正则表达式转NFA代码

1. 如何将正则表达式转换为NFA

正则表达式转换NFA算法

基础的正则表达式：

2. 请问java中正则表达式匹配怎么实现的!

Java中正则表达式匹配的语法规则：

packageorg.luosijin.test;
importjava.util.regex.Matcher;
importjava.util.regex.Pattern;

/**
*正则表达式
*@versionV5.0
*@authorAdmin
*@date2015-7-25
*/
publicclassRegex{

/**
*@paramargs
*@authorAdmin
*@date2015-7-25
*/

publicstaticvoidmain(String[]args){
Patternpattern=Pattern.compile("b*g");
Matchermatcher=pattern.matcher("bbg");
System.out.println(matcher.matches());
System.out.println(pattern.matches("b*g","bbg"));
//验证邮政编码
System.out.println(pattern.matches("[0-9]{6}","200038"));
System.out.println(pattern.matches("//d{6}","200038"));
//验证电话号码
System.out.println(pattern.matches("[0-9]{3,4}//-?[0-9]+","02178989799"));
getDate("Nov10,2009");
charReplace();
//验证身份证:判断一个字符串是不是身份证号码，即是否是15或18位数字。
System.out.println(pattern.matches("^//d{15}|//d{18}$","123456789009876"));
getString("D:/dir1/test.txt");
getChinese("welcometochina,江西奉新,welcome,你!");
validateEmail("[email protected]");
}
/**
*日期提取:提取出月份来
*@paramstr
*@authorAdmin
*@date2015-7-25
*/
publicstaticvoidgetDate(Stringstr){
StringregEx="([a-zA-Z]+)|//s+[0-9]{1,2},//s*[0-9]{4}";
Patternpattern=Pattern.compile(regEx);
Matchermatcher=pattern.matcher(str);
if(!matcher.find()){
System.out.println("日期格式错误!");
return;
}
System.out.println(matcher.group(1));//分组的索引值是从1开始的，所以取第一个分组的方法是m.group(1)而不是m.group(0)。
}
/**
*字符替换:本实例为将一个字符串中所有包含一个或多个连续的“a”的地方都替换成“A”。
*
*@authorAdmin
*@date2015-7-25
*/
publicstaticvoidcharReplace(){
Stringregex="a+";
Patternpattern=Pattern.compile(regex);
Matchermatcher=pattern.matcher("okaaaaLetmeAseeaaaaabooa");
Strings=matcher.replaceAll("A");
System.out.println(s);
}
/**
*字符串提取
*@paramstr
*@authorAdmin
*@date2015-7-25
*/
publicstaticvoidgetString(Stringstr){
Stringregex=".+/(.+)$";
Patternpattern=Pattern.compile(regex);
Matchermatcher=pattern.matcher(str);
if(!matcher.find()){
System.out.println("文件路径格式不正确！");
return;
}
System.out.println(matcher.group(1));
}
/**
*中文提取
*@paramstr
*@authorAdmin
*@date2015-7-25
*/
publicstaticvoidgetChinese(Stringstr){
Stringregex="[//u4E00-//u9FFF]+";//[//u4E00-//u9FFF]为汉字
Patternpattern=Pattern.compile(regex);
Matchermatcher=pattern.matcher(str);
StringBuffersb=newStringBuffer();
while(matcher.find()){
sb.append(matcher.group());
}
System.out.println(sb);
}
/**
*验证Email
*@paramemail
*@authorAdmin
*@date2015-7-25
*/
publicstaticvoidvalidateEmail(Stringemail){
Stringregex="[0-9a-zA-Z]+@[0-9a-zA-Z]+//.[0-9a-zA-Z]+";
Patternpattern=Pattern.compile(regex);
Matchermatcher=pattern.matcher(email);
if(matcher.matches()){
System.out.println("这是合法的Email");
}else{
System.out.println("这是非法的Email");
}
}
}

3. 正则表达式

首先我们要了解正则表达式是什么，它是一种匹配模式， 不仅能匹配匹配字符，还能匹配位置 ，不少人忽略了匹配字符这个作用，往往碰到这种问题就手足无措。

如果正则只有精确匹配是没有多大意义的，比如：

正则表达式的强大之处在于它的模糊匹配，分为横向模糊和纵向模糊

横向模糊：一个正则可匹配的字符串的长度不是固定的，可以是多种情况的
其实现的方式是使用量词：

比如：

横向模糊匹配到了多种情况，案例中用的正则是/ab{2,5}c/g，后面多了g，它是正则的一个修饰符。表示全局匹配，即在目标字符串中按顺序找到满足匹配模式的所有子串，强调的是“所有”，而不只是“第一个”。

纵向模糊：一个正则匹配的字符串，具体到某一位字符时，它可以不是某个确定的字符，可以有多种可能
其实现的方式是使用范围类

-表示连字符，在此处作特殊用处，但是如果我要匹配'a-z'这三个字符呢？可以这么写：

这样引擎就不会认为它们是一个氛围了， ^{符号在范围类中起取反的作用，} a表示除了a的所有字符。

系统根据范围类又预定义了一些类方便我们使用：

不加g就是惰性匹配，我匹配完一个就不敢了，懒得再干其他事儿了，加了g就是贪婪模式了,我现在精力无限，会尽可能的干事儿，但是我还有些理智，不会干超出能力之外的事儿，比如你给我的范围是{2,5}，我会尽可能做5件事儿，但是不会超过5件事,反正只要在能力范围内，越多越好

此时我既想尽可能的匹配又想让它不那么贪婪有没有办法呢？办法是有的, 贪婪模式一般作用在量词这里，限制在量词这里就好了 ，可以在量词这里加一个？即可搞定。

其中/d{2,5}?/表示，虽然2到5次都行，当2个就够的时候，就不在往下尝试了。
此时就达到了我们的要求,不过这里完全是为了讲解贪婪模式和惰性模式，并不推荐这么做，我完全可以将{2,5}改成{2}，一样的效果

知道了惰性模式的原理，我们完全可以鼓捣出其他的各式各样的情形：

一个模式可以实现横向和纵向模糊匹配。而多选分支可以支持多个子模式任选其一
具体形式如下：(p1|p2|p3)，其中p1、p2和p3是子模式，用“|”（管道符）分隔，表示其中任何之一

但有个事实我们应该注意，比如我用/good|goodbye/，去匹配"goodbye"字符串时，结果是"good"

而把正则改成/goodbye|good/，结果是

也就是说，分支结构也是惰性的，即当前面的分支匹配上了，后面的就不再尝试了

并且，使用分支的时候注意使用括号，

匹配字符，无非就是范围类、量词和分支结构的组合使用罢了

分析：

表示一个16进制字符，可以用范围类[0-9a-fA-F]
其中字符可以出现3或6次，需要是用量词和分支结构
使用分支结构时，需要注意顺序(惰性)

分析：
对每个地方的数字进行分析：
共4位数字，第一位数字可以为[0-2]。
当第1位为2时，第2位可以为[0-3]，其他情况时，第2位为[0-9]。
第3位数字为[0-5]，第4位为[0-9]

如果也要求匹配7:9，也就是说时分前面的0可以省略:

分析：
年，四位数字即可，可用[0-9]{4}。

月，共12个月，分两种情况01、02、……、09和10、11、12，可用(0[1-9]|1[0-2])。

日，最大31天，可用(0[1-9]|[12][0-9]|3[01])

分析：
整体模式是: 盘符:文件夹文件夹文件夹
其中匹配F:，需要使用[a-zA-Z]:，其中盘符不区分大小写，注意字符需要转义。

文件名或者文件夹名，不能包含一些特殊字符，此时我们需要排除范围类[ ^{:*<>|"? /]来表示合法字符。另外不能为空名，至少有一个字符，也就是要使用量词+。因此匹配“文件夹”，可用[} :*<>|"? /]+。

另外“文件夹”，可以出现任意次。也就是([^: <>|"? /]+) 。其中括号提供子表达式。

路径的最后一部分可以是“文件夹”，没有，因此需要添加([^:*<>|"? /]+)?。

最后拼接成了一个看起来比较复杂的正则：

用到了惰性匹配，防止把class也提取出来

优化：

^（脱字符）匹配开头，在多行匹配中匹配行开头。

$（美元符号）匹配结尾，在多行匹配中匹配行结尾

比如我们把字符串的开头和结尾用"#"替换（位置可以替换成字符的！）：

多行匹配模式时，二者是行的概念，这个需要我们的注意

是单词边界，具体就是w和W之间的位置，也包括w和^之间的位置，也包括w和$之间的位置

首先，我们知道，w是范围类[0-9a-zA-Z_]的简写形式，即w是字母数字或者下划线的中任何一个字符。而W是排除范围类[^0-9a-zA-Z_]的简写形式，即W是w以外的任何一个字符

此时我们可以看看"[#JS#] #Lesson_01#.#mp4#"中的每一个"#"，是怎么来的。

第一个"#"，两边是"["与"J"，是W和w之间的位置。

第二个"#"，两边是"S"与"]"，也就是w和W之间的位置。

第三个"#"，两边是空格与"L"，也就是W和w之间的位置。

第四个"#"，两边是"1"与"."，也就是w和W之间的位置。

第五个"#"，两边是"."与"m"，也就是W和w之间的位置。

第六个"#"，其对应的位置是结尾，但其前面的字符"4"是w，即w和$之间的位置。

知道了的概念后，那么B也就相对好理解了。

B就是的反面的意思，非单词边界。例如在字符串中所有位置中，扣掉，剩下的都是B的。

具体说来就是w与w、W与W、^与W，W与$之间的位置

exp1(?=exp2) 表达式会匹配exp1表达式，但只有其后面内容是exp2的时候才会匹配

exp1(?=exp2) 表达式会匹配exp1表达式，但只有其后面内容不是exp2的时候才会匹配

(?=p)，其中p是一个子模式，即p前面的位置
比如(?=l)，表示'l'字符前面的位置，例如：

而(?!p)就是(?=p)的反面意思

对于位置的理解，我们可以理解成空字符""

因此，把/ ^{hello$/写成/} ^hello$$$/，是没有任何问题的：

也就是说字符之间的位置，可以写成多个。

把位置理解空字符，是对位置非常有效的理解方式

此正则要求只有一个字符，但该字符后面是开头。

比如把"12345678"，变成"12,345,678"。

可见是需要把相应的位置替换成","

使用(?=d{3}$)就可以做到：

因为逗号出现的位置，要求后面3个数字一组，也就是d{3}至少出现一次。

此时可以使用量词+：

此时会出现问题：

上面的正则，仅仅表示把从结尾向前数，一但是3的倍数，就把其前面的位置替换成逗号

怎么解决呢？我们要求匹配的到这个位置不能是开头。

我们知道匹配开头可以使用^，但要求这个位置不是开头怎么办？

easy，(?!^)

如果要把"12345678 123456789"替换成"12,345,678 123,456,789"。

此时我们需要修改正则，把里面的开头^和结尾$，替换成

其中(?!)怎么理解呢？

要求当前是一个位置，但不是前面的位置，其实(?!)说的就是B。

因此最终正则变成了：/B(?=(d{3})+)/g

此题，如果写成多个正则来判断，比较容易。但要写成一个正则就比较困难。

那么，我们就来挑战一下。看看我们对位置的理解是否深刻

我们可以把原题变成下列几种情况之一：

1.同时包含数字和小写字母

2.同时包含数字和大写字母

3.同时包含小写字母和大写字母

4.同时包含数字、小写字母和大写字母

上面的正则看起来比较复杂，只要理解了第二步，其余就全部理解了。

/(?=.*[0-9])^[0-9A-Za-z]{6,12}$/

对于这个正则，我们只需要弄明白(?=.*[0-9])^即可。

分开来看就是(?=.*[0-9])和^。

表示开头前面还有个位置（当然也是开头，即同一个位置，想想之前的空字符类比）。

(?=. [0-9])表示该位置后面的字符匹配. [0-9]，即，有任何多个任意字符，后面再跟个数字。

另一种解法：
“至少包含两种字符”的意思就是说，不能全部都是数字，也不能全部都是小写字母，也不能全部都是大写字母。

那么要求“不能全部都是数字”，怎么做呢？(?!p)出马！

三种'都不能'呢？

1.分组和分支结构

括号是提供分组功能，使量词'+'作用于z和这个整体

而在多选分支结构(p1|p2)中，此处括号的作用也是不言而喻的，提供了子表达式的所有可能

而要使用它带来的好处，必须配合使用实现环境的API

以日期为例。假设格式是yyyy-mm-dd的

提取数据：

match返回的一个数组，第一个元素是整体匹配结果，然后是各个分组（括号里）匹配的内容，然后是匹配下标，最后是输入的文本

可以使用正则对象的exec方法：

也可以使用构造函数的全局属性$1至$9来获取：

替换:

想把yyyy-mm-dd格式，替换成mm/dd/yyyy怎么做？

反向引用:

比如要写一个正则支持匹配如下三种格式：

注意里面的1，表示的引用之前的那个分组(-|/|.)。不管它匹配到什么（比如-），1都匹配那个同样的具体某个字符

括号嵌套怎么办？

以左括号（开括号）为准

10是表示第10个分组，还是1和0呢？答案是前者，虽然一个正则里出现10比较罕见

引用不存在的分组会怎样？

因为反向引用，是引用前面的分组，但我们在正则里引用了不存在的分组时，此时正则不会报错，只是匹配反向引用的字符本身。例如2，就匹配"2"。注意"2"表示对2进行了转意

非捕获分组:

之前文中出现的分组，都会捕获它们匹配到的数据，以便后续引用，因此也称他们是捕获型分组。

如果只想要括号最原始的功能，但不会引用它，即，既不在API里引用，也不在正则里反向引用。此时可以使用非捕获分组(?:p)

第二种，匹配整个字符串，然后用引用来提取出相应的数据

思路是找到每个单词的首字母，当然这里不使用非捕获匹配也是可以的

首字母不会转化为大写的。其中分组(.)表示首字母，单词的界定，前面的字符可以是多个连字符、下划线以及空白符。正则后面的?的目的，是为了应对str尾部的字符可能不是单词字符，比如str是'-moz-transform '

通过key获取相应的分组引用，然后作为对象的键

匹配一个开标签，可以使用正则<[^>]+>，

匹配一个闭标签，可以使用</[^>]+>，

但是要求匹配成对标签，那就需要使用反向引用

其中开标签<[ ^{>]+>改成<([} >]+)>，使用括号的目的是为了后面使用反向引用，而提供分组。闭标签使用了反向引用，</1>。

另外[dD]的意思是，这个字符是数字或者不是数字，因此，也就是匹配任意字符的意思

而当目标字符串是"abbbc"时，就没有所谓的“回溯”。其匹配过程是：

其中子表达式b{1,3}表示“b”字符连续出现1到3次。

图中第5步有红颜色，表示匹配不成功。此时b{1,3}已经匹配到了2个字符“b”，准备尝试第三个时，结果发现接下来的字符是“c”。那么就认为b{1,3}就已经匹配完毕。然后状态又回到之前的状态（即第6步，与第4步一样），最后再用子表达式c，去匹配字符“c”。当然，此时整个表达式匹配成功了。

图中的第6步，就是“回溯”。

你可能对此没有感觉，这里我们再举一个例子。正则是：

目标字符串是"abbbc"，匹配过程是：

其中第7步和第10步是回溯。第7步与第4步一样，此时b{1,3}匹配了两个"b"，而第10步与第3步一样，此时b{1,3}只匹配了一个"b"，这也是b{1,3}的最终匹配结果。

这里再看一个清晰的回溯，正则是：

目标字符串是："acd"ef，匹配过程是：

图中省略了尝试匹配双引号失败的过程。可以看出“.*”是非常影响效率的。

为了减少一些不必要的回溯，可以把正则修改为/"[^"]*"/。

正则表达式匹配字符串的这种方式，有个学名，叫回溯法。

回溯法也称试探法，它的基本思想是： 从问题的某一种状态（初始状态）出发，搜索从这种状态出发所能达到的所有“状态”，当一条路走到“尽头”的时候（不能再前进），再后退一步或若干步，从另一种可能“状态”出发，继续搜索，直到所有的“路径”（状态）都试探过。这种不断“前进”、不断“回溯”寻找解的方法，就称作“回溯法” 。

本质上就是深度优先搜索算法。其中 退到之前的某一步这一过程，我们称为“回溯” 。从上面的描述过程中，可以看出，路走不通时，就会发生“回溯”。即， 尝试匹配失败时，接下来的一步通常就是回溯

道理，我们是懂了。那么JS中正则表达式会产生回溯的地方都有哪些呢？

3.1 贪婪量词

之前的例子都是贪婪量词相关的。比如b{1,3}，因为其是贪婪的，尝试可能的顺序是从多往少的方向去尝试。首先会尝试"bbb"，然后再看整个正则是否能匹配。不能匹配时，吐出一个"b"，即在"bb"的基础上，再继续尝试。如果还不行，再吐出一个，再试。如果还不行呢？只能说明匹配失败了。

虽然局部匹配是贪婪的，但也要满足整体能正确匹配。否则，皮之不存，毛将焉附？

此时我们不禁会问，如果当多个贪婪量词挨着存在，并相互有冲突时，此时会是怎样？

答案是，先下手为强！因为深度优先搜索。测试如下：

其中，前面的d{1,3}匹配的是"123"，后面的d{1,3}匹配的是"45"。

3.2 惰性量词
惰性量词就是在贪婪量词后面加个问号。表示尽可能少的匹配，比如：

其中d{1,3}?只匹配到一个字符"1"，而后面的d{1,3}匹配了"234"。

虽然惰性量词不贪，但也会有回溯的现象。比如正则是：

目标字符串是"12345"，匹配过程是：

知道你不贪、很知足，但是为了整体匹配成，没办法，也只能给你多塞点了。因此最后d{1,3}?匹配的字符是"12"，是两个数字，而不是一个。

3.3 分支结构

我们知道分支也是惰性的，比如/can|candy/，去匹配字符串"candy"，得到的结果是"can"，因为分支会一个一个尝试，如果前面的满足了，后面就不会再试验了。

分支结构，可能前面的子模式会形成了局部匹配，如果接下来表达式整体不匹配时，仍会继续尝试剩下的分支。这种尝试也可以看成一种回溯。

比如正则：

目标字符串是"candy"，匹配过程：

上面第5步，虽然没有回到之前的状态，但仍然回到了分支结构，尝试下一种可能。所以，可以认为它是一种回溯的

简单总结就是，正因为有多种可能，所以要一个一个试。直到，要么到某一步时，整体匹配成功了；要么最后都试完后，发现整体匹配不成功。

既然有回溯的过程，那么匹配效率肯定低一些。相对谁呢？相对那些DFA引擎。

而JS的正则引擎是NFA，NFA是“非确定型有限自动机”的简写。

大部分语言中的正则都是NFA，为啥它这么流行呢？

答：你别看我匹配慢，但是我编译快啊，而且我还有趣哦。

而在正则表达式中，操作符都体现在结构中，即由特殊字符和普通字符所代表的一个个特殊整体。

JS正则表达式中，都有哪些结构呢？

其中涉及到的操作符有：

上面操作符的优先级从上至下，由高到低。

这里，我们来分析一个正则：

因为是要匹配整个字符串，我们经常会在正则前后中加上锚字符^和$。

比如要匹配目标字符串"abc"或者"bcd"时，如果一不小心，就会写成/^abc|bcd$/。

而位置字符和字符序列优先级要比竖杠高，故其匹配的结构是：

应该修改成:

2.2 量词连缀问题

假设，要匹配这样的字符串：

此时正则不能想当然地写成/^[abc]{3}+$/，这样会报错，说“+”前面没什么可重复的：
此时要修改成：

2.3 元字符转义问题
所谓元字符，就是正则中有特殊含义的字符。

所有结构里，用到的元字符总结如下：

当匹配上面的字符本身时，可以一律转义：

在string中，也可以把每个字符转义，当然，转义后的结果仍是本身：

现在的问题是，是不是每个字符都需要转义呢？否，看情况。

2.3.1 范围类中的元字符

跟范围类相关的元字符有 []、^、- 。因此在会引起歧义的地方进行转义。例如开头的^必须转义，不然会把整个范围类，看成反义范围类。

2.3.2 匹配“[abc]”和“{3,5}”

我们知道[abc]，是个字符组。如果要匹配字符串"[abc]"时，该怎么办？

可以写成/[abc]/，也可以写成/[abc]/，测试如下:

只需要在第一个方括号转义即可，因为后面的方括号构不成字符组，正则不会引发歧义，自然不需要转义。

同理，要匹配字符串"{3,5}"，只需要把正则写成/{3,5}/即可。

另外，我们知道量词有简写形式{m,}，却没有{,n}的情况。虽然后者不构成量词的形式，但此时并不会报错。当然，匹配的字符串也是"{,n}"，测试如下：

var str = "{,3}";
var reg = /{,3}/g;
console.log( str.match(reg)[0] );
// => "{,3}"

2.3.3 其余情况

比如= ! : - ,等符号，只要不在特殊结构中，也不需要转义。

但是，括号需要前后都转义的，如/(123)/。

至于剩下的^ $ . * + ? | /等字符，只要不在字符组内，都需要转义的。

因为竖杠“|”,的优先级最低，所以正则分成了两部分d{15}和d{17}[dxX]。

d{15}表示15位连续数字。
d{17}[dxX]表示17位连续数字，最后一位可以是数字可以大小写字母"x"。
可视化如下：

3.2 IPV4地址

正则表达式是：

这个正则，看起来非常吓人。但是熟悉优先级后，会立马得出如下的结构：

((...).){3}(...)

上面的两个(...)是一样的结构。表示匹配的是3位数字。因此整个结构是

3位数.3位数.3位数.3位数
然后再来分析(...)：

(0{0,2}d|0?d{2}|1d{2}|2[0-4]d|25[0-5])

它是一个多选结构，分成5个部分：

0{0,2}d ，匹配一位数，包括0补齐的。比如，9、09、009；
0?d{2} ，匹配两位数，包括0补齐的，也包括一位数；
1d{2} ，匹配100到199;
2[0-4]d ，匹配200-249；
25[0-5] ，匹配250-255。
最后来看一下其可视化形式：

掌握正则表达式中的优先级后，再看任何正则应该都有信心分析下去了。

至于例子，不一而足，没有写太多。

这里稍微总结一下，竖杠的优先级最低，即最后运算。

只要知道这一点，就能读懂大部分正则。

另外关于元字符转义问题，当自己不确定与否时，尽管去转义，总之是不会错的。

本文就解决该问题，内容包括：

2.1 是否能使用正则

正则太强大了，以至于我们随便遇到一个操作字符串问题时，都会下意识地去想，用正则该怎么做。但我们始终要提醒自己，正则虽然强大，但不是万能的，很多看似很简单的事情，还是做不到的。

比如匹配这样的字符串：1010010001....

虽然很有规律，但是只靠正则就是无能为力。

2.2 是否有必要使用正则

要认识到正则的局限，不要去研究根本无法完成的任务。同时，也不能走入另一个极端：无所不用正则。能用字符串API解决的简单问题，就不该正则出马。

比如，从日期中提取出年月日，虽然可以使用正则：

其实，可以使用字符串的split方法来做，即可：

比如，判断是否有问号，虽然可以使用：

其实，可以使用字符串的indexOf方法：

比如获取子串，虽然可以使用正则：

其实，可以直接使用字符串的substring或substr方法来做：

var str = "JavaScript";
console.log( str.substring(4) );
// => Script

2.3 是否有必要构建一个复杂的正则

比如密码匹配问题，要求密码长度6-12位，由数字、小写字符和大写字母组成，但必须至少包括2种字符。

在匹配位置那篇文章里，我们写出了正则是：

其实可以使用多个小正则来做：

所谓准确性，就是能匹配预期的目标，并且不匹配非预期的目标。

这里提到了“预期”二字，那么我们就需要知道目标的组成规则。

不然没法界定什么样的目标字符串是符合预期的，什么样的又不是符合预期的。

下面将举例说明，当目标字符串构成比较复杂时，该如何构建正则，并考虑到哪些平衡。

3.1 匹配固定电话

比如要匹配如下格式的固定电话号码：

055188888888 0551-88888888 (0551)88888888
第一步，了解各部分的模式规则。

上面的电话，总体上分为区号和号码两部分（不考虑分机号和+86的情形）。

区号是0开头的3到4位数字，对应的正则是：0d{2,3}

号码是非0开头的7到8位数字，对应的正则是：[1-9]d{6,7}

因此，匹配055188888888的正则是：/^0d{2,3}[1-9]d{6,7}$/

匹配0551-88888888的正则是：/^0d{2,3}-[1-9]d{6,7}$/

匹配(0551)88888888的正则是：/^(0d{2,3})[1-9]d{6,7}$/

第二步，明确形式关系。

这三者情形是或的关系，可以构建分支：

提取公共部分：

进一步简写：

上面的正则构建过程略显罗嗦，但是这样做，能保证正则是准确的。

上述三种情形是或的关系，这一点很重要，不然很容易按字符是否出现的情形把正则写成：

/^(?0d{2,3})?-?[1-9]d{6,7}$/
虽然也能匹配上述目标字符串，但也会匹配(0551-88888888这样的字符串。当然，这不是我们想要的。

其实这个正则也不是完美的，因为现实中，并不是每个3位数和4位数都是一个真实的区号。

这就

4. 将正则表达式(abc)*转换为nfa，最多需要多少个状态

5个：起始，a，b，c，结束。
从起始，a，b，c可以转移到a，b，c，结束四个当中的任何一个。