《编程语言实现模式？可以理解为编程语言的《设计模式》,这本书的中文翻译通俗易懂，非常适合没有基础的人阅读。 本节主要介绍第一部分，词法分析和句法分析。

1.为什么需要学习这些模式

因为需要自定义DSL（领域自定义语言）. 
人的智能非常强大，能够灵活地处理各种问题。计算机虽然迅速，但远远不及人类灵活。因此才有编程语言作为桥梁，建立人和机器的沟通方式。 
然而，通用语言功能强大，但针对特定的应用环境，可能不够简洁，同时有很多噪音，也可能难以被领域专家理解。更夸张的情况是，一些方法用通用语言非常难实现，而使用DSL则容易得多，比如正则表达式。 
在我们还不能构造出足够智能的机器前，使用DSL简洁流畅地反映人的算法和概念，便是一种折中的选择。

即使不去设计DSL，能理解DSL的原理和方法，对编程水平的提高都非常有帮助。

设计DSL看起来有难度，但当有足够的经验之后，就会发现其实有很多固定的模式可以借鉴，通过学习和熟悉这些模式，就能够更快速，方便，精确的构造自己的DSL和语言应用。

2.词法分析

字母的组合构成单词，单词的组合构成句子，所有正确的句子的组合则构成一门语言。 
对语言来说，如何判定句子是否正确？规定句子是否正确的规则称为文法。 
为了能够正确理解句子，就需要先将句子拆分成多个单词。对自然语言这叫做分词；对编程语言，则叫做词法分析。 
通常来说，一个TOKEN可能是数字，符号，单词，或是字符串。因而通过正则表达式，可以流式的切分并确定TOKEN的类型。 
值得指出，TOKEN的类型由于二义性，并不能在词法分析，而需要在语法分析时确定。

3.语法分析

在完成词法分析后，就是语法分析的阶段。语法分析的目标是将文本翻译为句法树。

LL(1)模式

语法分析就像贪吃蛇，词法分析得到的单词就像一颗颗的糖豆，最简单的语法分析可以理解为一次吃一颗糖豆。 
如果没有递归子结构，形成的结果更像一个链表，而非树结构。 
一旦语言支持嵌套结构，就需要递归下降语法分析器。如果使用本模式，生成的将是直接调用自身而无限递归的函数。 
递归下降的问题是，无法识别左递归，否则将陷入无限循环。另外，由于只向前看一个单元，可能并不能直接判断出当前的文法。

LL(k)模式

为了解决这个问题，可能需要向前多看几个单元。往前看的单元越多，贪吃蛇就在遇到交叉时顺着不同的路径看的更远，从而越知道该选择哪条路径。而做解析决策的能力越强，语言就更容易编写。 
最简单的方式，就是使用数组来缓冲所有的输入符号，以整数输入作为下标的指针。使用环形缓冲区能够方便地保存数据。

回溯解析器

有时，当文法要求语言能够支持任意多的重复结构时，要求LL(k)中的缓冲要无限大，这是不可能的。为了解决这个问题，需要采用回溯解析。 
其概念就像走迷宫，既然不能只看不走，那么就尝试去走每一个可能的选项，直到找到合适的为止。这样等价于任意地向前看。 
回溯可以设计为遇到成功的，就不尝试其他路径；也可以不论是否成功，都尝试全部路径，最后选择最长，最短，或其他自定义的筛选方法。 
回溯解析的性能远远不及LL(k)，其中一大原因是重复。可能两个路径A和B, B路径中又包含了A路径。这样A路径就可能探查两遍。为了避免重复，可以通过消耗少量的内存引入记忆机制。

记忆解析器

记忆解析器使用了类似动态规划的概念，记录在某一位置时，使用某条文法的尝试结果，如成功，失败或其他的匹配特征。这样就能大大减少重复，使得回溯解析能尽可能地达到LL(k)模式的性能。

谓词解析器

有时，通过纯粹的文法很难判断选择哪一条匹配路径，因而可以通过嵌入判断逻辑，借助运行时信息调整解析策略。 
谓词解析的常用实现，是在文法中嵌入代码（如通用语言），解析引擎在运行时执行这些代码，来调整决策。

3.语言优化

生成AST结构之后，就可以对树进行操作了。主要的操作有两部分，遍历和规约。 
节点结构本身的设计值得考量，基本上有两种风格：

• 同构弱类型：所有的节点类型一致，只通过标识符区分操作，通过列表保存子节点。 优点是开发方便，缺点是少了运行时检查。
• 异构强类型：节点类型不一致，但都继承于一个基类。如果方法很多，会产生大量的节点类型。对于编程的工作量可能较大。另外，也不适合自动工具生成时嵌入自定义代码。

遍历

所谓遍历，看似很容易。但有一些需要注意的点。

• 访问和执行是其实是分离的，先访问不一定代表先执行。根据执行代码相对于访问代码的位置，可以生成前序，中序和后序遍历。
• 遍历中肯定要执行操作，对操作的描述可以放在节点定义文件中，也可以设计外部访问器

规约

在生成句法树后，可能一些树结构是冗余或无效的，也可能可以被优化为更好的结构，例如： 
0*(x+5) 由于任何数字乘以0都为0，所以应该直接被规约为0。 
规约涉及到两个问题，首先要识别特定的树结构，这就需要对树进行模式匹配，ANLNR已经有现成的工具和语法支持这类操作。

4.总结