有一个字符串是:#10|#11|#12|#101|#102|#103请问我如何用正则表达式从后面取第一个?

dbmonths 2015-04-22 11:45:33
有一个字符串是:#10|#11|#12|#101|#110|#120 请问我如何用正则表达式从后面取第一个?
也就是当我匹配#110的时候,不会去匹配第一个#11,而是匹配后面的110,谢谢

var g:RegExp=new RegExp("#10|#11|#12|#101|#110|#120","g")
var a1:Array="#110".match(g);
var a2:Array="#12".match(g);
a1结果:#11
a2结果:#12

我想得到a1是110的结果,谢谢。
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dbmonths 2015-04-22
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好了,没事了,直接把#101,#110,#120等数字大的,能包含前面如:#20这样的数字,放在最前面即可。。。。也就是: var g:RegExp=new RegExp(#101|#110|#120|"#10|#11|#12","g")
dbmonths 2015-04-22
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var g:RegExp=new RegExp("#10|#11|#12|#101|#110|#120","g") var a1:Array="#101 的的".match(g); //这里有汉字 var a2:Array="#12 的的".match(g); //这里有汉字 刚才问题说错了,需要这样的匹配,然后还要匹配到#101,不要#10,谢谢了。 然后不要用RegexOptions.RightToLeft,就是在正则表达式里加参数实现,谢谢了。
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string txt = @"#10|#11|#12|#101|#110|#120";
            Console.WriteLine(Regex.Match(txt, @"#120", RegexOptions.RightToLeft).Value);
你的都不是C#,而且你的字符串是被用作了正则匹配
dbmonths 2015-04-22
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var g:RegExp=new RegExp("#10|#11|#12|#101|#110|#120","g") var a1:Array="#101 的的".match(g); var a2:Array="#12 的的".match(g); 刚才问题说错了,需要这样的匹配,然后还要匹配到#101,不要#10,谢谢了。
dbmonths 2015-04-22
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var g:RegExp=new RegExp("(#10|#11|#12|#101|#110|#120)$","g") 貌似这个正则就是可以的
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你这个直接Split下,然后判断你要找的在第几个索引位置,然后获取它下一个索引的代码,不要什么都正则……
static string NextStr(string inputStr)
        {
            string txt = @"#10|#11|#12|#101|#110|#120";
            var list = txt.Split('|').ToList();
            for (var i = 0; i < list.Count - 2; i++)
            {
                if (list[i] == inputStr)
                {
                    return list[i + 1];
                }
            }
            return null;
        }
zujinsheng 2015-04-22
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private static void Func1(string matchStr)
        {
            string str = "#10|#11|#12|#101|#110|#120";
            var list = str.Split('|').ToList();
            var match = list.Where(r => r.Contains(matchStr)).LastOrDefault();
        }
内容概要:本文介绍了如何使用 Google Earth Engine(GEE)和 geemap 库在 Jupyter 笔记本中进行地理空间数据分析与可视化。首先安装并配置 Earth Engine API 和 geemap,完成身份认证后初始化服务。接着加载最新的 Landsat 9 地表反射率数据集(LANDSAT/LC09/C02/T1_L2),通过空间位置和时间排序筛选出覆盖斯坦福大学区域的最新影像,并以假彩色渲染方式展示。进一步地,利用近红外波段(SR_B5)和红光波段(SR_B4)计算归一化植被指数(NDVI),并通过自定义颜色映射(蓝-白-绿)可视化植被分布情况,揭示植被健康状况或密度信息。整个流程展示了从数据获、处理到可视化的完整遥感分析链条。; 适合人群:具备 Python 编程基础,对遥感、地理信息系统(GIS)或环境监测感兴趣的科研人员、学生及开发者;熟悉 Jupyter Notebook 环境者更佳; 使用场景及目标:① 学习 Earth Engine 在云端处理大规模遥感数据的方法;② 掌握使用 geemap 实现交互式地图可视化技巧;③ 应用于城市绿化评估、农业监测、生态环境研究等需要植被分析的实际项目; 阅读建议:建议在 Colab 或本地 Jupyter 环境中实际运行代码,替换不同地理位置或时间范围以加深理解;注意及时更新项目ID并完成认证步骤以确保 Earth Engine 正常初始化。

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