正则表达式
正则表达式，又称正规表示法、常规表示法（英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列符合某个句法规则的字符串。在很多文本编辑器里，正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式的文本。
许多程序设计语言都支持利用正则表达式进行字符串操作。例如，在Perl中就内建了一个功能强大的正则表达式引擎。正则表达式这个概念最初是由Unix中的工具软件（例如sed和grep）普及开的。正则表达式通常缩写成“regex”，单数有regexp、regex，复数有regexps、regexes、regexen。
概念
正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。
给定一个正则表达式和另一个字符串，我们可以达到如下的目的：
1. 给定的字符串是否符合正则表达式的过滤逻辑（称作“匹配”）；
2. 可以通过正则表达式，从字符串中获取我们想要的特定部分。
正则表达式的特点是：
1. 灵活性、逻辑性和功能性非常的强；
2. 可以迅速地用极简单的方式达到字符串的复杂控制。
3. 对于刚接触的人来说，比较晦涩难懂。
由于正则表达式主要应用对象是文本，因此它在各种文本编辑器场合都有应用，小到著名编辑器EditPlus，大到Microsoft Word、Visual Studio等大型编辑器，都可以使用正则表达式来处理文本内容。
引擎
正则引擎主要可以分为两大类：一种是DFA，一种是NFA。这两种引擎都有了很久的历史(至今二十多年)，当中也由这两种引擎产生了很多变体！于是POSIX的出台规避了不必要变体的继续产生。这样一来，主流的正则引擎又分为3类：一、DFA，二、传统型NFA，三、POSIX NFA。
DFA 引擎在线性时状态下执行，因为它们不要求回溯（并因此它们永远不测试相同的字符两次）。DFA 引擎还可以确保匹配最长的可能的字符串。但是，因为 DFA 引擎只包含有限的状态，所以它不能匹配具有反向引用的模式；并且因为它不构造显示扩展，所以它不可以捕获子表达式。
传统的 NFA 引擎运行所谓的“贪婪的”匹配回溯算法，以指定顺序测试正则表达式的所有可能的扩展并接受第一个匹配项。因为传统的 NFA 构造正则表达式的特定扩展以获得成功的匹配，所以它可以捕获子表达式匹配和匹配的反向引用。但是，因为传统的 NFA 回溯，所以它可以访问完全相同的状态多次（如果通过不同的路径到达该状态）。因此，在最坏情况下，它的执行速度可能非常慢。因为传统的 NFA 接受它找到的第一个匹配，所以它还可能会导致其他（可能更长）匹配未被发现。
POSIX NFA 引擎与传统的 NFA 引擎类似，不同的一点在于：在它们可以确保已找到了可能的最长的匹配之前，它们将继续回溯。因此，POSIX NFA 引擎的速度慢于传统的 NFA 引擎；并且在使用 POSIX NFA 时，您恐怕不会愿意在更改回溯搜索的顺序的情况下来支持较短的匹配搜索，而非较长的匹配搜索。
使用传统型NFA引擎的程序主要有：GNU Emacs,Java,ergp,less,more,.NET语言,PCRE library,Perl,PHP,Python,Ruby,sed,vi；
举例简单说明NFA与DFA工作的区别：
比如有字符串this is yansen’s blog，正则表达式为 /ya(msen|nsen|nsem)/ (不要在乎表达式怎么样，这里只是为了说明引擎间的工作区别)。 NFA工作方式如下，先在字符串中查找 y 然后匹配其后是否为 a ，如果是 a 则继续，查找其后是否为 m 如果不是则匹配其后是否为 n (此时淘汰msen选择支)。然后继续看其后是否依次为 s,e，接着测试是否为 n ，是 n 则匹配成功，不是则测试是否为 m 。为什么是 m ？因为 NFA 工作方式是以正则表达式为标准，反复测试字符串，这样同样一个字符串有可能被反复测试了很多次！
而DFA则不是如此，DFA会从 this 中 t 开始依次查找 y，定位到 y ，已知其后为 a ，则查看表达式是否有 a ，此处正好有 a 。然后字符串 a 后为 n ，DFA依次测试表达式，此时 msen 不符合要求淘汰。nsen 和 nsem 符合要求，然后DFA依次检查字符串，检测到sen 中的 n 时只有nsen 分支符合，则匹配成功！
由此可以看出来，两种引擎的工作方式完全不同，一个(NFA)以表达式为主导，一个(DFA)以文本为主导！一般而论，DFA引擎则搜索更快一些！但是NFA以表达式为主导，反而更容易操纵，因此一般程序员更偏爱NFA引擎！ 两种引擎各有所长，而真正的引用则取决与你的需要以及所使用的语言！
