通过正则匹配for(int i = 0; i < n; i++) {

时间: 2024-05-13 17:06:54 浏览: 61
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C#基于正则表达式抓取a标签链接和innerhtml的方法

正则表达式：for\s*\(\s*int\s+i\s*=\s*0\s*;\s*i\s*<\s*n\s*;\s*i\s*\+\+\s*\)\s*\{ 解释： 1. for\s*\(\s* 匹配for关键字和左括号，并忽略空格 2. int\s+i\s*=\s*0\s*; 匹配int i = 0语句，并忽略空格 3. \s*i\s*<\s*n\s*; 匹配i < n语句，并忽略空格 4. \s*i\s*\+\+\s* 匹配i++语句，并忽略空格 5. \)\s*\{ 匹配右括号和左花括号，并忽略空格
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Java正则表达式实现在文本中匹配查找换行符的方法【经典实例】

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Java实现字符串的匹配.doc

在 Java 中，字符串匹配可以通过多种方式实现，例如使用正则表达式、哈希表、素数乘积等方法。 使用素数乘积实现字符串匹配 在本文中，我们使用素数乘积的方法来实现字符串匹配。该方法的思路是：首先将每个字母...

生成正则匹配 cur_i

以下是生成正则匹配 cur_i 的代码示例： import re # 替换成您所需的 cur_i 变量名 cur_i = "index" # 定义正则表达式 pattern = r"\b" + cur_i + r"\b" # 测试字符串 test_string = "for (int i = 0; i < n...

用C++实现下面要求（1）关键字 main if else int return void while 所有的关键字都是小写。 （2）专用符号 = + - * / < < = > > = = = != ; : , { } [ ] ( ) （3）其他标记ID和NUM 通过以下正规式定义其他标记： ID letter(letter | didit)* NUM digit digit* letter a |…| z | A|…|Z digit 0|…| 9 （4）空格有空白、制表符和换行符组成 空格一般用来分隔ID、NUM、专用符号和关键字，词法分析阶段通常被忽略。 2.2各种单词符号对应的种别码 表C.1 各种单词符号的种别码 单词符号 种别码 单词符号 种别码 main 1 [ 28 int 2 ] 29 char 3 { 30 if 4 } 31 for 5 , 32 else 6 : 33 while 7 ; 34 ID 10 > 35 NUM 20 < 36 = 21 >= 37 + 22 <= 38 - 23 == 39 * 24 != 40 / 25 ‘\0’ 1000 ( 26 ERROR -1 ( 27 2.3 词法分析程序的功能 输入：所给文法的原程序字符串。 输出：二元组（syn,token或sum）构成的序列。其中， ●syn为单词种别码。 ●token为存放的单词自身字符串。 ● sum为整型常量。 具体实现时，可以将单词的二元组用结构进行处理。 例如，对源程序 main( ) { int i=10; while( i ) i=i-1; } 的源文件，经词法分析后输出如下序列： （1,main）(26,( ) (27,) ) (30,{) (2,int) (10,i) (21,=) (20,10) (34, ;) (7,while) (26,( ) (10,i) (27,) ) (10,i) (21,=) (10,i) (23,-) (20,1) (34, ;) (31, })

else if (symbol == "<=") token.syn = 38; else if (symbol == ">") token.syn = 35; else if (symbol == ">=") token.syn = 37; else if (symbol == "==") token.syn = 39; else if (symbol == "!=") token....

用Python解决问题。【问题描述】 有一种比较两程序是否相似的方法：将程序中控制结构信息按出现次序抽取出来形成一个控制流串，然后依据两个程序的控制流串来计算两个程序的相似度。 编写一程序，抽取一个C程序的控制流串。要求只考虑if, else, for, while, switch, case等控制流关键字，其它控制流不被考虑。被处理的C程序满足： 1. 能够通过C编译； 2. 一行可能有多条语句； 3. 注释、字符串常量及其它标识符中不含控制流关键字串； 【输入形式】 要处理的C程序保存在当前目录下，文件名为：in.c。 【输出形式】 按出现的先后顺序将控制流关键字串输出到当前目录下的out.txt文件中，各关键字串之间没有任何分隔符。若没有控制流关键字，则将No answer输出到文件中。 【样例输入1】 假设当前目录下in.c的内容为： #include <stdio.h> int main() { int n,a,c1,c2,i; scanf("%d",&n); c1=c2=0; for ( i=0; i<n; i++ ) { scanf("%d",&a); if ( a>=0 ) c1++; else c2++; } printf("%d %d",&c1,&c2); } 【样例输出1】 在当前目录下将创建out.txt文件，其内容应为： forifelse

可以使用Python的正则表达式模块re来解决该问题。以下是一个可能的解决方案： python import re # 读取C程序 with open('in.c', 'r') as f: code = f.read() # 定义控制流关键字列表 keywords = ['if', 'else...

帮我写一个java代码实现以下功能：给你一个字符串 s 和一个字符规律 p，请你来实现一个支持 '.' 和 '*' 的正则表达式匹配。 '.' 匹配任意单个字符 '*' 匹配零个或多个前面的那一个元素 所谓匹配，是要涵盖 整个 字符串 s的，而不是部分字符串。

我们通过对 s 和 p 的每个字符的匹配情况进行分类讨论，然后填充 dp 数组，最终返回 dp(m,n) 即可得到答案，其中 m 和 n 分别是 s 和 p 的长度。 希望能够帮到你。如果你还有什么问题，可以随时问我。

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if (brackets <= 0) { return false; } brackets--; } } return brackets == 0; } int main() { char code[1000]; printf("请输入代码："); gets(code); if (checkSyntax(code)) { printf("代码...

使用字符串分割得到每行的【办公场地】，用正则表达式匹配前两个字符并覆盖原有元素

for (int i = 0; i < locationsArray.Length; i++) { locationsArray[i] = Regex.Replace(locationsArray[i], @"^.{2}", "新的"); } // 现在 locationsArray 数组中的元素已经被覆盖为 "新的办公场地" 请注意...

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# 读取数据 df = pd.read_csv(city+'_'+kind+'_'+'lagou.csv', encoding='utf-8') # 数据清洗,剔除实习岗位 df.drop(df[df['职位名称'].str.contains('实习')].index,inplace=True) pattern = '\d+' df['work_year'] = df['工作经验'].str.findall(pattern) print('work_year:', df['work_year']) # 数据处理后的工作年限 avg_work_year = [] # 工作年限 for i in df['work_year']: # 如果工作经验为'不限'或应届毕业生',那么匹配值为空,工作年限为0 if len(i) == 0: avg_work_year.append(0) # 如果匹配值为一个数值,那么返回该数值 elif len(i) == 1: avg_work_year.append(int(''.join(i))) # 如果匹配值为一个区间,那么取平均值 else: num_list = [int(j) for j in i] avg_year = sum(num_list)/2 avg_work_year.append(avg_year) print('avg_work_year:',avg_work_year) df['工作经验'] = avg_work_year df['salary'] = df['工资'].str.findall(pattern) # 月薪 avg_salary = [] for k in df['salary']: int_list = [int(n) for n in k] # 存在工资只有一个区间,[20],所以用[-1]. avg_wage = int_list[0] + (int_list[-1] - int_list[0]) / 4 avg_salary.append(avg_wage) df['月工资'] = avg_salary df['学历要求'] = df['学历要求'].replace('不限', '大专') df.to_csv(city+'_'+kind+'_'+'lagou_finall.csv', index=False, encoding='utf-8_sig') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei'] plt.rcParams['font.serif'] = ['simhei']

然后通过正则表达式匹配工作经验和工资，并计算平均工作年限和月薪。接着，将学历要求中的“不限”替换为“大专”，并将处理后的数据保存为一个名为 city+'_'+kind+'_'+'lagou_finall.csv' 的新的 CSV 文件。最后，...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import jieba import requests import re from io import BytesIO import imageio # 设置城市和时间 city = '上海' year = 2021 quarter = 2 # 爬取数据 url = f'http://tianqi.2345.com/t/wea_history/js/{city}/{year}/{quarter}.js' response = requests.get(url) text = response.content.decode('gbk') # 正则表达式匹配 pattern = re.compile(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2})\|(\d{1,2})\|(\d{1,2})\|(\d{1,3})\|(\d{1,3})\|(\D+)\n') result = pattern.findall(text) # 数据整理 data = pd.DataFrame(result, columns=['日期', '最高温度', '最低温度', '空气质量指数', '风力等级', '天气']) data[['最高温度', '最低温度', '空气质量指数', '风力等级']] = data[['最高温度', '最低温度', '空气质量指数', '风力等级']].astype(int) data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) # 可视化分析 # 统计天气情况 weather_count = data['天气'].value_counts() weather_count = weather_count[:10] # 分词统计 seg_list = jieba.cut(' '.join(data['天气'].tolist())) words = {} for word in seg_list: if len(word) < 2: continue if word in words: words[word] += 1 else: words[word] = 1 # 绘制柱状图和词云图 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.bar(weather_count.index, weather_count.values) plt.title(f'{city}{year}年第{quarter}季度天气情况') plt.xlabel('天气') plt.ylabel('次数') plt.savefig('weather_bar.png') wordcloud = pd.DataFrame(list(words.items()), columns=['word', 'count']) mask_image = imageio.imread('cloud_mask.png') wordcloud.plot(kind='scatter', x='count', y='count', alpha=0.5, s=300, cmap='Reds', figsize=(10, 5)) for i in range(len(wordcloud)): plt.text(wordcloud.iloc[i]['count'], wordcloud.iloc[i]['count'], wordcloud.iloc[i]['word'], ha='center', va='center', fontproperties='SimHei') plt.axis('off') plt.imshow(mask_image, cmap=plt.cm.gray, interpolation='bilinear') plt.savefig('weather_wordcloud.png')这个python代码有错误，请改正以使该代码运行成功

# 正则表达式匹配 pattern = re.compile(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2})\|(\d{1,2})\|(\d{1,2})\|(\d{1,3})\|(\d{1,3})\|(\D+)\n') result = pattern.findall(text) # 数据整理 data = pd.DataFrame(result, columns=['日期...

java输入一个英语句子,统计这个句子中包含的单词的个数,及字母的个数。 例:输入 I am a teacher. 显示:有4个单词 a: 3 c: 1 (大小写字母 忽略)

注：上面的程序中，使用了正则表达式"[^a-zA-Z]+"来分割句子中的单词，该正则表达式表示匹配非字母字符。同时，为了忽略字母的大小写，使用了Character.toLowerCase()方法将字母转换为小写字母后再进行比较。

c语言模糊匹配算法实现

C语言中可以通过使用标准库函数 strstr 来实现模糊匹配算法。strstr 函数可以在一个字符串中查找另一个字符串，并返回匹配成功的第一个子串的指针。我们可以利用这个函数来实现模糊匹配算法，具体步骤如下： 1....

给你一个字符串 s 和一个字符规律 p，请你来实现一个支持 '.' 和 '' 的正则表达式匹配。 '.' 匹配任意单个字符 '' 匹配零个或多个前面的那一个元素 所谓匹配，是要涵盖 整个 字符串 s的，而不是部分字符串。

i <= n; i++) { if (p.charAt(i-1) == '*') { dp[0][i] = dp[0][i-2]; } } for (int i = 1; i <= m; i++) { for (int j = 1; j <= n; j++) { if (s.charAt(i-1) == p.charAt(j-1) || p.charAt(j-1) == '.'...

用C++写一个正则表达式解释器

printf("Matched substring: %.*s\n", matches[2*i+1] - matches[2*i], text + matches[2*i]); } } 以上代码只是一个简单的示例，实际上正则表达式的解释器还需要处理更多的功能，如元字符、分组、重复等。...

c语言如何实现第一行输入一个正整数n，然后是n行，每行一个整数。

if (n <= 0) { printf("输入错误! 数字必须大于零。\n"); return 1; // 如果n非正则退出程序 } // 创建一个数组存储n个整数 int arr[n]; // 循环读取n个整数并存储到数组中 for (int i = 0; i < n; i++) {...

c语言顺序串通配符匹配

C语言中并没有直接提供内置的"顺序串通配符匹配"功能，像Perl、Python等脚本语言有正则表达式库支持这种高级模式匹配。但是，你可以通过标准库函数如strstr()来实现简单的字符串搜索，它可以在一个字符串中查找另...

import requests import re # from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # import pandas as pd i = 1 lists = [0, 25, 50, 75, 100, 125, 150, 175, 200, 225, 250] title = [] year = [] country = [] score = [] number = [] for page in range(0, 226, 25): url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(page) + '&filter=' headers = { 'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36"} resp = requests.get(url=url, headers=headers) resp.encoding = "utf-8" pattern = re.compile( r'.*? < img width="100" alt="(?P<title>.*?)".*?class="">.*?.*?导演: (?P<director>.*?) .*?
.*?(?P<year>.*?) / (?P<country>.*?) .*?"v:average">(?P<score>.*?).*?(?P<number>.*?)人评价', re.S) pic_url = re.compile(r'< img width="100".*?src="(.*?)" class="">', re.S) pic_URl = pic_url.findall(resp.text) data2 = pattern.finditer(str(resp.text)) for url1 in pic_URl: file1 = open('films.pic\\' + str(i) + '.jpg', 'ab') Pic = requests.get(url1) file1.write(Pic.content) i = i + 1 file1.close() file2 = open('movie.text', 'a+', encoding='utf-8') for m in data2: if int(m['number']) / 100000 > 13: number.append(int(m['number']) / 100000) country.append(m['country']) year.append(m['year']) title.append(m['title']) score.append(m['score']) file2.write( '电影名:' + m['title'] + ', 导演：' + m['director'] + ', 年份：' + m['year'] + ', 国家：' + m['country'] + ', 评分：' + m[ 'score'] + ',评价人数：' + str(int(m['number']) / 100000) + ' 100k') file2.write('\n') print( '电影名:' + m['title'] + ', 导演：' + m['director'] + ', 年份：' + m['year'] + ', 国家：' + m['country'] + ', 评分：' + m[ 'score'] + ',评价人数：' + str(int(m['number']) / 100000) + ' 100k')

具体而言，代码中通过循环访问Top250页面的不同分页，使用正则表达式匹配页面中的电影信息，并将其存储到title、year、country、score和number等列表中。同时，还将每部电影对应的海报图片下载到本地。最后，将电影...

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