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学习正则表达式，是需要懂点匹配原理的。而在研究匹配原理时，也就必须得知道“回溯"了。回溯作为正则表达式中的高频词，听起来挺高大上，实际理解起来也并非想象中的困难。本篇将接上文正则式的表达，重点来讲解一下回溯，也希望现在还不清不楚的同学可以凭此文搞明白。
一、什么是回溯
回溯是正则表达式匹配过程的基础组成部分，却也会产生昂贵的计算消耗。当NFA自动机实现比较复杂的正则表述式时，匹配过程中可能会引起回溯问题。大量的回溯会长时间地占用CPU，从而带来系统性的开销。所以了解清楚回溯的基本工作原理，对于我们优化正则表达式是非常关键的。
1.1 回溯图解
那么 NFA 自动机到底是怎么进行匹配的呢？接下来以下面的例子来进行说明：
text = "abc"
regex = "ab{1,3}c"
上面的例子匹配比较简单，a开头，c结尾，中间1-3个b字符的字符串，所以回溯过程如下：
大家重点看第3步，明明b已经匹配了一个{1,3}，为啥还又拉着匹配字母c再次匹配？这就是因为正则式表达的贪婪特性，所以b{1,3}会竭尽所能的匹配最多的字符。像以上去用正则表达式中的c去和文本中的c进行匹配的过程，就是发生了一次回溯。
非贪婪模式回溯过程：
独占模式回溯过程:
换个例子来进行说明：
text = "abbc"
regex = "ab{1,3}c"
我们直接从上面的例子从个细微修改，将文本该为abbc，正则不发生改变，回溯过程如下：
所以回溯的代价是比较大的，所以书写高效的正则表达式是非常重要的，否则可能会出现回溯失控的现象，导致我们系统的性能有所下降，降低用户的体验。
二、如何避免回溯问题？
既然回溯会给系统带来性能开销，那我们如何应对呢？如果你有仔细看上面那个案例的话，你会发现 NFA 自动机的贪婪特性就是导火索，这和正则表达式的匹配模式息息相关。
2.1 贪婪模式（Greedy）
顾名思义，就是在数量匹配中，如果单独使用 +、？、*或（min,max）等量词，正则表达式会匹配尽可能多的内容。
例如，上面那个例子：
text = "abbc"
regex = "ab{1,3}c"
就是在贪婪模式下，NFA自动机读取了最大的匹配范围，即匹配 3 个 b 字符。匹配发生了一次失败，就引起了一次回溯。如果匹配结果是“abbbc”，就会匹配成功。
text = "abbbc"
regex = "ab{1,3}c"
2.2 懒惰模式（Reluctant）
在该模式下，正则表达式会尽可能少地重复匹配字符，如果匹配成功，它会继续匹配剩余的字符串。
例如，上面的例子的字符后面加一个“?”，就可以开启懒惰模式。
text = "abc"
regex = "ab{1,3}?c"
匹配结果是“abc”，该模式下 NFA 自动机首先选择最小的匹配范围，即匹配 1 个 b 字符，因此就避免了回溯问题。
2.3 独占模式（Possessive）
同贪婪模式一样，独占模式一样会最大限度地匹配更多内容；不同的是，在独占模式下，匹配失败就会结束匹配，不会发生回溯问题。
还是上面的例子，在字符后面加一个“+”，就可以开启独占模式。
text = "abbc"
regex = "ab{1,3}+c"
结果是不匹配，结束匹配，不会发生回溯问题。
所以综上所述，避免回溯的方法就是：使用懒惰模式或独占模式。
三、如何避免回溯问题？
**1.少用贪婪模式：**多用贪婪模式会引起回溯问题，可以使用独占模式来避免回溯。
**2.减少分支选择：**分支选择类型 “(X|Y|Z)” 的正则表达式会降低性能，在开发的时候要尽量减少使用。
**3.减少捕获嵌套 ：**捕获组是指把正则表达式中，子表达式匹配的内容保存到以数字编号或显式命名的数组中，方便后面引用。一般一个（）就是一个捕获组，捕获组可以进行嵌套。
