高朗 | 拆分由指定表达式分隔的切片

在Python中，使用字符串的分割方法（split）可以将一个字符串按照指定的分隔符拆分成一个列表。但是有时候我们需要按照更加复杂的规则进行拆分，这时候我们可以使用 高朗方法 进行字符串的拆分。

高朗方法 (Galloping Gertie) 是一个拆分由指定表达式分隔的切片的非常高效的Python算法。相比于使用Python的 split 方法，高朗方法 可以在大数据集上更加高效的工作。

该算法的主要思想就是：查找分隔符并提取切片。不同于 split 在字符串中一字符一字符的往后找，直到找到分隔符，而 高朗方法 则是在已知分隔符的情况下，直接跳到该分隔符的位置，并提取两个分隔符之间的字符串。

下面是 高朗方法 的实现示例:

def split_by_expression(string, expression):
    start = 0
    length = len(string)
    result = []
    while start < length:
        end = string.find(expression, start)
        if end == -1:
            result.append(string[start:])
            return result
        result.append(string[start:end])
        start = end + len(expression)
    return result

由于这个方法是非常高效的，特别是在处理大型数据集时。所以建议提供 split 以外的解决方案。

下面是使用 高朗方法 对字符串进行拆分的示例：

string = "apple-pear-banana-kiwi"
expression = "-"
result = split_by_expression(string, expression)
print(result)

输出结果为：

['apple', 'pear', 'banana', 'kiwi']

如果我们使用Python的 split方法，代码则应该是这样的：

string = "apple-pear-banana-kiwi"
expression = "-"
result = string.split(expression)
print(result)

输出结果同样为：

['apple', 'pear', 'banana', 'kiwi']

使用 高朗方法 后，我们的代码具有更好的可扩展性，因为可以使用更复杂的的分隔表达式，例如正则表达式。

最后, 高朗方法 的一大优势在于其在数据量较大的情况下的运行速度。这是由于其直接跳到分隔符的位置，而不是一个一个字符的移动，从而提高了执行效率。