java编写正则表达式

当然，标题有点吸引人，但确实如此（您当然不相信自己没有伪造自己的基准，但这是另一回事了）。

因此，上周我正在寻找一个小型且可用的库来评估数学表达式。 我几乎直接偶然发现了这个stackoverflow帖子 。 推荐的库（ Expr ）确实非常快，几乎满足了我的所有需求。 但是，它没有提供限制变量范围的功能（所有内容都位于VM的一个全局命名空间中）。

因此，我做到了，通常这是我们不应该做的：我重新发明了轮子，并编写了自己的解析器/评估器。 无论如何，这是一个下雨的星期六，所以我认为一个小的递归降序解析器，一个可以简化并最终计算表达式以及一个用于管理变量的小助手的AST似乎并不重要。 事实并非如此。 我有一个初步的实现，并运行得非常快。 一旦进行了一些测试，使我相信它可以正确地计算所有内容，那么我想知道与原始文章中提到的其他库相比，评估器的速度如何。 由于没有手动优化每个内部循环和所有内容，因此我没有太大期望，毕竟有些库还是商业库。 因此，当我查看结果时，我感到非常惊讶。 下面的列表显示了一个微基准，该基准使用相应的库评估相同的表达。 我的库parsii的测量是使用最终版本完成的，该版本执行了一些简化操作，例如预先评估常量表达式。 但是，没有像字节码生成之类的“黑魔法”或类似的事情发生。

为了进行性能测量，对表达式“ 2 +（7 – 5）* 3.14159 * x ^（12-10）+ sin（-3.141）”进行了评估，其中x从0到1000000。对JIT进行10次加热。然后再次执行15次，平均执行时间为：

• PARSII ：28.3毫秒
• 曝光 ：37.2毫秒
• MathEval ：7748.5毫秒
• JEP ：647.0毫秒
• MESP ：220.8毫秒
• JFEP ：274.3毫秒

现在，我敢肯定，这些库中的每一个都有各自的优势，因此无法直接进行比较。 仍然令人惊讶的是，一个简单的实现可以很好地竞争。

对于那些不太了解编译器构造的人，下面简要介绍一下它的工作原理：

就像任何解析器或编译器一样，parsii使用经典的方法是使用分词器 ，该工具将字符流转换为令牌流。 因此，作为字符数组的“ 4”，“，”，“ +”，“”，“ 3”，“，”，“ *”，“ 8”的“ 4 + 3 * 8”将被转换为：

• 4（整数）
• +（符号）
• 3（整数）
• *（符号）
• 8（整数）

令牌生成器查看当前字符，然后确定正在查看的令牌类型，然后读取属于该令牌的所有字符。 每个标记都有其类型，文本内容，并且知道其起始位置（行和字符）。 网上有很多深入的教程，因此在这里我不再赘述。 您可以看一下源代码，但是正如我所说的，它只是一个简单的基本实现。

解析器将经典的递归降序解析器转换为AST（抽象语法树），然后可以对其进行评估。 这是构建解析器的最简单方法之一，因为它完全是手工编写的，而不是由工具生成的。 这样的解析器基本上包含每个语法规则的方法。

再次有很多此类解析器的教程。 但是，大多数示例遗漏的是正确的错误处理。 除了正确和快速地解析表达式之外，良好的错误处理是良好的解析器的主要方面之一。 这并不难：正如您在源代码中看到的那样，解析器在解析表达式时从不抛出异常。 将收集所有错误，并且解析器将继续尽可能长的时间。 即使在出现第一个错误后，仍无法正确评估生成的AST，但仍应继续进行，并且一次运行应报告尽可能多的错误，这一点很重要。 令牌生成器使用相同的方法，因为将格式错误的令牌（例如带有两个小数分隔符的十进制数字）报告给同一错误列表。

评估AST是解析表达式的结果，这非常容易。 语法树的每个节点都有一个评估方法，该方法将由其父节点从根节点开始调用。 此处eval的结果是对表达式求值的结果。 可以在BinaryOperation中找到这种方法的基本示例，它表示+，-，*等操作。

为了稍微缩短评估时间，执行了三个优化：

首先，在解析AST之后，在根节点上调用一种称为simple的方法，该方法会传播到每个子节点。 然后，每个节点决定是否可以找到自己的子表达式的更简单表示形式。 例如：对于二进制运算 ，我们检查两个操作数是否都是常数（数字）。 在这种情况下，我们对表达式求值并返回一个包含操作结果的新常量。 对于所有参数都恒定的函数，也可以这样做。

当在表达式中使用变量时，完成第二次优化。 幼稚的方法是使用映射并在需要时读取或写入变量的值。 尽管这确实可行，但是在执行时需要进行很多查找。 因此，我们有一个名为Variable的特殊类，其中包含变量的名称和数值。 解析表达式时，将在范围（基本上只是一个映射）中查找一次该变量，然后从现在开始使用。 由于每个查找返回相同的实例，因此在评估表达式时对变量的访问与对字段的读取或写入一样便宜，因为我们仅访问Variable的value字段。

第三次也是最后一次优化可能不会经常发挥作用。 但由于易于实现，因此还是可以实现。 它基本上被称为“惰性求值”，并在调用函数时使用。 函数不会自动求值其所有参数，然后自动执行函数调用。 它宁愿看论点，也可以凭自己决定要评估哪个论点，而不要决定。 可以在if函数中找到使用它的示例。

parsii是根据MIT许可获得许可的。 可以在GitHub上找到所有源代码以及预编译的jar。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2014/01/how-to-write-one-of-the-fastest-expression-evaluators-in-java.html

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