java正则表达式:性能和替代

时间:2013-11-07 07:05:22

标签: java regex

最近,我不得不搜索一些字符串值,以查看哪一个匹配某个模式。在用户输入搜索词之前,字符串值的数量和模式本身都不清楚。问题是每次我的应用程序运行以下行时都注意到了:

    if (stringValue.matches (rexExPattern))
    {
        // do something so simple
    }

大约需要40微秒。无需说当字符串值的数量超过几千时,它就会太慢。

模式类似于:

    "A*B*C*D*E*F*"

其中A~F只是这里的例子,但模式是如上所述。 请注意 *模式实际上每次搜索都会更改。例如,“A * B * C *”可以改为W * D * G * A *“。

我想知道是否有更好的替代上述模式,或者更常见的是,替代java正则表达式。

2 个答案:

答案 0 :(得分:89)

Java中的正则表达式被编译为内部数据结构。这个编译是一个耗时的过程。每次调用方法String.matches(String regex)时,都会再次编译指定的正则表达式。

因此,您应该只编译一次正则表达式并重复使用它:

Pattern pattern = Pattern.compile(regexPattern);
for(String value : values) {
    Matcher matcher = pattern.matcher(value);
    if (matcher.matches()) {
        // your code here
    }
}

答案 1 :(得分:26)

考虑以下(快速和肮脏)测试:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

public class Test3 {

    // time that tick() was called
    static long tickTime;

    // called at start of operation, for timing
    static void tick () {
        tickTime = System.nanoTime();
    }

    // called at end of operation, prints message and time since tick().
    static void tock (String action) {
        long mstime = (System.nanoTime() - tickTime) / 1000000;
        System.out.println(action + ": " + mstime + "ms");
    }

    // generate random strings of form AAAABBBCCCCC; a random 
    // number of characters each randomly repeated.
    static List<String> generateData (int itemCount) {

        Random random = new Random();
        List<String> items = new ArrayList<String>();
        long mean = 0;

        for (int n = 0; n < itemCount; ++ n) {
            StringBuilder s = new StringBuilder();
            int characters = random.nextInt(7) + 1;
            for (int k = 0; k < characters; ++ k) {
                char c = (char)(random.nextInt('Z' - 'A') + 'A');
                int rep = random.nextInt(95) + 5;
                for (int j = 0; j < rep; ++ j)
                    s.append(c);
                mean += rep;
            }
            items.add(s.toString());
        }

        mean /= itemCount;
        System.out.println("generated data, average length: " + mean);

        return items;

    }

    // match all strings in items to regexStr, do not precompile.
    static void regexTestUncompiled (List<String> items, String regexStr) {

        tick();

        int matched = 0, unmatched = 0;

        for (String item:items) {
            if (item.matches(regexStr))
                ++ matched;
            else
                ++ unmatched;
        }

        tock("uncompiled: regex=" + regexStr + " matched=" + matched + 
             " unmatched=" + unmatched);

    }

    // match all strings in items to regexStr, precompile.
    static void regexTestCompiled (List<String> items, String regexStr) {

        tick();

        Matcher matcher = Pattern.compile(regexStr).matcher("");
        int matched = 0, unmatched = 0;

        for (String item:items) {
            if (matcher.reset(item).matches())
                ++ matched;
            else
                ++ unmatched;
        }

        tock("compiled: regex=" + regexStr + " matched=" + matched + 
             " unmatched=" + unmatched);

    }

    // test all strings in items against regexStr.
    static void regexTest (List<String> items, String regexStr) {

        regexTestUncompiled(items, regexStr);
        regexTestCompiled(items, regexStr);

    }

    // generate data and run some basic tests
    public static void main (String[] args) {

        List<String> items = generateData(1000000);
        regexTest(items, "A*");
        regexTest(items, "A*B*C*");
        regexTest(items, "E*C*W*F*");

    }

}

字符串是1-8个字符的随机序列,每个字符连续出现5-100次(例如“AAAAAAGGGGGDDFFFFFF”)。我根据你的表情猜测了。

当然,这可能无法代表您的数据集,但在我的适度2.3 GHz双核i5上,将这些正则表达式应用于100万的随机生成的时序估计随机生成平均长度为208的字符串:

Regex      Uncompiled    Precompiled
A*          0.564 sec     0.126 sec
A*B*C*      1.768 sec     0.238 sec
E*C*W*F*    0.795 sec     0.275 sec

实际输出:

generated data, average length: 208
uncompiled: regex=A* matched=6004 unmatched=993996: 564ms
compiled: regex=A* matched=6004 unmatched=993996: 126ms
uncompiled: regex=A*B*C* matched=18677 unmatched=981323: 1768ms
compiled: regex=A*B*C* matched=18677 unmatched=981323: 238ms
uncompiled: regex=E*C*W*F* matched=25495 unmatched=974505: 795ms
compiled: regex=E*C*W*F* matched=25495 unmatched=974505: 275ms

即使没有预编译表达式的加速,甚至考虑到结果根据数据集和正则表达式而变化很大(甚至考虑到我打破了正确的Java性能测试的基本规则并忘记首先填充HotSpot),这是非常快的,我仍然想知道瓶颈是否真的在你认为的位置。

切换到预编译表达式后,如果仍未达到实际性能要求,请进行一些分析。如果您发现瓶颈仍在搜索中,请考虑实施更优化的搜索算法。

例如,假设您的数据集与上面的测试集类似:如果您的数据集是提前知道的,则通过删除重复字符(例如,删除重复字符)将其中的每个项目减少为较小的字符串键。对于“AAAAAAABBBBCCCCCCC”,将其存储在由“ABC”键入的某种地图中。当用户搜索“A B C *”(假设您的正则表达式采用该特定形式)时,请查找“ABC”项目。管他呢。这在很大程度上取决于您的情况。