Regular expressions with backreferences (regex, for short), as supported by most modern libraries for regular expression matching, have an NP-complete matching problem. We define a complexity parameter of regex, called active variable degree, such that regex with this parameter bounded by a constant can be matched in polynomial-time. Moreover, we formulate a novel type of determinism for regex (on an automaton-theoretic level), which yields the class of memory-deterministic regex that can be matched in time O(|w|p(|r|)) for a polynomial p (where r is the regex and w the word). Natural extensions of these concepts lead to properties of regex that are intractable to check.


翻译:支持反向引用的正则表达式(简称regex)是现代多数正则表达式匹配库所支持的功能,其匹配问题属于NP完全问题。本文定义了正则表达式的一个复杂度参数——活跃变量度,当该参数被常数有界时,可在多项式时间内完成匹配。此外,我们提出了一种新型的正则表达式确定性概念(基于自动机理论层面),由此得到记忆确定性正则表达式类,可在多项式p(|r|)的时间复杂度O(|w|p(|r|))内完成匹配(其中r为正则表达式,w为待匹配词串)。这些概念的自然延伸将导致正则表达式属性变得难以判定。

0
下载
关闭预览

相关内容

正则表达式(Regular Expression,一般简写为RegEx或者RegExp),也译为正规表示法、常规表示法,台湾译「规则运算式」,在计算机科学中,是指一个用来描述或者匹配一系列符合某个句法规则的字符串的单个字符串。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
探秘Palantir:驱动美情报的科技巨头
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:14
《美国海军军事海运司令部 2026年手册》
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:05
《人工智能使能系统可靠性框架》
专知会员服务
5+阅读 · 今天2:28
2026“人工智能+”行业发展蓝皮书(附下载)
专知会员服务
13+阅读 · 4月26日
《强化学习数学基础》
专知会员服务
9+阅读 · 4月26日
“Maven计划”的发展演变之“Maven智能系统”应用
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员