正则表达式必知必会(修订版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

作  者:(美)福达(Ben Forta) 著；杨涛 等 译 定  价:29 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2015年01月01日 页  数:130 装  帧:平装 ISBN:9787115377999 正则表达式是一种威力无比强大的武器，可以完成各种复杂的文本处理工作，被称为程序员的“瑞士军刀”。
本书是优选程序员认可的正则表达式很好速成教材。它精选了正则表达式中很常用、很重要的知识。 ●第1章正则表达式入门1
●1.1正则表达式的用途1
●1.2如何使用正则表达式2
●1.2.1用正则表达式进行搜索3
●1.2.2用正则表达式进行替换3
●1.3什么是正则表达式4
●1.4使用正则表达式5
●1.5在继续学习之前6
●1.6小结6
●第2章匹配单个字符7
●2.1匹配纯文本7
●2.1.1有多个匹配结果8
●2.1.2字母的大小写问题8
●2.2匹配任意字符9
●2.3匹配特殊字符12
●2.4小结14
●第3章匹配一组字符15
●3.1匹配多个字符中的某一个15
●3.2利用字符集合区间17
●3.3取非匹配21
●部分目录

内容简介

《正则表达式必知必会》从简单的文本匹配开始，循序渐进地介绍了很多复杂内容，其中包括回溯引用、条件性求值和前后查找，等等。每章都为读者准备了许多简明又实用的示例，有助于全面、系统、快速掌握正则表达式，并运用它们去解决实际问题。正则表达式是一种威力无比强大的武器，几乎在所有的程序设计语言里和计算机平台上都可以用它来完成各种复杂的文本处理工作。而且书中的内容在保持语言和平台中立的同时，还兼顾了各种平台之间的差异。通过阅读本书，读者能够在轻松的氛圉中迅速掌握正则表达式的精髓，并可立即运用所学，解决实际问题。 (美)福达(Ben Forta) 著；杨涛 等 译 Ben Forta拥有三十多年的计算机领域从业经验，是世界知名的技术作家，也是Adobe技术界知名专家，目前担任Adobe公司的客户培训部不错主管。他撰写的《SQL必知必会》《MySQL必知必会》等因短小精悍、可快速入手而受到读者好评，已被翻译为十几种文字，成为重量畅销书。     9.5对前后查找取非
    到目前为止正如你看到的那样，向前查找和向后查找通常用来匹配文本，其目的是为了确定将被返回为匹配结果的文本的位置（通过指定匹配结果的前后必须是哪些文本）。这种用法被称为正向前查找（positive lookahead）和正向后查找（positive lookbehind）。术语“正”指的是寻找匹配的事实。
    前后查找还有一种不太常见的用法叫作负前后查找（negative lookaround）。负向前查找（negative lookahead）将向前查找不与给定模式相匹配的文本，负向后查找（negative lookbehind）将向后查找不与给定模式相匹配的文本。等

《代码的艺术：精通Python数据结构与算法》（修订版） 一、 引言：重塑你的编程思维，解锁高效代码的奥秘 在当今飞速发展的科技浪潮中，软件开发的需求日益增长，而驱动这一切的基石，正是那些高效、优雅、可扩展的代码。然而，许多开发者在面对复杂问题时，常常感到力不从心，陷入低效的循环。究其原因，往往是对底层数据结构和算法的理解不够深入，未能有效地组织和处理数据，从而导致代码性能低下，难以维护。 《代码的艺术：精通Python数据结构与算法》（修订版）正是在这样的背景下应运而生。本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是旨在通过清晰的讲解、丰富的实例和实用的技巧，带领读者深入理解Python中核心的数据结构和算法，并教会如何将这些知识灵活地应用于实际开发场景。我们相信，掌握了这些“代码的艺术”，你将能够构建出更强大、更智能、更具竞争力的软件。 本书的核心目标是帮助读者： 建立扎实的理论基础： 深入理解各种数据结构（如列表、栈、队列、树、图、哈希表等）的内部工作原理、优缺点以及适用场景。 掌握核心算法思想： 学习排序、搜索、图算法、动态规划等经典算法的设计思路、时间与空间复杂度分析，并能将其应用于解决实际问题。 提升代码设计能力： 培养分析问题、选择合适的数据结构和算法、进行性能优化的编程习惯，从而写出更简洁、高效、易读的代码。 掌握Python语言特性： 结合Python丰富的内置数据结构和强大的库，展示如何高效地实现和应用这些数据结构与算法。 应对实际开发挑战： 将抽象的算法概念与实际应用场景相结合，例如网络爬虫的数据抓取与处理、数据分析中的效率优化、复杂系统的建模等。 本书的修订版在前版的基础上，不仅更新了最新的Python最佳实践，还增加了更多贴近实际需求的案例，进一步深化了对复杂算法的讲解，并提供更详尽的性能分析和优化建议。我们希望通过这本书，能让你对“如何写出好代码”有一个全新的认识，从“会写代码”迈向“精通代码”。 二、 深入探索Python数据结构：高效组织的基石 数据结构是程序员的“工具箱”，选择合适的工具能够事半功倍。本书将对Python中内置及常用的数据结构进行深入的剖析，让你知其然，更知其所以然。 1. 序列的精髓：列表、元组与字符串的奥秘 列表（List）： 作为Python中最常用的数据结构，我们将深入探究列表的底层实现，理解动态数组的扩容机制，分析各种操作（插入、删除、访问）的时间复杂度，并探讨切片、推导式等高级用法。你将学会如何高效地利用列表来存储和操作有序集合。 元组（Tuple）： 了解元组的不可变性带来的优势，例如作为字典键、函数返回值，以及在多重赋值中的应用。我们将对比列表与元组在性能和使用场景上的差异。 字符串（String）： 剖析字符串的不可变性，探讨高效的字符串拼接方法，并介绍常用的字符串处理方法，为文本数据的处理打下基础。 2. 栈与队列：先进后出与先进先出的优雅之道 栈（Stack）： 理解栈的“后进先出”（LIFO）原则，并通过Python列表或`collections.deque`实现栈。我们将探索栈在函数调用栈、表达式求值、括号匹配等问题中的经典应用。 队列（Queue）： 掌握队列的“先进先出”（FIFO）原则，了解`collections.deque`在实现高效队列时的优势。你将看到队列在任务调度、广度优先搜索（BFS）等场景下的重要作用。 3. 集合与映射：无序的唯一与键值的高效查找 集合（Set）： 深入理解集合的无序性和元素唯一性，探讨集合是如何基于哈希表实现的。我们将讲解集合在去重、成员测试、集合运算（并集、交集、差集）等方面的强大功能。 字典（Dictionary）： 剖析Python字典的底层哈希表实现，理解键的哈希化过程、冲突解决策略（如开放寻址法、链地址法），以及字典的平均O(1)时间复杂度的查找、插入和删除操作。你将学会如何利用字典构建高效的查找表，实现数据的高速存取。 4. 链表：动态元素的灵活组织 单向链表与双向链表： 从头开始实现链表，理解节点（Node）的概念，掌握链表的插入、删除、查找等基本操作。我们将详细分析链表与列表在插入和删除操作上的性能差异，以及链表在某些特定场景下的优势。 循环链表： 探讨循环链表的特性及其在特定问题中的应用。 5. 树的结构：层次化的数据模型 二叉树（Binary Tree）： 理解二叉树的基本概念、遍历方式（前序、中序、后序）及其应用，如表达式树、编码树等。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）： 深入理解BST的插入、查找、删除操作，分析其在最坏情况下的性能退化，并介绍如何通过平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树，虽然本书不深入实现，但会讲解其思想）来解决性能问题。 堆（Heap）： 学习堆的概念，特别是最小堆和最大堆，以及它们在优先队列中的核心作用。你将了解堆排序的工作原理，并学习如何高效地实现和使用堆。 6. 图的表示与遍历：连接世界的复杂网络 图的表示： 学习邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）两种表示图的方法，并分析它们各自的优缺点。 图的遍历： 掌握深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法，理解它们的递归和迭代实现方式，并探讨它们在连通性判断、查找路径、拓扑排序等问题中的应用。 三、 算法的智慧：解决问题的万能钥匙 算法是解决问题的“方法论”。本书将带领你走进算法的世界，理解各种经典算法的设计思想、原理和应用。 1. 排序算法的艺术：让数据有序且高效 基础排序： 深入分析冒泡排序、选择排序、插入排序的原理、时间与空间复杂度，理解它们的局限性。 高效排序： 详细讲解归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）的递归思想，理解它们的平均和最坏情况下的时间复杂度，以及如何进行优化。 其他排序： 简要介绍堆排序（Heap Sort）、计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radix Sort）等，并讨论它们的适用场景。 2. 搜索算法的效率：快速找到目标 线性搜索： 了解其简单性，但理解其在大型数据集中的低效。 二分搜索（Binary Search）： 深入理解二分搜索的原理，学会如何在有序数组中实现对数级时间复杂度的查找，并讨论其变体（如查找第一个/最后一个匹配项）。 3. 图算法的魅力：探索网络的连接与路径 最短路径算法： 学习Dijkstra算法，用于查找带权图中单个源点到所有其他顶点的最短路径。理解其贪心思想和优先队列的应用。 最小生成树算法： 介绍Prim算法和Kruskal算法，用于查找加权无向图中连接所有顶点的最小权值生成树。 拓扑排序（Topological Sort）： 理解拓扑排序在有向无环图（DAG）中的应用，例如任务依赖关系的处理。 4. 动态规划：化繁为简的递进思想 核心思想： 讲解动态规划的“最优子结构”和“重叠子问题”两个关键性质。 经典问题： 通过斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列（LCS）等经典案例，演示如何定义状态、推导状态转移方程，并通过自顶向下（带备忘录的递归）和自底向上（迭代）两种方式实现动态规划。 5. 分治策略：将大问题分解为小问题 基本思想： 理解分治法的递归分解、解决和合并过程。 应用： 除了快速排序和归并排序，还将介绍分治法在其他问题中的应用，如求逆序对等。 四、 实践出真知：Python实战应用 本书的价值不仅在于理论讲解，更在于将这些知识转化为解决实际问题的能力。我们将通过丰富的Python代码示例，展示如何将数据结构和算法应用于各种场景： 网络爬虫优化： 如何利用图算法和高效数据结构来处理和存储爬取到的海量网页数据。 数据分析与处理： 使用排序、搜索、哈希表等数据结构和算法来提高数据清洗、聚合和分析的效率。 缓存系统设计： 如何利用LRU（Least Recently Used）缓存策略，结合链表和哈希表实现高效的缓存管理。 文件系统模拟： 使用树结构来模拟文件目录层级，并实现相关的文件操作。 游戏开发中的AI： 简要介绍图算法在路径查找（如A算法）等方面的应用。 加密与解密： 探讨某些加密算法中使用的数学原理和数据结构。 五、 性能分析与优化：写出卓越代码的关键 “代码不只是能运行，更要跑得快。”本书将贯穿始终地强调算法和数据结构的时间与空间复杂度分析。 Big O表示法： 详细讲解如何理解和分析算法的渐进时间复杂度和空间复杂度，避免陷入性能陷阱。 性能调优技巧： 在每个章节中，都将提供针对具体数据结构和算法的性能优化建议，例如如何选择合适的数据结构、如何避免不必要的计算、如何利用Python内置函数提高效率等。 实践中的性能考量： 讨论在实际开发中，如何在时间、空间和代码复杂度之间做出权衡。 六、 结论：踏上精通之路 《代码的艺术：精通Python数据结构与算法》（修订版）是一本为你量身打造的进阶指南。无论你是初学者希望打下坚实基础，还是有一定经验的开发者希望提升代码质量和解决问题的能力，本书都能为你提供宝贵的价值。 通过本书，你将不仅仅是学习一系列的技术，更是学习一种解决问题的思维方式。你将能够更自信地分析复杂问题，更巧妙地设计解决方案，最终写出更优雅、更高效、更具生命力的Python代码。 立即翻开本书，让我们一同踏上精通Python数据结构与算法的精彩旅程，让你的代码在数字世界中绽放光彩！