同樣是上面的例子“文本主導”在掃描字符串時，會記錄當前有效的所有匹配可。當引擎移動到t時，它會在當前處理的匹配可能中添加一個潛在的可能：

接下來掃描的每個字符，都會更新當前的可能匹配序列。繼續掃描兩個字符以后的情況是：

有效的可能匹配變為兩個（knight被淘汰出局）。掃描到g時，就只剩下一個可能匹配了。當h和t匹配完成后，引擎發現匹配已經完成，報告成功?！拔谋局鲗А笔且驗樗鼟呙璧淖址械拿總€字符都對引擎進行了控制。

    如果想要弄明白“表達式主導”是如何工作的，那就要看一下我們今天的主題“回溯（backtracking）”。回溯就像是在走岔路口，當遇到岔路的時候就先在每個路口做一個標記。如果走了死路，就可以照原路返回，直到遇見之前所做過的標記，標記著還未嘗試過的道路。如果那條路也走不能，可以繼續返回，找到下一個標記，如此重復，直到找到出路，或者直到完成所有沒有嘗試過的路。

    在許多情況下，正則引擎必須在兩個（或更多）選項中做出選擇。當遇到/……x?……/時，引擎必須是否嘗試匹配X。對于/……X+……/的情況，毫無疑問，X至少嘗試匹配一次――因為加號要求必須匹配至少一次。第一個X匹配之后，此要求已經滿足，需要決定是否嘗試下一個X。如果決定進行，還要決定是否匹配第三個X，第四個X，如此繼續。每次選擇，其實就是做一個標記，用于提示此處還有另一個可能的選擇，保留起來以備用。在回溯的過程中要考慮兩個要點：哪個分支應當首先選擇？回溯的時候使用的是哪個（或者是哪些個）之前保存的分支？

    第一個問題是按下面這條重要原則來選擇的：

        如果需要在“進行嘗試”和“路過嘗試”之間選擇，對于匹配優先量詞，引擎會優先選擇“進行嘗試”，而對于忽略優先量詞，會選擇“路過嘗試”。

    第二個問題是按以下這條原則：

        距離當前最近儲存的選項就是當本地失敗強制回溯時返回的。使用的原則是LIFO（last in first out，后進先出）。

    我們先來看幾個在道路中做標記的例子：

        1、未進行回溯的匹配

            用[ab?c]來匹配“abc”。[a]匹配之后，匹配的當前狀態如下：

            現在輪到[b?]了，正則引擎需要決定：是需要嘗試[b]呢，還是跳過？因為[？]是匹配優先的，它會嘗試匹配。但是，為了確保在這個嘗試最終失敗之后能夠恢復，引擎會把：

            最終的[c]也能成功匹配，所以整個匹配完成。備用狀態不再需要了，所以不再保存它們。

        2、進行了回溯的匹配

            下面要匹配的文本是“ac”，在嘗試[b]之前，一切都與之前的過程相同。顯然，這次[b]無法匹配。也就是說，對[……？]進行嘗試的路走不通了。因為有一個備用狀態，這個“局部匹配失敗”產工會導致整體匹配失敗。引擎會進行回溯，也就是說，把“當前狀態”切換為最近保存的狀態。

            在[b]嘗試之前保存的尚未嘗試的選項。這時候，[c]可以匹配c，所以整個匹配宣告完成。

        3、不成功的匹配

            現在要匹配的文本是“abx”。在嘗試[b]以前，因為存在問號，保存了這個備用狀態：

            [b]能夠匹配，但這條路往下卻走不通了，因為[c]無法匹配x。于是引擎會回溯到之前的狀態，“交還”b給[c]來匹配。顯然，這次測試也失敗了。如果還有其他保存的狀態，回溯會繼續進行，但是此時不存在其他狀態，在字符串中當前位置開始的整個匹配也就宣告失敗。

    目前對正則表達式的回溯只能理解這么多，以后我再慢慢補充吧！