mervinmemory
2023-07-06 17:15:45 +08:00
来自 gpt 的回复：
对于每次来的新字符串都要遍历整个正则表达式数组，这可能导致性能下降。如果你希望提高匹配速度，可以考虑使用更高效的数据结构，如字典（ Dictionary ）或者前缀树（ Trie ）。
下面是一种可能的优化方法：
1. 使用字典替代列表：将正则表达式和相应的操作存储在字典中，其中键为正则表达式字符串，值为对应的操作。这样可以通过正则表达式快速查找到对应的操作，而无需遍历整个列表。
2. 在字典中使用前缀树：将正则表达式作为前缀树的键，操作作为对应节点的值。前缀树可以提高匹配效率，特别是当正则表达式存在共同前缀时，可以减少不必要的匹配操作。
这是一个示例代码，展示了如何使用字典和前缀树进行优化：
```python
import re
from collections import defaultdict
class TrieNode:
def __init__(self):
self.children = defaultdict(TrieNode)
self.operations = []
def insert(root, regex, operation):
node = root
for char in regex:
node = node.children[char]
node.operations.append(operation)
def find_operations(root, text):
results = []
node = root
for char in text:
if char in node.children:
node = node.children[char]
results.extend(node.operations)
elif '*' in node.children:
node = node.children['*']
results.extend(node.operations)
else:
node = root
return results
# 构建前缀树
root = TrieNode()
for regex, operation in _list:
insert(root, regex.pattern, operation)
# 搜索匹配操作
text = "待匹配的字符串"
matching_operations = find_operations(root, text)
# 对匹配操作进行处理
for operation in matching_operations:
# 处理匹配操作
```
注意，这只是一种优化思路，并且需要根据你的具体需求进行适当的调整。如果正则表达式的数量非常庞大，可能需要使用更高级的算法和数据结构来进一步提高性能。