则将其作为当前最优解。
5. 重复步骤3和4,直到找到全局最优解或者达到预设的停止条件。
需要注意的是,贪婪算法并不保证能够得到全局最优解,但是它通常能够在较短的时间内得到一个较好的近似解。
在Python中,可以使用贪婪算法来解决各种问题,例如背包问题、集合覆盖问题等。具体实现方式可以根据具体问题进行调整。