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大概和我不以程序员为职业有关吧，我本人是比较喜欢算法的那种，当然是比不了科班出身的。
比如我就写过很多版本的算术表达式解析器，优先级堆栈的；二叉树的；分治策略的；修正计算顺序的……
正则表达式两个我也写过两个，一个采用的回溯算法，另一个则是二叉树版本的，虽然这俩倒是都能用吧，但是对分组的处理（分组是采用递归调用的方法实现的，相当于另一个正则表达式）实在是不太好，这个缺点导致很多时候搜索的结果会遗漏很多，而二叉树版本的还有个缺点是选择操作“|”只能获得第一个匹配…………
就效果看，这俩都是残次品。
后来，我在vczh的博客里看到了他的一个科普贴子，在那里面，我才了解到还有有限自动机这种方法。
之后我花了不少时间去思考，因为总觉得这个方法太麻烦了，断断续续有2-3个月吧，想来想去也没想出什么更好的法子，最后还是觉得只有用有限自动机才合适。
不过多少我还是做了些修改的，倒不是为了效率，是为了减少打字量……
主要修改如下：
（1）不每个字符转移一次状态，而是尽可能的把连续的字符作为一个整体进行比对。
（2）不弄什么字母分组表，数据结构就使用指针链表，节省工作量
（3）“{a,b}”这种有次数限定的重复，vczh是采用复制节点实现的，我采用增加状态边来解决（效率会下降）
（4）分组命名，向前向后预查这些花哨而实用的功能，俺就丢了
那么，整体上看，正则表达式引擎的设计我就划分为如下几个步骤：
1）对规则字符串做预处理，主要是换行这类要使用转义符的字符，这个预处理可以把这些字符还原
2）将规则字符串进行划分，修正成操作符、操作数的列表形式
3）对这个列表进行处理，获得NFA状态转移图
4）将NFA状态转移图里的ε边消去，减少状态转移数
5）利用得到的状态转移图，对字符串进行匹配
第一步很容易解决，无非就是找到'\'，然后将后跟't'、'n'、'r'等字符的修正为相应的制表、换行……
第二步也相对简单，无非是识别几个操作符:
'*'、'+'、'?'、'*?'、'+?'、'??'、'('、'(:'、')'、'|'、'['、']'、'{'、'}'
比较特殊的是：
因为把连续的字符看做一个整体，所以在后跟重复或者可选运算符时，要检查一下是否需要断开字符串；
'['后面要一直读取到前面不是'\'的']'，期间不作分析，结果作为一个整体
'{'后面有'{a}'、'{a,}'、'{,a}'、'{a,b}'这几种形式，同样是读取为一个整体
还有一个隐藏的操作符，它的作用是将两个操作数连接起来，类似算术里的“*”，关于它另有介绍[*]
如此一来，列表里的成员记录的内容就会有好几种，python里这不算啥，C++里就麻烦一些，我采用的是struct和union来回嵌套+标志字节的办法来处理这个问题。
（如果使用正则表达式这一步非常轻松，可是如果用了就真成了笑话了）
[*]被隐藏了的“连接”运算符，比如“ab[cd]”这个字符串，分析后的两个元素“ab”和“[cd]”正是通过这个操作符连接的。这个隐藏运算符我是用后面的Operator类的一个补足函数来填充修复的，不然就得另外写一个函数了。
第三步，进行有限自动机的搭建操作
我们要构造一个有限自动机，而这个自动机是用一个表达式来构建的，很容易可以想到，我们完全可以把表达式耳的操作数看做一个小号的自动机（或者说是状态图），而操作符的效果是对状态图进行修饰，或者连接两个状态图，当我们执行完表达式解析后，就可以得到一个完整的表达式的状态图了。
像是算术表达式这种给定输入只有一个结果的，表示成树的形式就可以满足要求了，而正则表达式对给定输入会有多个结果（虽然通常我们只要第一个结果），也确实只能用图表示。
操作数有三种，连续字符；包含；分组提取比较。都用如下状态图表示：
注意我把所有的操作都放在边上，状态节点处不做任何行为。
每一个操作数所对应的状态图，都各有唯一的进入节点和退出节点（我们不需要关系状态图内部的情况）
'?'操作符，也即是可选操作符，它的效果如下（从操作数修饰的来）：
'??'的效果类似，但是ε边的优先级较高（图中靠上的边优先级高）
类似的，还有'*'、'*?'：
输入输出节点为新建节点，'*?'的ε边的优先级较高
以及'+'、'+?'：
输入输出节点为新建节点，'+?'的ε边的优先级较高
隐藏的“连接”操作符：
左俩操作数1，右俩操作数2
选择操作符，"|"：
上面一排为操作数1，下面一排为操作数2
分组"( )"：
黑色分别表示报告分组的起止点的字符串位置
一般不分组的括号"(: )"，这个完全没啥操作，不用修饰，直接返回操作数就好了
限定次数的操作符（是的，看做操作符）"{a,b}"：
红色表示进入循环，蓝色累计次数，绿色退出循环
如此，我们就得到了生成操作数的方法，以及所有操作符的操作效果
结合这些，我们就可以通过分析表达式来生成一个完整的有限自动机了。
分析表达式的方法么，自然是很多的，算术表达式分析器稍微改改就能拿来分析之前得到的列表了，无非是新的运算符，新的运算函数（函数指针真是棒啊真是棒）、新的操作数而已，整体架构变化极小。
当然，我是用的我之前写的一个可定制的表达式解析器，那是一个模板类，支持一元运算符（前置、后置）、二元运算符（左结合、右结合）、括号（普通括号、后缀括号），只要把这些运算符和它们对应的处理函数注册进去就行了。（还可以注册操作数生成函数、操作符生成函数、销毁函数等一系列函数）
所以具体写法就不多说了，拿个算术表达式解析器慢慢改就是。
第四步，消去ε边
理论上，即使不消ε边也是没有问题的，顶天多转移两次状态，多花点时间罢了，对匹配的影响，嗯，不大。
不过出于效率，我们还是要消一下的。
只要在纸上写写画画几次，就能看出来了，消ε边的规则如下：
1）遍历状态图，找到一个ε边，设其起点为A，终点为B
2）如果A==B，也就是起点终点重合，这个ε边是坏边，删掉它
3）如果B只有ε边一个输入边，那么我们只需要将B的所有输出转移到A上，取代ε边的位置即可
4）如果A只有ε边一个输出边，那么我们只需要将所有指向A的边的目标都改成B并删掉ε边就行了
5）否则，我们就只好复制B的所有输出，插入A的ε边的位置（删掉ε边）
遍历状态图完成上述的操作后，ε边是消去了，但是还有大量的无用节点（没有输入边的节点）保留了下来，所以我们还要删掉这些节点。
注意在消去ε边之前要现在起点添加一个输入边（进入匹配），终点要添加一个输出边（匹配成功，指向NULL即可），以免在消ε边时将正常节点误删。
另外，我们在出列"(: )"是，只是添加了报告位置的输出边，那么现在，我们需要对这些边进行编号了，以方便讲报告的数据写入相应的分组里。（分组进行编号要在消去ε边之前！不然会因为边的复制出现错误）
我不是使用列表来表示状态图的，那样实在是不够直观，不好理解，我使用的是梳状链表，分别有节点和路径两种类型，然后节点形成一个链表，每个节点下有一个路径的链表（表示以该节点为起点的路径），每个路径都包含着目标节点的指针（和条件、操作）。于是，不考虑目标路径的指针的话，整个结构就好像是参差不齐的梳子一样。
这样的好处是比较直观，利于插入删除节点和边，缺点是打字较多……，还有一个好处，就是保持了节点的相对位置——于是我们可以正确的对报告边进行编号，至于这个编号就比较简单了，堆栈也好，状态数组也好，实现起来都简单的很，不多说。
第五步，进行匹配
匹配么，有了有限自动机，反而容易多了，vczh的有限自动机是没有我另加的三个边（进入重复、累计重复、退出重复——这三个边是配合起来实现限定次数重复的）的，他只需要记录当前节点、当前匹配位置、分组数据即可，而我还需要记录重复堆栈和当前重复指示，效率无疑是低了些。
匹配的方法，相当简单。
首先，我们需要一个堆栈，堆栈的成员是上述的数据（当前节点、当前匹配位置、分组数据、重复堆栈和当前重复指示），我使用的是一个定长的struct，相对简单，但缺点是对分组数目和重复的嵌套次数都有限制。
先往堆栈里加入最初状态；随后进入循环。每一次循环，都从堆栈里取出一个成员，然后根据成员的当前节点下的路径，凡是能走通的都生成新的状态加入堆栈里。这个循环不断进行，直到堆栈清空（匹配失败），或者到达最后结束节点为止（我使用的就是NULL）。
如此，这个正则表达式引擎已经基本完成了。只要再做一下包装（比如我用一个类进行了封装，添加了一些基于基本匹配的进阶方法），就可以投入使用了。
总结
其实，整个表达式写下来，包括数据结构和各种函数等等等等，也不过不到1000行，20kb左右大小。
但是，不是这么计算的。
写正则表达式，我有了不少以前的积累：
使用了List（类似python的列表）、Graph（梳状链表）、BlockStack（块状数组堆栈）三个容器模板；
使用了Label（char*的封装，差不多等于C++的string）这个类；
使用了Operator（可定制表达式解析器类模板）来第二次分析表达式构建自动机；
而Operator使用了Cast类来实现映射，Cast类是使用RBT（红黑树）和Item（映射）类实现的……
使用了Environment（利用类的构造函数和全局变量模拟预处理函数）来进行数据的预处理和注册函数。
全部加起来，即使去掉无关部分，估计也要2000-3000行，50kb左右吧。
以前的积累真的救了我一命。