C#中使用Regex类处理字符串匹配，需引入System.Text.RegularExpressions命名空间。1. Regex.IsMatch判断是否匹配，如验证手机号：@"^1[3-9]\d{9}$"；2. Regex.Match返回首个匹配项，可提取邮箱等信息；3. Regex.Matches获取所有匹配结果；4. Regex.Replace替换匹配内容，如隐藏手机号中间四位；5. Regex.Split按正则分割字符串。建议复用Regex实例并使用RegexOptions.Compiled提升性能，或添加IgnoreCase忽略大小写。常用模式包括邮箱、身份证、URL等。
在 C# 中使用正则表达式进行字符串匹配，主要依赖于 System.Text.RegularExpressions.Regex 类。这个类提供了丰富的静态和实例方法，可以用来验证、搜索、替换和分割字符串。下面是一个清晰的教程，帮助你快速掌握 C# 正则表达式的基本用法。
1. 引入命名空间
使用正则表达式前，需要引入以下命名空间：
using System.Text.RegularExpressions;2. 常用方法介绍
Regex.IsMatch：判断字符串是否匹配指定模式。
例如：检查一个字符串是否为有效的手机号（以中国大陆为例）：
string input = "13812345678";string pattern = @"^1[3-9]\d{9}$";
bool isMatch = Regex.IsMatch(input, pattern);
Console.WriteLine(isMatch); // 输出 True
Regex.Match：返回第一个匹配的结果（Match 对象），可用于提取信息。
例如：从一段文本中提取第一个邮箱地址：
string text = "联系我：admin@example.com 或 support@domain.org";string emailPattern = @"[\w.-]+@[\w.-]+\.\w+";
Match match = Regex.Match(text, emailPattern);
if (match.Success)
{
Console.WriteLine("找到邮箱：" + match.Value);
}
Regex.Matches：返回所有匹配项（MatchCollection），适合提取多个结果。
例如：提取文本中所有邮箱：
MatchCollection matches = Regex.Matches(text, emailPattern);foreach (Match m in matches)
{
Console.WriteLine(m.Value);
}
Regex.Replace：替换匹配到的内容。
例如：隐藏手机号中间四位：
string phone = "13812345678";string masked = Regex.Replace(phone, @"(\d{3})\d{4}(\d{4})", "$1****$2");
Console.WriteLine(masked); // 输出 138****5678
Regex.Split：按正则表达式分割字符串。
例如：用非字母字符分割文本：
string sentence = "hello, world! how are you?";string[] words = Regex.Split(sentence, @"[^a-zA-Z]+");
foreach (string word in words)
{
if (!string.IsNullOrEmpty(word))
Console.WriteLine(word);
}
3. 常见正则表达式模式示例
以下是一些常用的正则表达式模式：
-
邮箱：
@"^[\w.-]+@[\w.-]+\.\w+$" -
手机号（中国）：
@"^1[3-9]\d{9}$" -
身份证号（18位）：
@"^\d{17}[\dXx]$" -
数字（整数）：
@"^\d+$" -
URL：
@"^https?:\/\/[\w.-]+(\.[\w.-]+)+[/\w.-]*"
4. 注意事项与性能建议
如果同一个正则表达式会被多次使用，建议创建 Regex 实例并设置 RegexOptions.Compiled 提升性能：
Regex phoneRegex = new Regex(@"^1[3-9]\d{9}$", RegexOptions.Compiled);bool result = phoneRegex.IsMatch("13900001111");
对于大小写不敏感的匹配，可使用 RegexOptions.IgnoreCase。
基本上就这些。C# 的正则表达式功能强大且易于集成，只要熟悉常用语法和方法，就能高效处理各种字符串匹配任务。
