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python贪婪函数 python re 贪婪( 四 )

IT技术算法


运行结果：
re.sub函数
re.sub函数用于替换字符串中的匹配项 。
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
pattern：正则中的模式字符串 。
repl：替换的字符串 ， 也可为一个函数 。
string：要被查找替换的原始字符串 。
count：模式匹配后替换的最大次数 ， 默认0表示替换所有的匹配 。
import rer='This is 111 and That is 222'# 删除字符串中的数字r1=re.sub(r'\d+','',r)print(r1)# 删除非数字的字符串r2=re.sub(r'\D','',r)print(r2)
运行结果：
到此这篇关于Python常用的正则表达式处理函数详解的文章就介绍到这了 ， 希望大家以后多多支持！
(python语言)为什么正则表达式的 贪婪匹配模式 比 非贪婪模式 得到的匹配结果还要短？不清楚你的贪婪模式的正则是怎么的：.*(a.*?a).*or.*?(a.*a).*or.*(a.*a).*
你给的例子匹配并没有问题
.*?匹配的空
a.*?a 匹配的aqwertya
.* 匹配的aple
你可以试试给每段正则都加个分组然后打印每个分组的匹配结果，然后修改正则为贪婪和非贪婪分别看看结果 。这样有助于你理解学习 。
str='aqwertyaaple'
regex_str='(.*?)(a.*?a)(.*)'
match_obj=re.match(regex_str,str)
match_obj.group(1)
match_obj.group(2)
match_obj.group(3)
python里面什么是贪婪？Python里面的贪婪算法（又称贪心算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择 。也就是说，/不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解 。
贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性 ， 即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关 。
基本思路
思想
贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行 ， 根据某个优化测度 ， 每一步都要确保能获得局部最优解 。每一步只考虑一个数据，他的选取应该满足局部优化的条件 。若下一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时，就不把该数据添加到部分解中，直到把所有数据枚举完，或者不能再添加算法停止。贪心算法（又称贪婪算法）是指 ， 在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择 。也就是说 ， 不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解 。
贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性 ， 即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关 。
基本思路
思想
贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度 ， 每一步都要确保能获得局部最优解 。每一步只考虑一个数据，他的选取应该满足局部优化的条件 。若下一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时，就不把该数据添加到部分解中，直到把所有数据枚举完，或者不能再添加算法停止。贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时 ， 总是做出在当前看来是最好的选择 。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解 。
贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关 。
基本思路
思想
贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度，每一步都要确保能获得局部最优解 。每一步只考虑一个数据，他的选取应该满足局部优化的条件 。若下一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时，就不把该数据添加到部分解中，直到把所有数据枚举完，或者不能再添加算法停止。

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