trim原型函數(shù)看js正則表達式的性能

更新時間：2008年12月10日 18:07:47 作者：

如果你看到別人寫trim函數(shù)是用循環(huán)而不用正則表達式來寫，請不要取笑，也許，他們就是高手。如果你很自信你的trim函數(shù)效率很高，請看完本文再下結(jié)論。

一般情況下用正則寫法為：

如果遇到大數(shù)據(jù)的變長字符串的話就會發(fā)現(xiàn)這個是很耗資源的。效率并不高，有的時候甚至無法忍受。

在解釋這個原因的時候想起以前看到master regular expression里面有提到過。NFA和DFA的引擎是有區(qū)別的。js/perl/php/java/.net都是NFA引擎。
而DFA與NFA機制上的不同帶來5個影響：
1. DFA對于文本串里的每一個字符只需掃描一次，比較快，但特性較少；NFA要翻來覆去吃字符、吐字符，速度慢，但是特性豐富，所以反而應用廣泛，當今主要的正則表達式引擎，如Perl、Ruby、Python的re模塊、Java和.NET的regex庫，都是NFA的。
2. 只有NFA才支持lazy和backreference（后向引用）等特性；
3. NFA急于邀功請賞，所以最左子正則式優(yōu)先匹配成功，因此偶爾會錯過最佳匹配結(jié)果；DFA則是“最長的左子正則式優(yōu)先匹配成功”。
4. NFA缺省采用greedy量詞(就是對于/.*/、/\w+/這樣的“重復n”次的模式，以貪婪方式進行，盡可能匹配更多字符，直到不得以罷手為止)，NFA會優(yōu)先匹配量詞。
5. NFA可能會陷入遞歸調(diào)用的陷阱而表現(xiàn)得性能極差。

backtracking（回朔）
當NFA發(fā)現(xiàn)自己吃多了，一個一個往回吐，邊吐邊找匹配，這個過程叫做backtracking。由于存在這個過程，在NFA匹配過程中，特別是在編寫不合理的正則式匹配過程中，文本被反復掃描，效率損失是不小的。明白這個道理，對于寫出高效的正則表達式很有幫助。

定位/分析原因
在解釋上面的trim原型方法的時候。經(jīng)過測試，先不說結(jié)果是否正確，有幾個方法是可以化解JS NFA引擎的回朔次數(shù)的
a. 去掉限定的量詞，即改成

復制代碼代碼如下:

String.prototype.trim = function () { 
return this.replace(/^[\s\t ]+|[\s\t ]$/g, ''); 
}

b. 去掉字符串尾匹配。即改成:

復制代碼代碼如下:

String.prototype.trim = function () { 
return this.replace(/^[\s\t ]+/g, ''); 
} 

c.加入多行匹配。即改成：

復制代碼代碼如下:

String.prototype.trim = function () { 
return this.replace(/^[\s\t ]+|[\s\t ]+$/mg, ''); 
}

從以上三種改法結(jié)合文中開頭的NFA資料，我們可以大概的知道trim性能出現(xiàn)問題的原因
量詞限定將優(yōu)先匹配。
量詞限定在結(jié)尾可能會使JS的正則引擎不停的回朔，出現(xiàn)遞歸的一個陷阱，這個遞歸的深度太深。如果字符串更大一點應該會出現(xiàn)棧溢出了。
多行既然能夠匹配，而且性能消耗不大。性能上沒有任何問題，從一個寫這個正則程序的人角度上去看，多行明顯比單行要替換的空串多得多。所以第二點的結(jié)論應該是對的
改良
首先確定匹配字符串的開始正則是沒有任何效率問題的。而匹配結(jié)束的時候會出現(xiàn)性能問題，那可以采用正則與傳統(tǒng)相結(jié)合來改善這個trim性能問題。
例如：

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