trim原型函数看js正则表达式的性能
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如果你看到别人写trim函数是用循环而不用正则表达式来写，请不要取笑，也许，他们就是高手。如果你很自信你的trim函数效率很高，请看完本文再下结论。
一般情况下用正则写法为：
[Ctrl+A 全选 注:如需引入外部Js需刷新才能执行]
如果遇到大数据的变长字符串的话就会发现这个是很耗资源的。效率并不高，有的时候甚至无法忍受。
[Ctrl+A 全选 注:如需引入外部Js需刷新才能执行]
在解释这个原因的时候想起以前看到master regular expression里面有提到过。NFA和DFA的引擎是有区别的。js/perl/php/java/.net都是NFA引擎。
而DFA与NFA机制上的不同带来5个影响：
1. DFA对于文本串里的每一个字符只需扫描一次，比较快，但特性较少；NFA要翻来覆去吃字符、吐字符，速度慢，但是特性丰富，所以反而应用广泛，当今主要的正则表达式引擎，如Perl、Ruby、Python的re模块、Java和.NET的regex库，都是NFA的。
2. 只有NFA才支持lazy和backreference（后向引用）等特性；
3. NFA急于邀功请赏，所以最左子正则式优先匹配成功，因此偶尔会错过最佳匹配结果；DFA则是“最长的左子正则式优先匹配成功”。
4. NFA缺省采用greedy量词(就是对于/.*/、/\w+/这样的“重复n”次的模式，以贪婪方式进行，尽可能匹配更多字符，直到不得以罢手为止)，NFA会优先匹配量词。
5. NFA可能会陷入递归调用的陷阱而表现得性能极差。
backtracking（回朔）
当NFA发现自己吃多了，一个一个往回吐，边吐边找匹配，这个过程叫做backtracking。由于存在这个过程，在NFA匹配过程中，特别是在编写不合理的正则式匹配过程中，文本被反复扫描，效率损失是不小的。明白这个道理，对于写出高效的正则表达式很有帮助。
定位/分析原因
在解释上面的trim原型方法的时候。经过测试，先不说结果是否正确，有几个方法是可以化解JS NFA引擎的回朔次数的
a. 去掉限定的量词，即改成
String.prototype.trim = function () {
return this.replace(/^[\s\t ]+|[\s\t ]$/g, '');
}
b. 去掉字符串尾匹配。即改成:
String.prototype.trim = function () {
return this.replace(/^[\s\t ]+/g, '');
}
c.加入多行匹配。即改成：
String.prototype.trim = function () {
return this.replace(/^[\s\t ]+|[\s\t ]+$/mg, '');
}
从以上三种改法结合文中开头的NFA资料，我们可以大概的知道trim性能出现问题的原因
量词限定将优先匹配。
量词限定在结尾可能会使JS的正则引擎不停的回朔，出现递归的一个陷阱，这个递归的深度太深。如果字符串更大一点应该会出现栈溢出了。
多行既然能够匹配，而且性能消耗不大。性能上没有任何问题，从一个写这个正则程序的人角度上去看，多行明显比单行要替换的空串多得多。所以第二点的结论应该是对的
改良
首先确定匹配字符串的开始正则是没有任何效率问题的。而匹配结束的时候会出现性能问题，那可以采用正则与传统相结合来改善这个trim性能问题。
例如：
[Ctrl+A 全选 注:如需引入外部Js需刷新才能执行]
[Ctrl+A 全选 注:如需引入外部Js需刷新才能执行]
如果遇到大数据的变长字符串的话就会发现这个是很耗资源的。效率并不高，有的时候甚至无法忍受。
[Ctrl+A 全选 注:如需引入外部Js需刷新才能执行]
在解释这个原因的时候想起以前看到master regular expression里面有提到过。NFA和DFA的引擎是有区别的。js/perl/php/java/.net都是NFA引擎。
而DFA与NFA机制上的不同带来5个影响：
1. DFA对于文本串里的每一个字符只需扫描一次，比较快，但特性较少；NFA要翻来覆去吃字符、吐字符，速度慢，但是特性丰富，所以反而应用广泛，当今主要的正则表达式引擎，如Perl、Ruby、Python的re模块、Java和.NET的regex库，都是NFA的。
2. 只有NFA才支持lazy和backreference（后向引用）等特性；
3. NFA急于邀功请赏，所以最左子正则式优先匹配成功，因此偶尔会错过最佳匹配结果；DFA则是“最长的左子正则式优先匹配成功”。
4. NFA缺省采用greedy量词(就是对于/.*/、/\w+/这样的“重复n”次的模式，以贪婪方式进行，尽可能匹配更多字符，直到不得以罢手为止)，NFA会优先匹配量词。
5. NFA可能会陷入递归调用的陷阱而表现得性能极差。
backtracking（回朔）
当NFA发现自己吃多了，一个一个往回吐，边吐边找匹配，这个过程叫做backtracking。由于存在这个过程，在NFA匹配过程中，特别是在编写不合理的正则式匹配过程中，文本被反复扫描，效率损失是不小的。明白这个道理，对于写出高效的正则表达式很有帮助。
定位/分析原因
在解释上面的trim原型方法的时候。经过测试，先不说结果是否正确，有几个方法是可以化解JS NFA引擎的回朔次数的
a. 去掉限定的量词，即改成
复制代码 代码如下:
String.prototype.trim = function () {
return this.replace(/^[\s\t ]+|[\s\t ]$/g, '');
}
b. 去掉字符串尾匹配。即改成:
复制代码 代码如下:
String.prototype.trim = function () {
return this.replace(/^[\s\t ]+/g, '');
}
c.加入多行匹配。即改成：
复制代码 代码如下:
String.prototype.trim = function () {
return this.replace(/^[\s\t ]+|[\s\t ]+$/mg, '');
}
从以上三种改法结合文中开头的NFA资料，我们可以大概的知道trim性能出现问题的原因
量词限定将优先匹配。
量词限定在结尾可能会使JS的正则引擎不停的回朔，出现递归的一个陷阱，这个递归的深度太深。如果字符串更大一点应该会出现栈溢出了。
多行既然能够匹配，而且性能消耗不大。性能上没有任何问题，从一个写这个正则程序的人角度上去看，多行明显比单行要替换的空串多得多。所以第二点的结论应该是对的
改良
首先确定匹配字符串的开始正则是没有任何效率问题的。而匹配结束的时候会出现性能问题，那可以采用正则与传统相结合来改善这个trim性能问题。
例如：
[Ctrl+A 全选 注:如需引入外部Js需刷新才能执行]
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