使用XSLT从字符串中查找动态长度数

XSLT (Extensible Stylesheet Language Transformations) 是一种用于将XML文档转换为其他格式的编程语言。它使用样式表描述如何处理XML数据，并可以进行数据的提取、转换和筛选等操作。

从字符串中查找动态长度数，可以通过使用XSLT的字符串处理功能来实现。下面是一个示例XSLT样式表的代码，用于在给定字符串中查找动态长度的数值：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xsl:stylesheet version="1.0" xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform">

  <xsl:template match="/">
    <xsl:param name="inputString" select="'Your input string here'" /> <!-- 替换为实际的输入字符串 -->
    <xsl:variable name="numberPattern" select="'[0-9]+(\.[0-9]+)?'" /> <!-- 数字的正则表达式 -->
    
    <xsl:variable name="numbers">
      <xsl:call-template name="extractNumbers">
        <xsl:with-param name="text" select="$inputString" />
      </xsl:call-template>
    </xsl:variable>

    <xsl:value-of select="$numbers" />
  </xsl:template>

  <xsl:template name="extractNumbers">
    <xsl:param name="text" />
    <xsl:param name="pattern" select="$numberPattern" />

    <xsl:choose>
      <xsl:when test="contains($text, '.')">
        <xsl:variable name="number" select="substring-before($text, '.')" />
        <xsl:if test="matches($number, $pattern)">
          <xsl:value-of select="$number" />
          <xsl:text>,</xsl:text>
        </xsl:if>
        <xsl:call-template name="extractNumbers">
          <xsl:with-param name="text" select="substring-after($text, '.')" />
        </xsl:call-template>
      </xsl:when>
      <xsl:otherwise>
        <xsl:if test="matches($text, $pattern)">
          <xsl:value-of select="$text" />
          <xsl:text>,</xsl:text>
        </xsl:if>
      </xsl:otherwise>
    </xsl:choose>
  </xsl:template>

</xsl:stylesheet>

这段XSLT样式表的代码会将输入字符串中的所有动态长度的数值提取出来，并以逗号分隔的形式输出。你可以将<xsl:param name="inputString" select="'Your input string here'" />中的'Your input string here'替换为实际的输入字符串。输出结果将会以逗号分隔的形式显示在最终结果中。

这个XSLT样式表的实现原理是通过使用正则表达式进行匹配和提取。它首先定义了一个名为$numberPattern的变量，用于匹配动态长度的数值。然后，使用<xsl:template name="extractNumbers">递归地遍历输入字符串，将匹配到的数值添加到$numbers变量中。最后，通过<xsl:value-of select="$numbers" />将提取到的数值输出。

这是一个基于XSLT的解决方案，适用于需要在XML数据中查找动态长度数值的场景。然而，对于非XML数据的处理，可能需要使用其他编程语言或工具来实现。

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