这里说的正则表达式优化，主要是针对目前常用的NFA模式正则表达式，详细可以参考：正则表达式匹配解析过程探讨分析（正则表达式匹配原理）。从上面例子，我们可以推断出，影响NFA类正则表达式（常见语言：GNU Emacs,Java,ergp,less,more,.NET语言,
PCRE library,Perl,PHP,Python,Ruby,sed,vi )其实主要是它的“回溯”，减少“回溯”次数（减少循环查找同一个字符次数），是提高性能的主要方法。 我们来看个例子：

源字符串：

匹配要求，匹配….标签里面所有内容，包括改标签

常见写法(1)，因为

正则表达式：.*? (测试工具使用了：regexBuddy)

总共花费115步，回溯了：48次。 因为我们使用”.”字符，匹配默认情况下除了\n之外所有字符。
方法（2），我们分析特点发现，后面，应该是除了”>”之外都可以字符，然后一对

19步，0次回溯！ ，步骤只有原先的15%左右，性能几倍的提升了！
从上面我们看到，不同正则表达式，对通用字符配平，性能相差会很大。减少“回溯”是最好的方法，减少回溯其中最主要的方法是：”用最小范围的元字符，尽量避免用过大的元字符！”。一般规律如下：

1、使用正确的边界匹配器（^、$、\b、\B等），限定搜索字符串位置
2、使用具体的元字符、字符类（\d、\w、\s等） ，少用”.”字符
3、使用正确的量词（+、*、?、{n,m}），如果能够限定长度，匹配最佳
4、使用非捕获组、原子组，减少没有必要的字匹配捕获用(?:)

如：我想匹配一些英文字母，它后面接的是数字。如：abc1234,我可以写 “\w+\d+”，也可以写”[a-zA-Z]+\d+” ，其中第一个\w+会先匹配所有abc1234，然后回溯，匹配满足\d+格式。一共4步，而后面这个只需要2步，步骤减少一半了！好了，今天就先到这里，欢迎大家讨论、交流！