我正在尝试学习和理解javascript中的正则表达式，并希望了解javascript中正则表达式的回溯概念。任何人都可以指向我的源代码或引用我的谷歌Chrome（V8引擎）中的javascript用来解析正则表达式并检查它如何回溯的算法。由于谷歌的V8引擎是开源的，这一定不难。
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V8 Engine的源代码并不是一个开始学习回溯的友好场所。
乍一看，根据我阅读Java Pattern类的实现经验，文件trunk/src/x87/regexp-macro-assembler-x87.cc包含JS RegExp的源代码。您基本上是在源代码中的级别阅读汇编。
您可能对trunk/src/runtime/runtime-regexp.cc感兴趣，其中包含RegExp方法的实现。但是，代码并没有包含有关RegExp内部工作的任何信息。
回溯的概念类似于搜索算法。由于您不知道结果，您将执行强力搜索，但根据您定义搜索顺序的方式，您可以更快或更慢地得出结果。
对于连接，每个节点以线性方式连接到下一个节点。没有分支，所以没有回溯。
对于分支P1|P2|...|Pn，您可以将其视为具有n个节点的搜索树，您将首先尝试节点P1，然后尝试P2 ,. ..最后Pn。分支中的所有n个节点都连接到续集原子，因此如果任何节点成功，它将继续移动到续集原子，并且当下一个原子上的所有可能性时，仅回溯分支中的下一个节点已经筋疲力尽了。
对于（贪婪）量词0或更多A*，您可以将其视为具有2个分支的节点，一个分支到A然后回到自身，另一个分支到下一个分支原子。将首先尝试到A的分支。请注意，这是简化描述，因为引擎还必须处理0长度匹配。
对于（懒惰）量词0或更多A*?，它基本上与上面相同，除了首先尝试到下一个原子的分支。
当您将上限和下限添加到量词时，您可以想象添加一个计数器来记录A已匹配的次数。根据计数器的不同，任何一个分支都无法在某个柜台进行分支。
因此，您将使用上面的搜索树执行搜索，并且每次卡住（无法达到树的目标状态），您将回溯并尝试其他分支。
希望这有助于您开始回溯的概念。