本文介绍如何在java中使用正则表达式对形如 `key(value)` 或 `key(nestedkey1(v1)nestedkey2(v2))` 的结构进行智能解析，当括号内无嵌套键值对时，将整个内容作为键、空字符串作为值存入内层map。
在实际配置解析或DSL轻量解析场景中，常遇到混合格式输入：部分字段是扁平值（如 VALUE(123)），部分字段是嵌套映射（如 OUTERVALUE(INNERVALUE(123)OTHERVALUE(456))）。目标是统一建模为 Map
- 外层 key 是大写字母标识符（如 "VALUE"）；
- 内层 Map 的 key 来自括号内内容：若存在 X(Y) 形式，则 X 为 key、Y 为 value；
- 若括号内不包含任何 A(B) 结构（即纯值），则将整个括号内容作为 key，value 设为空字符串 ""。
关键挑战在于：不能仅靠单次正则匹配判定嵌套与否——原始代码中 innerPattern.matcher(value).find() 即使未匹配成功，也不会报错，但逻辑上需区分“无嵌套”和“有嵌套但未捕获”两种情况。
✅ 正确解法是先探测再解析：利用 Pattern.asPredicate() 快速判断括号内容是否含嵌套键值对，从而决定走“扁平赋值”还是“逐对提取”分支。
以下是优化后的完整实现：
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import java.util.*;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class NestedValueParser {
public static void main(String[] args) {
// 外层匹配：KEY(...)
Pattern outerPattern = Pattern.compile("([A-Z]+)\\((.*)\\)");
// 内层匹配：更安全的非贪婪+防嵌套误判 → 匹配最内层 A(B)，B 中不含括号
Pattern innerPattern = Pattern.compile("([A-Z]+)\\(([^()]*)\\)");
String input = """
VALUE(123)
OUTERVALUE(INNERVALUE(123)OTHERVALUE(456))
SIMPLE(abc)
COMPLEX(KEY1(val1)KEY2(val2)KEY3(val3))
""";
Map> result = new HashMap<>();
Arrays.stream(input.split("\n"))
.map(String::trim)
.filter(line -> !line.isEmpty())
.forEach(line -> {
Matcher outerMatcher = outerPattern.matcher(line);
if (!outerMatcher.find()) return; // 跳过非法行
String key = outerMatcher.group(1);
String valueContent = outerMatcher.group(2);
Map innerMap = new HashMap<>();
// ✅ 关键判断：valueContent 是否含任何合法的 "X(Y)" 结构？
if (innerPattern.asPredicate().test(valueContent)) {
// 存在嵌套 → 提取所有 X(Y) 对
Matcher innerMatcher = innerPattern.matcher(valueContent);
while (innerMatcher.find()) {
innerMap.put(innerMatcher.group(1), innerMatcher.group(2));
}
} else {
// 无嵌套 → 整个 valueContent 作为 key，value 为空字符串
innerMap.put(valueContent, "");
}
result.put(key, innerMap);
});
System.out.println(result);
// 输出：
// {VALUE={123=}, OUTERVALUE={INNERVALUE=123, OTHERVALUE=456},
// SIMPLE={abc=}, COMPLEX={KEY1=val1, KEY2=val2, KEY3=val3}}
}
} ? 注意事项与最佳实践：
- 避免过度匹配：原 innerPattern 使用 .*? 可能跨括号匹配（如 A(B(C)) 中误截为 B(C），改用 [^()]* 显式禁止括号，确保只匹配最内层原子对；
- 空行/空白处理：添加 .filter(line -> !line.isEmpty()) 和 .map(String::trim) 增强鲁棒性；
- 性能考量：asPredicate() 底层复用 matcher.reset().find()，开销极小，适合每行一次探测；
- 扩展性提示：若未来需支持多层嵌套（如 A(B(C(D)))），则需改用递归下降解析器或栈式匹配，正则不再适用。
该方案以清晰的条件分支 + 精准的正则约束，兼顾可读性、健壮性与执行效率，是处理此类半结构化文本的理想实践。
