1.一款可以进行代码比对的打匹软件!
2.NGINX Location匹配原理及源码分析
3.vue-router源码三、理解Vue-router中的配源配代Matcher
4.scala—模式匹配
5.AC自动机AC自动机 C++ 源代码
6.Presto源码分析之模式匹配

一款可以进行代码比对的软件!

       此教程专为编程学习者设计，包括培训学员及自学者。码匹码

       在编程学习过程中，打匹经常会遇到老师提供的配源配代源代码与自己敲写的代码存在差异，导致运行出错的码匹码csv 转txt 源码情况。此时，打匹手动排查问题既费时又易混淆。配源配代

       这时，码匹码一款名为Sourcegear DiffMerge的打匹代码对比软件便能提供帮助。

       软件使用方法如下：

       1. 打开软件，配源配代点击左上角的码匹码“File->->->Open Folder diff..”

       2. 分别选择自己的项目文件夹与老师的文件夹。

       3. 点击“OK”，打匹软件会将两者文件进行对比。配源配代

       对比结果在界面中显示，码匹码左侧为自己的代码，右侧为老师的代码，不同之处以红色标注。

       对比时需确保类名、包名尽量与老师一致，软件通过文件名和目录匹配进行对比。

       点选代码中差异部分，红色标注即为不同之处，如XML文件名差异或空格位置不同。

       以配置文件对比为例，大小写敏感。

       对比结果可帮助解决代码中的溯源码技术小错误，如大小写错误、字母拼写错误等。

       学习过程中，建议记录代码问题，包括：

       1. 出现异常情况。

       2. 查看异常内容。

       3. 使用翻译工具（如有道）理解异常含义。

       4. 打开对比软件，找到问题代码。

       5. 记录错误原因与解决方法，下次遇到相似问题时参考笔记，快速解决问题。

       源代码对比软件：Sourcegear DiffMerge。

       下载方式：前往百度搜索“Sourcegear DiffMerge”。

       使用软件可节省时间，提高学习效率。

       推荐阅读两篇文章以了解更多学习资源。

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NGINX Location匹配原理及源码分析

       NGINX Location匹配原理及源码分析

       在NGINX的服务器配置中，location机制至关重要，它负责根据请求的URI细分成不同的处理方式。正确配置location对生产环境中的服务分发至关重要。本文将深入解析location的配置指令、匹配流程以及源码实现。https 劫持源码

       配置指令详解

       location指令是核心配置，有多种定义形式，如使用前缀字符（=, ^~）或正则表达式（~, ~*）。=用于精确匹配，^~则在找到匹配后立即停止搜索。正则表达式的优先级高于前缀，但为提高效率，特殊修饰符有助于简化匹配过程。

       匹配流程

       location匹配遵循最长匹配原则，从头开始遍历配置，首先匹配前缀，再进行正则匹配。一个典型例子是，/精准匹配A，/index.html匹配B，/user/路径匹配C或E，而/images/路径匹配D（^~修饰符影响）。配置文件的顺序决定了最终匹配。

       数据结构构建

       匹配过程涉及到的数据结构包括ngx_http_core_loc_conf_s, ngx_http_location_queue_t等，它们通过ngx_http_init_locations函数进行初始化和排序，形成静态location树和正则表达式list，以便于高效查找。

       源码解析

       location指令解析后，数据结构在ngx_http_find_config_phase阶段被查找，先在static_location树中进行二分查找，然后遍历regex配置。nextcloud 源码下载源码中的ngx_http_core_find_location函数是关键执行者。

       总结

       location匹配是NGINX处理请求的核心环节，通过配置区分正则表达式和非正则表达式，利用最长匹配和优先匹配策略。理解这些原理有助于优化生产环境的location配置，提高性能。

vue-router源码三、理解Vue-router中的Matcher

       在深入探究vue-router的内部机制时，我们关注的重点是Matcher的实现。这个系列文章基于vue-router v4.0.的源码，如果你尚未熟悉vue-router的基本用法，建议先通过官网学习。

       Matcher在vue-router中的角色至关重要，它是每个定义路由的转换器，负责路由的创建、修改和删除。createRouter函数通过createRouterMatcher生成Matcher，它接收路由表routes和全局选项globalOptions作为输入。

       在createRouterMatcher中，首先创建matchers和matcherMap来存储处理后的RouteRecordMatcher。遍历routes，调用addRoute方法对每个路由进行处理。addRoute处理新路由时，会标准化路由信息，如果新路由是别名，则将其关联到原始记录的番摊源码aliasOf属性。

       addRoute还会处理路由的别名，生成新的matcher，并递归处理子路由。最后，它返回一个删除原始matcher的方法。createRouteRecordMatcher是addRoute的重要部分，它根据token数组（如/:id(\\d+)new）生成正则表达式和解析器。

       token是解析路径的关键，它定义了路径的结构，包括静态部分和动态参数。tokenizePath函数通过有限状态机将路径转换成token数组。tokensToParser则根据token构建正则表达式和处理函数，用于解析和生成路径。

       createRouteRecordMatcher利用上述工具，构建最终的matcher，包含了路径信息、动态参数处理、权重计算等功能。Matcher的存储机制也值得注意，matchers数组按照权重排序，而matcherMap则只保存原始路由的记录，便于按名称查询。

       总的来说，Matcher是vue-router实现路由匹配和管理的核心组件，它通过token数组和相关函数，实现了路由的高效管理和解析。

scala—模式匹配

       Scala的模式匹配功能类似于Java的switch语句，但使用match关键字来声明，通过case关键字定义各个分支。匹配过程按顺序进行，如果没有匹配到任何一个case，就会执行case_分支，这类似于Java的default。但需要注意，case _后面接if语句并非默认匹配，而是添加了一个条件判断。

       Scala的模式匹配功能远超Java，特别是在Spark源码中广泛应用。它可以匹配多种类型，包括:

       类型匹配：Scala允许在每个case后进行类型判断，超越了Java仅能通过isInstanceOf或asInstanceOf进行单一类型的匹配。

       数组匹配：case分支可以处理数组的匹配。

       列表匹配：列表的模式匹配也得到了支持。

       元组匹配：元组在模式匹配中也有对应的处理。

       Option匹配：Scala中的Option类型，表示可能有值（Some）或无值（None），常用于判断变量状态，通过其unapply方法进行匹配。

       对象匹配则依赖于unapply方法，如果返回Some集合则匹配成功，反之失败。此外，Scala的case类（一种特殊类）为模式匹配提供了便利，它自动生成一系列方法，如apply、unapply等，且与之关联的伴生对象（object）定义了apply方法以接收构造函数参数，生成case类实例。

       但需注意，case类匹配时需要提供参数，因为它们本质上还是类。在使用时，务必确保提供正确的参数。

AC自动机AC自动机 C++ 源代码

       以下是一个使用C++编写的AC自动机的源代码，它实现了单词匹配的功能。首先，定义了结构体node，包含失败指针、个子节点和单词计数器。队列q用于BFS构建失败指针，keyword用于输入单词，str为模式串，head和tail分别表示队列的头尾指针。

       在insert函数中，遍历输入的字符串，根据每个字符在字母表中的位置，动态创建和连接节点，同时更新节点计数。build_ac_automation函数用于构建AC自动机，通过广度优先搜索(BFS)设置失败指针，使得每个节点的失败指针指向其在模式串中可能的下一个匹配节点。

       query函数则用于查询给定模式串在输入单词中出现的次数。首先遍历模式串，遇到每个字符时，从当前节点开始向上查找，直到找到匹配或到达根节点。然后，统计所有匹配节点的计数并累加到结果。

       在main函数中，读取测试用例数量，对于每个用例，先初始化自动机，读取单词并插入，然后构建自动机，最后读取模式串并输出匹配次数。

Presto源码分析之模式匹配

       Presto 中的小型模式匹配库，即presto-matching，其作用在于识别并优化性能不佳的查询计划。本文将详细解析presto-matching库中的主要概念，包括Pattern、Match、Matcher，以及它们的设计思路与在Presto查询优化中的应用。

       首先，Pattern是一个抽象类，它负责定义模式的结构、行为、常用构造方法，形成了小型的DSL，并提供与匹配逻辑之间的桥梁方法matches。Pattern的结构定义了模式的属性，如EqualsPattern的expectedValue和FilterPattern的predicate。Pattern的行为通过accept方法实现，它接受Matcher核心类和匹配对象，以及用于保存匹配过程中关注的节点的Context。Pattern还定义了模式构造方法，使用户可以直观地描述复杂的匹配逻辑，避免冗长且难以理解的代码。

       Pattern匹配的关键在于Pattern的matches方法，它用于判断给定对象是否能匹配当前模式。

       Pattern的子类包括5个，分别用于实现不同的匹配逻辑。

       Match是一个抽象类，代表匹配结果，包含Present和Empty两个私有实现类。Present类保存匹配到的节点，Empty类表示未匹配到任何内容。用户通过Match的工厂方法获取具体的实现类。

       Matcher作为桥梁，使用Visitor模式，定义了匹配各种模式的方法。当前实现仅有一个DefaultMatcher，它通过递归调用match方法，检查整个模式链是否满足给定对象，同时保存用户感兴趣的子节点。

       模式匹配在Presto中的应用主要在于查询优化，特别是在基于规则的优化器中。例如，Presto的优化规则推限通过项目可以利用模式识别找到性能提升的机会，通过在选择阶段减少数据量，从而减少整个查询的处理数据量。

       本文对presto-matching库进行了深入解析，从其设计思路到实际应用，展现了模式匹配在Presto查询优化中的重要作用。这个库的设计虽然简洁，但在查询优化场景中发挥了巨大作用。它不仅提高了查询性能，还为未来的类似模式识别场景提供了灵活的应用基础。