问题:将左边的SQL语句解析成右边的形式

Select c1,c2,c3 From t1,t2,t3 Where condi1=5 and condi6=6 or condi7=7 Group  by g1,g2,g3 order  by g2,g3

select
     c1,
    c2,
    c3
from
     t1,
    t2,
    t3
where
     condi1=5 and
     condi6=6 or
     condi7=7
group by
     g1,
    g2,
    g3
order by
     g2,
    g3

按关键字找出SQL语句中各部分

我们阅读SQL语句会把整句分来成列,表,条件,分组字段,排序字段来理解,解析SQL的目的也是这样.
分解SQL语句有规律可循,以列为例,它必定包含在select和from之间,我们只要能找到SQL语句中的关键字select和from,就能找到查询的列.
怎么找到select和from之间的文字呢?其实一个正则表达式就能解决:(select)(.+)(from),其中第二组(.+)代表的文字就是select和from之间的文字.
程序见右边.

/**
 * 从文本text中找到regex首次匹配的字符串，不区分大小写
 * @param regex： 正则表达式
 * @param text：欲查找的字符串
 * @return regex首次匹配的字符串，如未匹配返回空
 */
private static String getMatchedString(String regex,String text){
  Pattern pattern=Pattern.compile(regex,Pattern.CASE_INSENSITIVE);
   
    Matcher matcher=pattern.matcher(text);

    while(matcher.find()){
      return matcher.group(2);
    }
   
    return null;
}

解析函数分析

private static String getMatchedString(String regex,String text){
  Pattern pattern=Pattern.compile(regex,Pattern.CASE_INSENSITIVE);
   
    Matcher matcher=pattern.matcher(text);

    while(matcher.find()){
      return matcher.group(2);
    }
   
    return null;
}

左边的这个函数,第一个参数是拟定的正则表达式,第二个是整个SQL语句.
当正则表达式为(select)(.+)(from)时,程序将在SQL中查找第一次匹配的地方(有Pattern.CASE_INSENSITIVE的设置,查找不区分大小写),如果找到了则返回模式中的第二组代表的文字.
如果sql是select a,b from tc,则返回的文字是a,b.

选择的表对应的查找正则表达式

选择的表比较特殊,它不想选择的列一样固定处于select和from之间,当没有查找条件存在时,它处于from和结束之间;当有查找条件存在时,它处于from和where之间.
因此查询函数写为右边的形式:

/**
 * 解析选择的表
 *
 */
private void parseTables(){
    String regex="";  
   
    if(isContains(sql,"\\s+where\\s+")){
      regex="(from)(.+)(where)";  
    }
    else{
      regex="(from)(.+)($)";  
    }
   
    tables=getMatchedString(regex,sql);
}

isContains函数

isContains函数用于在lineText中查找word,其中不区分大小些,只要找到了即返回真.

/**
 * 看word是否在lineText中存在，支持正则表达式
 * @param lineText
 * @param word
 * @return
 */
private static boolean isContains(String lineText,String word){
  Pattern pattern=Pattern.compile(word,Pattern.CASE_INSENSITIVE);
  Matcher matcher=pattern.matcher(lineText);
  return matcher.find();
}

解析查找条件的函数

private void parseConditions(){
    String regex="";  
   
    if(isContains(sql,"\\s+where\\s+")){
      // 包括Where，有条件
     
      if(isContains(sql,"group\\s+by")){
        // 条件在where和group by之间
        regex="(where)(.+)(group\\s+by)"; 
      }
      else if(isContains(sql,"order\\s+by")){
        // 条件在where和order by之间
        regex="(where)(.+)(order\\s+by)"; 
      }
      else{
        // 条件在where到字符串末尾
        regex="(where)(.+)($)"; 
      }       
    }
    else{
      // 不包括where则条件无从谈起，返回即可
      return;
    }
   
    conditions=getMatchedString(regex,sql);
}

解析GroupBy的字段

private void parseGroupCols(){
    String regex="";  
   
    if(isContains(sql,"group\\s+by")){
      // 包括GroupBy，有分组字段

      if(isContains(sql,"order\\s+by")){
        // group by 后有order by
        regex="(group\\s+by)(.+)(order\\s+by)"; 
      }
      else{
        // group by 后无order by
        regex="(group\\s+by)(.+)($)"; 
      }     
    }
    else{
      // 不包括GroupBy则分组字段无从谈起，返回即可
      return;
    }
   
    groupCols=getMatchedString(regex,sql);
}

解析OrderBy的字段

private void parseOrderCols(){
    String regex="";  
   
    if(isContains(sql,"order\\s+by")){
      // 包括order by，有分组字段
      regex="(order\\s+by)(.+)($)";                 
    }
    else{
      // 不包括GroupBy则分组字段无从谈起，返回即可
      return;
    }
     
    orderCols=getMatchedString(regex,sql);
}

得到解析后的各部分

按以上解析方法获得了列,表,条件,分组条件,排序条件各部分之后,它们会存储到各个成员变量中.
注意这些成员变量的原值都是null,如果在SQL语句中能够找到对应的部分的话它们将借助getMatchedString获得值,否则还是null.我们通过判断这些成员变量是否为空就能知道它对应的部分是否被解析出来.

 /**
   * 待解析的SQL语句
   */
  private String sql;
 
  /**
   * SQL中选择的列
   */
  private String cols;
 
  /**
   * SQL中查找的表
   */
  private String tables;
 
  /**
   * 查找条件
   */
  private String conditions;
 
  /**
   * Group By的字段
   */
  private String groupCols;
 
  /**
   * Order by的字段
   */
  private String orderCols;

取得不需要单行显示时的SQL语句

进展到这一步,SQL语句中列,表,条件,分组条件,排序条件各部分都被获取了出来,这时把它们重新组合一下就能得到整理后的SQL语句.
如下面的SQL语句将变成右边的部分(先使静态成员isSingleLine=false):
Select c1,c2,c3 From t1,t2,t3 Where condi1=5 and condi6=6 or condi7=7 Group  by g1,g2,g3 order  by g2,g3

select
     c1,c2,c3
from
     t1,t2,t3
where
     condi1=5 and condi6=6 or condi7=7
group by
     g1,g2,g3
order by
     g2,g3

进一步解析

有时我们需要把列,表,条件,分组条件,排序条件单行显示以方便查看或加上注释,这就要求我们对列,表,条件,分组条件,排序条件等进行进一步解析.
初看解析很方便,以固定的分隔符劈分即可,但需要注意的是查询条件中分隔符有and和or两种,如果贸然分隔会使重新组合时使SQL失真.
推荐一种做法,我们可以在分隔符后加上一个标志如空行,然后再以这个标志来劈分.这样就不会使SQL失真了.
请见下页的getSplitedParagraph函数.

getSplitedParagraph函数

private static List<String> getSplitedParagraph(String paragraph,String splitStr){
  List<String> ls=new ArrayList<String>();   
 
  // 先在分隔符后加空格
  Pattern p = Pattern.compile(splitStr,Pattern.CASE_INSENSITIVE);

  Matcher m = p.matcher(paragraph);
  StringBuffer sb = new StringBuffer();

  boolean result = m.find();
  while (result) {
    m.appendReplacement(sb, m.group(0) + Crlf);
    result = m.find();
  }
  m.appendTail(sb);
 
  // 再按空格断行
  String[] arr=sb.toString().split("[\n]+");
  for(String temp:arr){
    ls.add(FourSpace+temp+Crlf);
  }
 
  return ls;
}

处理结果

把静态成员变量isSingleLine=true后我们来看看执行结果:
select
     c1,
    c2,
    c3
from
     t1,
    t2,
    t3
where
     condi1=5 and
     condi6=6 or
     condi7=7
group by
     g1,
    g2,
    g3
order by
     g2,
    g3

小结

从这个例子中我们体会了分治的思想:分治是把一个大问题分解成小问题,然后分别解决小问题,再组合起来大问题的解决方法就差不多了.这种思想在工程领域解决问题时很普遍,我们要学会使用这种思想来看待,分析和解决问题,不要贪多求大,结果导致在大问题面前一筹莫展.
其次我们可以从这个例子中学习找规律,然后借助规律的过程,现实世界千变万化,但都有规律可循,只要我们找到了规律,就等于找到了事物之门的钥匙.
接下了我们复习了正则表达式用于查找的方法,以前的正则表达式学习多用于验证匹配,其实这只是正则表达式的一部分功能.
最后从解析条件成单行的过程中,我们可以学习到一种解决问题的技巧,即当现实中的规律存在变数时加入人为设置的规律,这有时能使我们更好更快的解决问题.

^表示模式的开始,如^he匹配所有以he开头的字符串.
例程:
 String[] dataArr = { "he", "hero", "here", "hitler"};

    for (String str : dataArr) {
      String patternStr = "(^he)(\\w*)";

      boolean result = Pattern.matches(patternStr, str);
      if (result) {
        System.out.println("字符串" + str + "匹配模式" + patternStr + "成功");
      } else {
        System.out.println("字符串" + str + "匹配模式" + patternStr + "失败");
      }
    }

通配符$

$表示模式的结束,如ia$匹配所有以ia结尾的单词.
 String[] dataArr = { "ia", "Asia", "China", "Colonbia","America"};

    for (String str : dataArr) {
      String patternStr = "(\\w*)(ia$)";

      boolean result = Pattern.matches(patternStr, str);
      if (result) {
        System.out.println("字符串" + str + "匹配模式" + patternStr + "成功");
      } else {
        System.out.println("字符串" + str + "匹配模式" + patternStr + "失败");
      }
    }

通配符{}

除了用+表示一次或多次,*表示0次或多次,?表示0次或一次外,还可以用{}来指定精确指定出现的次数,X{2,5}表示X最少出现2次,最多出现5次;X{2,}表示X最少出现2次,多则不限;X{5}表示X只精确的出现5次.
例程:
String[] dataArr = { "google", "gooogle", "gooooogle", "goooooogle","ggle"};

for (String str : dataArr) {
 String patternStr = "g(o{2,5})gle";

 boolean result = Pattern.matches(patternStr, str);
 if (result) {
  System.out.println("字符串" + str + "匹配模式" + patternStr + "成功");
 } else {
  System.out.println("字符串" + str + "匹配模式" + patternStr + "失败");
 }
}

通配符[]中的-

-表示从..到…,如[a-e]等同于[abcde]
 String[] dataArr = { "Tan", "Tbn", "Tcn", "Ton","Twn"};

    for (String str : dataArr) {
      String regex = "T[a-c]n";

      boolean result = Pattern.matches(regex, str);
      if (result) {
        System.out.println("字符串" + str + "匹配模式" + regex + "成功");
      } else {
        System.out.println("字符串" + str + "匹配模式" + regex + "失败");
      }
    }

Pattern类的方法简述

方法	说明
static Pettern compile(String regex,int flag)	编译模式,参数regex表示输入的正则表达式,flag表示模式类型(Pattern.CASE_INSENSITIVE 表示不区分大小写)
Matcher match(CharSequence input)	获取匹配器,input时输入的待处理的字符串
static boolean matches(String regex, CharSequence input)	快速的匹配调用,直接根据输入的模式regex匹配input
String[] split(CharSequence input,int limit)	分隔字符串input,limit参数可以限制分隔的次数

模式类型Pattern.CASE_INSENSITIVE

正则表达式默认都是区分大小写的,使用了Pattern.CASE_INSENSITIVE则不对大小写进行区分.

 String patternStr="ab";
    Pattern pattern=Pattern.compile(patternStr, Pattern.CASE_INSENSITIVE);
   
    String[] dataArr = { "ab", "Ab", "AB"};
   
    for (String str : dataArr) {
      Matcher matcher=pattern.matcher(str);
     
      if(matcher.find()){
        System.out.println("字符串" + str + "匹配模式" + patternStr + "成功");
      }
    }

Pattern的split方法示例

 注意这里要把复杂的模式写在前面,否则简单模式会先匹配上.

String input="职务=GM 薪水=50000 , 姓名=职业经理人 ; 性别=男  年龄=45 ";
    String patternStr="(\\s*,\\s*)|(\\s*;\\s*)|(\\s+)";
    Pattern pattern=Pattern.compile(patternStr);
   
    String[] dataArr=pattern.split(input);
   
    for (String str : dataArr) {
      System.out.println(str);
    }

Matcher类的方法简述

方法	说明
boolean matches()	对整个输入字符串进行模式匹配.
boolean lookingAt()	从输入字符串的开始处进行模式匹配
boolean find(int start)	从start处开始匹配模式
int groupCount()	返回匹配后的分组数目
String replaceAll(String replacement)	用给定的replacement全部替代匹配的部分
String repalceFirst(String replacement)	用给定的replacement替代第一次匹配的部分
Matcher appendReplacement(StringBuffer sb,String replacement)	根据模式用replacement替换相应内容,并将匹配的结果添加到sb当前位置之后
StringBuffer appendTail(StringBuffer sb)	将输入序列中匹配之后的末尾字串添加到sb当前位置之后.

匹配示例一:XML元素文字解析

String regex="<(\\w+)>(\\w+)</\\1>";
Pattern pattern=Pattern.compile(regex);
   
String input="<name>Bill</name><salary>50000</salary><title>GM</title>";
   
Matcher matcher=pattern.matcher(input);
   
while(matcher.find()){
      System.out.println(matcher.group(2));
}

替换实例一:将单词和数字部分的单词换成大写

    String regex="([a-zA-Z]+[0-9]+)";  
    Pattern pattern=Pattern.compile(regex);
   
    String input="age45 salary500000 50000 title";
   
    Matcher matcher=pattern.matcher(input);
   
    StringBuffer sb=new StringBuffer();
   
    while(matcher.find()){
      String replacement=matcher.group(1).toUpperCase();
      matcher.appendReplacement(sb, replacement);
    }
    matcher.appendTail(sb);
   
    System.out.println("替换完的字串为"+sb.toString());

java.util.regex介绍

java.util.regex是一个用正则表达式所订制的模式来对字符串进行匹配工作的类库包。它包括两个类：Pattern和Matcher Pattern .
Pattern是一个正则表达式经编译后的表现模式。 
Matcher 一个Matcher对象是一个状态机器，它依据Pattern对象做为匹配模式对字符串展开匹配检查。首先一个Pattern实例订制了一个所用语法与PERL的类似的正则表达式经编译后的模式，然后一个Matcher实例在这个给定的Pattern实例的模式控制下进行字符串的匹配工作。

Pattern类

在java中,通过适当命名的Pattern类可以容易确定String是否匹配某种模式.模式可以象匹配某个特定的String那样简单,也可以很复杂,需要采用分组和字符类,如空白,数字,字母或控制符.因为Java字符串基于统一字符编码(Unicode),正则表达式也适用于国际化的应用程序.

Pattern的方法

Pattern的方法如下： static Pattern compile(String regex)
将给定的正则表达式编译并赋予给Pattern类 
static Pattern compile(String regex, int flags)
同上，但增加flag参数的指定，可选的flag参数包括：CASE INSENSITIVE,MULTILINE,DOTALL,UNICODE CASE， CANON EQ 
int flags()
返回当前Pattern的匹配flag参数. 
Matcher matcher(CharSequence input)
生成一个给定命名的Matcher对象 
static boolean matches(String regex, CharSequence input)
编译给定的正则表达式并且对输入的字串以该正则表达式为模开展匹配,该方法适合于该正则表达式只会使用一次的情况，也就是只进行一次匹配工作，因为这种情况下并不需要生成一个Matcher实例。  
String pattern()
返回该Patter对象所编译的正则表达式。 
String[] split(CharSequence input)
将目标字符串按照Pattern里所包含的正则表达式为模进行分割。 
String[] split(CharSequence input, int limit)
作用同上，增加参数limit目的在于要指定分割的段数，如将limi设为2，那么目标字符串将根据正则表达式分为割为两段。 

一个正则表达式，也就是一串有特定意义的字符，必须首先要编译成为一个Pattern类的实例，这个Pattern对象将会使用matcher()方法来生成一个Matcher实例，接着便可以使用该 Matcher实例以编译的正则表达式为基础对目标字符串进行匹配工作，多个Matcher是可以共用一个Pattern对象的。

Matcher的方法

Matcher appendReplacement(StringBuffer sb, String replacement)
将当前匹配子串替换为指定字符串，并且将替换后的子串以及其之前到上次匹配子串之后的字符串段添加到一个StringBuffer对象里。
StringBuffer appendTail(StringBuffer sb)
将最后一次匹配工作后剩余的字符串添加到一个StringBuffer对象里。
int end()
返回当前匹配的子串的最后一个字符在原目标字符串中的索引位置 。
int end(int group)
返回与匹配模式里指定的组相匹配的子串最后一个字符的位置。
boolean find()
尝试在目标字符串里查找下一个匹配子串。
boolean find(int start)
重设Matcher对象，并且尝试在目标字符串里从指定的位置开始查找下一个匹配的子串。
String group()
返回当前查找而获得的与组匹配的所有子串内容
String group(int group)
返回当前查找而获得的与指定的组匹配的子串内容
int groupCount()
返回当前查找所获得的匹配组的数量。
boolean lookingAt()
检测目标字符串是否以匹配的子串起始。
boolean matches()
尝试对整个目标字符展开匹配检测，也就是只有整个目标字符串完全匹配时才返回真值。
Pattern pattern()
返回该Matcher对象的现有匹配模式，也就是对应的Pattern 对象。
String replaceAll(String replacement)
将目标字符串里与既有模式相匹配的子串全部替换为指定的字符串。
String replaceFirst(String replacement)
将目标字符串里第一个与既有模式相匹配的子串替换为指定的字符串。
Matcher reset()
重设该Matcher对象。
Matcher reset(CharSequence input)
重设该Matcher对象并且指定一个新的目标字符串。
int start()
返回当前查找所获子串的开始字符在原目标字符串中的位置。
int start(int group)
返回当前查找所获得的和指定组匹配的子串的第一个字符在原目标字符串中的位置。

一个Matcher实例是被用来对目标字符串进行基于既有模式（也就是一个给定的Pattern所编译的正则表达式）进行匹配查找的，所有往 Matcher的输入都是通过CharSequence接口提供的，这样做的目的在于可以支持对从多元化的数据源所提供的数据进行匹配工作。

使用Pattern类检验字符匹配

正则式是最简单的能准确匹配一个给定String的模式,模式与要匹配的文本是等价的.静态的Pattern.matches方法用于比较一个String是否匹配一个给定模式.例程如下:
String data="java";
boolean result=Pattern.matches("java",data);

字符类和表示次数的特殊字符

对于单字符串比较而言,使用正则表达式没有什么优势.Regex的真正强大之处在于体现在包括字符类和量词(*,+,?)的更复杂的模式上.
字符类包括:
\d  数字
\D  非数字
\w  单字字符(0-9,A-Z,a-z)
\W 非单字字符
\s  空白(空格符,换行符,回车符,制表符)
\S 非空白
[]  由方括号内的一个字符列表创建的自定义字符类
.   匹配任何单个字符
下面的字符将用于控制将一个子模式应用到匹配次数的过程.
?  重复前面的子模式0次到一次
*  重复前面的子模式0次或多次
+ 重复前面的子模式一次到多次

复杂匹配例一:重复次数匹配

 String[] dataArr = { "moon", "mon", "moon", "mono" };

    for (String str : dataArr) {
      String patternStr="m(o+)n";
     
      boolean result = Pattern.matches(patternStr, str);
      if (result) {
        System.out.println("字符串"+str+"匹配模式"+patternStr+"成功");
      }
      else{
        System.out.println("字符串"+str+"匹配模式"+patternStr+"失败");
      }    
    }

模式是”m(o+)n”,它表示mn中间的o可以重复一次或多次,因此moon,mon,mooon能匹配成功,而mono在n后多了一个o,和模式匹配不上.

注:
+表示一次或多次;?表示0次或一次;*表示0次或多次.

复杂匹配二:单个字符匹配

 String[] dataArr = { "ban", "ben", "bin", "bon" ,"bun","byn","baen"};

    for (String str : dataArr) {
      String patternStr="b[aeiou]n";
     
      boolean result = Pattern.matches(patternStr, str);
      if (result) {
        System.out.println("字符串"+str+"匹配模式"+patternStr+"成功");
      }
      else{
        System.out.println("字符串"+str+"匹配模式"+patternStr+"失败");
      }    
    }

注:方括号中只允许的单个字符,模式“b[aeiou]n”指定,只有以b开头,n结尾,中间是a,e,i,o,u中任意一个的才能匹配上,所以数组的前五个可以匹配,后两个元素无法匹配.

方括号[]表示只有其中指定的字符才能匹配.

复杂匹配三:多个字符匹配

 String[] dataArr = { "been", "bean", "boon", "buin" ,"bynn"};

    for (String str : dataArr) {
      String patternStr="b(ee|ea|oo)n";
     
      boolean result = Pattern.matches(patternStr, str);
      if (result) {
        System.out.println("字符串"+str+"匹配模式"+patternStr+"成功");
      }
      else{
        System.out.println("字符串"+str+"匹配模式"+patternStr+"失败");
      }    
    }

如果需要匹配多个字符,那么[]就不能用上了,这里我们可以用()加上|来代替,()表示一组,|表示或的关系,模式b(ee|ea|oo)n就能匹配been,bean,boon等.
因此前三个能匹配上,而后两个不能.

复杂匹配四:数字匹配

 String[] dataArr = { "1", "10", "101", "1010" ,"100+"};

    for (String str : dataArr) {
      String patternStr="\\d+";
     
      boolean result = Pattern.matches(patternStr, str);
      if (result) {
        System.out.println("字符串"+str+"匹配模式"+patternStr+"成功");
      }
      else{
        System.out.println("字符串"+str+"匹配模式"+patternStr+"失败");
      }    
    }

注:从前面可以知道,\\d表示的是数字,而+表示一次或多次,所以模式\\d+就表示一位或多位数字.
因此前四个能匹配上,最后一个因为+号是非数字字符而匹配不上.

复杂匹配五:字符数字混合匹配

 String[] dataArr = { "a100", "b20", "c30", "df10000" ,"gh0t"};

    for (String str : dataArr) {
      String patternStr="\\w+\\d+";
     
      boolean result = Pattern.matches(patternStr, str);
      if (result) {
        System.out.println("字符串"+str+"匹配模式"+patternStr+"成功");
      }
      else{
        System.out.println("字符串"+str+"匹配模式"+patternStr+"失败");
      }    
    }

模式\\w+\\d+表示的是以多个单字字符开头,多个数字结尾的字符串,因此前四个能匹配上,最后一个因为数字后还含有单字字符而不能匹配.

使用正则表达式劈分字符串-使用字符串的split方法

 String str="薪水,职位 姓名;年龄 性别";
    String[] dataArr =str.split("[,\\s;]");
    for (String strTmp : dataArr) {
      System.out.println(strTmp);
    }

String类的split函数支持正则表达式,上例中模式能匹配”,”,单个空格,”;”中的一个,split函数能把它们中任意一个当作分隔符,将一个字符串劈分成字符串数组.

使用Pattern劈分字符串

String str="2007年12月11日";
Pattern p = Pattern.compile("[年月日]");
String[] dataArr =p.split(str);
for (String strTmp : dataArr) {
System.out.println(strTmp);
}

Pattern是一个正则表达式经编译后的表现模式 ,它的split方法能有效劈分字符串.
注意其和String.split()使用上的不同.

使用正则表达式进行字符串替换

String str="10元 1000人民币 10000元 100000RMB";
str=str.replaceAll("(\\d+)(元|人民币|RMB)", "$1￥");
System.out.println(str);

上例中,模式“(\\d+)(元|人民币|RMB)”按括号分成了两组,第一组\\d+匹配单个或多个数字,第二组匹配元,人民币,RMB中的任意一个,替换部分$1表示第一个组匹配的部分不变,其余组替换成￥.

替换后的str为￥10 ￥1000 ￥10000 ￥100000

使用matcher进行替换

Pattern p = Pattern.compile("m(o+)n",Pattern.CASE_INSENSITIVE);

// 用Pattern类的matcher()方法生成一个Matcher对象
Matcher m = p.matcher("moon mooon Mon mooooon Mooon");
StringBuffer sb = new StringBuffer();

// 使用find()方法查找第一个匹配的对象
boolean result = m.find();

// 使用循环找出模式匹配的内容替换之,再将内容加到sb里
while (result) {
m.appendReplacement(sb, "moon");
result = m.find();
}
// 最后调用appendTail()方法将最后一次匹配后的剩余字符串加到sb里；
m.appendTail(sb);

System.out.println("替换后内容是" + sb.toString());

使用Mather验证IP地址的有效性

验证函数:
 public static boolean isValidIpAddr(String ipAddr){
    String regx="(\\d+).(\\d+).(\\d+) .(\\d+)";  
   
    if(Pattern.matches(regx, ipAddr)){
      Pattern pattern=Pattern.compile(regx);
     
      Matcher mather=pattern.matcher(ipAddr);
      while(mather.find()){
        for(int i=1;i<=mather.groupCount();i++){
          String str=mather.group(i);
         
          int temp=Integer.parseInt(str);
         
          if(temp>255 || temp<1){
            return false;
          }
        }
      }
    }
    else{
      return false;
    }
   
    return true;
  }

执行语句:
 String[] ipArr = { "1.2.3.4", "3.2.1.5", "999.244.17.200", "233.200.18.20",
        "2.1.0.18", "0.2.1.19" };

    for (String str : ipArr) {
      if (isValidIpAddr(str)) {
        System.out.println(str + "是合法的IP地址");
      } else {
        System.out.println(str + "不是合法的IP地址");
      }
    }

执行结果:
1.2.3.4是合法的IP地址
3.2.1.5是合法的IP地址
999.244.17.200不是合法的IP地址
233.200.18.20是合法的IP地址
2.1.0.18不是合法的IP地址
0.2.1.19不是合法的IP地址