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'''Java正则表达式'''是一种强大的文本处理工具，用于在字符串中进行模式匹配、搜索和替换操作。它基于'''正则表达式'''（Regular Expression，简称Regex）语法，广泛应用于数据验证、日志分析、文本提取等场景。本文将详细介绍Java中正则表达式的语法、核心类库及实际应用。

== 概述 ==
正则表达式是由普通字符（如字母、数字）和'''元字符'''（特殊符号）组成的字符串，用于定义搜索模式。Java通过{{code|java.util.regex}}包提供正则表达式支持，主要包含以下类：
* '''{{code|Pattern}}'''：编译后的正则表达式模式
* '''{{code|Matcher}}'''：对输入字符串执行匹配操作的引擎

== 基础语法 ==
以下是常见元字符及其含义：

{| class="wikitable"
! 元字符 !! 描述
|-
| {{code|.}} || 匹配任意单个字符（除换行符）
|-
| {{code|\d}} || 匹配数字（等价于{{code|[0-9]}}）
|-
| {{code|\w}} || 匹配单词字符（字母、数字、下划线）
|-
| {{code|\s}} || 匹配空白字符（空格、制表符等）
|-
| {{code|^}} || 匹配字符串开头
|-
| {{code|$}} || 匹配字符串结尾
|-
| {{code|*}} || 匹配前一个元素0次或多次
|-
| {{code|+}} || 匹配前一个元素1次或多次
|-
| {{code|?}} || 匹配前一个元素0次或1次
|-
| {{code|{n}}} || 精确匹配n次
|}

=== 字符类示例 ===
<syntaxhighlight lang="java">
// 检查字符串是否包含数字
String regex = "\\d+";  // 注意Java中需要转义反斜杠
String input = "Order123";
boolean matches = input.matches(".*" + regex + ".*");
System.out.println(matches);  // 输出: true
</syntaxhighlight>

== 核心API详解 ==
=== Pattern类 ===
通过{{code|Pattern.compile()}}方法创建编译后的正则表达式对象：

<syntaxhighlight lang="java">
Pattern pattern = Pattern.compile("a*b");  // 匹配0个或多个a后接b
Matcher matcher = pattern.matcher("aaab");
boolean isMatch = matcher.matches();  // 完全匹配
System.out.println(isMatch);  // 输出: true
</syntaxhighlight>

=== Matcher类 ===
提供丰富的匹配操作方法：
* {{code|find()}}：查找下一个匹配项
* {{code|group()}}：返回匹配的字符串
* {{code|replaceAll()}}：替换所有匹配项

<syntaxhighlight lang="java">
Pattern p = Pattern.compile("\\b\\w{4}\\b");  // 匹配4字母单词
Matcher m = p.matcher("Java regex is powerful");
while (m.find()) {
    System.out.println(m.group());  // 输出: Java
}
</syntaxhighlight>

== 分组与捕获 ==
使用圆括号{{code|()}}创建捕获组：

<syntaxhighlight lang="java">
String dateStr = "2023-12-25";
Pattern datePattern = Pattern.compile("(\\d{4})-(\\d{2})-(\\d{2})");
Matcher dateMatcher = datePattern.matcher(dateStr);
if (dateMatcher.matches()) {
    System.out.println("Year: " + dateMatcher.group(1));  // 2023
    System.out.println("Month: " + dateMatcher.group(2)); // 12
    System.out.println("Day: " + dateMatcher.group(3));   // 25
}
</syntaxhighlight>

== 实际应用案例 ==
=== 案例1：邮箱验证 ===
<syntaxhighlight lang="java">
String emailRegex = "^[\\w.-]+@[\\w.-]+\\.[a-z]{2,6}$";
String email = "user@example.com";
System.out.println(email.matches(emailRegex));  // true
</syntaxhighlight>

=== 案例2：日志过滤 ===
提取日志中的错误信息：
<syntaxhighlight lang="java">
String log = "ERROR 2023-01-01: Disk full\nWARNING 2023-01-02: Memory low";
Pattern errorPattern = Pattern.compile("ERROR (\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}): (.+)");
Matcher errorMatcher = errorPattern.matcher(log);
while (errorMatcher.find()) {
    System.out.println("Error at " + errorMatcher.group(1) + 
                      ": " + errorMatcher.group(2));
}
// 输出: Error at 2023-01-01: Disk full
</syntaxhighlight>

== 性能优化 ==
正则表达式可能影响性能，建议：
1. 预编译常用模式（使用{{code|Pattern.compile()}}）
2. 避免过度复杂的嵌套匹配
3. 使用'''非捕获组'''{{code|(?:...)}}当不需要提取内容时

== 高级特性 ==
=== 零宽断言 ===
匹配位置而不消耗字符：
* {{code|(?=...)}}：正向先行断言
* {{code|(?<=...)}}：正向后行断言

<syntaxhighlight lang="java">
// 匹配后面跟着"px"的数字
Pattern pxPattern = Pattern.compile("\\d+(?=px)");
Matcher pxMatcher = pxPattern.matcher("16px 24pt");
pxMatcher.find();
System.out.println(pxMatcher.group());  // 输出: 16
</syntaxhighlight>

=== 贪婪与懒惰匹配 ===
默认'''贪婪匹配'''（尽可能多匹配），添加{{code|?}}变为'''懒惰匹配'''：

<syntaxhighlight lang="java">
String html = "<div>content</div><p>text</p>";
Pattern greedy = Pattern.compile("<.*>");  // 匹配整个字符串
Pattern lazy = Pattern.compile("<.*?>");   // 匹配单个标签
</syntaxhighlight>

== 可视化理解 ==
<mermaid>
graph LR
    A[输入字符串] --> B(Pattern编译)
    B --> C[创建Matcher]
    C --> D{匹配成功?}
    D -->|是| E[获取匹配结果]
    D -->|否| F[处理失败]
</mermaid>

== 数学表示 ==
正则表达式可以形式化为：
<math>
R ::= \emptyset | \epsilon | a | R \cdot R | R \cup R | R^*
</math>
其中：
* <math>\emptyset</math> 表示空语言
* <math>\epsilon</math> 表示空字符串
* <math>a</math> 是字母表中的字符
* <math>\cdot</math> 表示连接
* <math>\cup</math> 表示选择
* <math>*</math> 表示Kleene闭包

== 常见问题 ==
{{Warning|'''注意转义字符'''：Java字符串中需双重转义，例如匹配数字应写为{{code|\\d}}而非{{\d}}}}

{{Tip|'''调试技巧'''：使用在线正则测试工具（如regex101.com）可视化匹配过程}}

== 总结 ==
Java正则表达式是处理文本的瑞士军刀，通过掌握：
1. 基础元字符语法
2. Pattern/Matcher API
3. 分组捕获机制
4. 性能优化策略
开发者可以高效解决复杂的文本处理问题。建议从简单模式开始练习，逐步掌握高级特性。

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