Filtern Sie eine Liste mit regulären Ausdrücken in Java

Filtern Sie eine Liste mit regulären Ausdrücken in Java

Diese Frage untersucht, wie die regulären Ausdrucksfunktionen von Java effektiv nutzen können, um Elemente innerhalb einer Liste zu filtern. Der Kernansatz beinhaltet die Iterierung der Liste und die Anwendung eines regulären Ausdrucksmusters auf jedes Element unter Verwendung der Klassen java.util.regex.Pattern und java.util.regex.Matcher. Wir können dies effizient mit Streams für eine verbesserte Lesbarkeit und Leistung in modernen Java erreichen. Der folgende Code zeigt dies unter Verwendung von Streams und regulären Ausdrücken:

Dieser Code kompilt zuerst das reguläre Expressionsmuster, das ein entscheidender Optimierungsschritt ist, da die Neukompilierung für jedes Element vermieden wird. Dann verwendet es einen Stream, um die Liste durchzusetzen. Die

List<String> strings = Arrays.asList("apple pie", "banana bread", "cherry cake", "apple crumble", "orange juice");

-Operation wendet das kompilierte Muster mit

auf jede Zeichenfolge an, die

zurückgibt, wenn das Muster in der Zeichenfolge gefunden wird. Schließlich setzt

Pattern pattern = Pattern.compile("apple"); // Compile the regex pattern once for efficiency

List<String> filteredList = strings.stream()
    .filter(s -> pattern.matcher(s).find())
    .collect(Collectors.toList());

System.out.println(filteredList); // Output: [apple pie, apple crumble]

die gefilterten Elemente in eine neue Liste. Dieser Ansatz ist sowohl prägnant als auch effizient für Listen mit moderat großer Größe. Betrachten Sie für extrem große Listen parallele Streams (im Abschnitt Leistungsabschnitt). Die wichtigsten Optimierungen sind:

• Kompilieren Sie das Muster einmal: Kompilieren Sie Ihr reguläres Ausdrucksmuster außerhalb der Schleife oder Stream -Operation. Die wiederholte Zusammenstellung ist ein erheblicher Leistungs Engpass. Das obige Beispiel zeigt diese Best Practice. Die
-Operation innerhalb eines Streams ermöglicht eine elegante Anwendung des regulären Ausdrucks Matching. Für extrem große Datensätze sollten jedoch parallele Streams berücksichtigt werden. Vermeiden Sie übermäßig komplexe oder mehrdeutige Muster, die zu langsameren Übereinstimmungszeiten führen können. Erwägen Sie, Zeichenklassen (
• ) oder Quantifizierer (, , filter) mit Bedacht zu optimieren, um die Leistung der Regex-Engine zu optimieren. Dies kann die Anzahl der Zeichenfolgen, die vom teureren Regex -Motor verarbeitet werden müssen, erheblich verringern. Wenn Sie beispielsweise wissen, dass Ihre Zielstrings mit einem bestimmten Charakter beginnen, fügen Sie eine vorläufige Überprüfung dieses Zeichens hinzu, bevor Sie den Regex anwenden. Best Practices für die Ausnahmebehandlung umfassen:
• Eingabevalidierung: Validieren Sie die Eingangszeichenfolgen, bevor Sie den regulären Ausdruck anwenden. Dies kann verhindern, dass unerwartete Zeichen oder Muster PatternSyntaxException verursachen (wenn der Regex ungültig ist). Diese Validierung kann Überprüfungen für Nullwerte oder leere Zeichenfolgen enthalten. Fangen Sie anstelle eines generischen
den spezifischen Ausnahmetyp (
• ) für eine bessere Fehlerbehandlung und -Debuggierung an. Dies liefert wertvolle Informationen zum Debuggen und Überwachung des Verhaltens der Anwendung. Fügen Sie Details wie die beleidigende Zeichenfolge und die Ausnahmemeldung in Ihre Protokolle hinzu. Dies kann dazu führen, dass die problematische Zeichenfolge übersprungen, der Fehler protokolliert oder einen Standardwert zurückgegeben wird. Zum Beispiel könnten Sie Ihre Regex-Übereinstimmung in einen Try-Catch einwickeln und false zurückgeben, wenn eine Ausnahme eintritt. Die wichtigsten Bedenken sind: try-catch PatternSyntaxException Skalierbarkeit: try-catch Die lineare Natur des Iterierens durch eine Liste kann ein Engpass für extrem große Datensätze werden. Einfachere, gezielte Ausdrücke sind entscheidend. Javas parallele Streams teilen die Arbeiten über mehrere Threads und ermöglichen die gleichzeitige Verarbeitung von Listenelementen.
  • Parallelen Streams: Parallele Streams verwenden, indem .parallel() vor der .filter() -Operation hinzugefügt wird:

  List<String> strings = Arrays.asList("apple pie", "banana bread", "cherry cake", "apple crumble", "orange juice");

  • 🎜> 🎜> ch> ch> brüllend (für extreme Fälle):
  für außergewöhnlich große Listen, für die sich die Listen und die Verarbeitung von Parallelströmen in Betracht ziehen, und die Listen mit jeder Parallelstreams, mit der sie mit Parallelströmen aufteilt. Dies ermöglicht eine bessere Speicherverwaltung und eine potenziell effizientere Nutzung mehrerer Kerne. Dies hilft, Bereiche für die Optimierung zu bestimmen, unabhängig davon, ob es sich um den regulären Ausdruck selbst oder die Gesamtverarbeitungsstrategie handelt. Wenn Ihr Muster beispielsweise lediglich nach dem Vorhandensein eines Substrings prüft, ist die Verwendung von
  • wahrscheinlich schneller als ein regulärer Ausdruck. Die optimale Lösung hängt stark von der Größe der Liste, der Komplexität des regulären Ausdrucks und den verfügbaren Hardware -Ressourcen ab.

  Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFiltern Sie eine Liste mit regulären Ausdrücken in Java. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!