具有备选规则的ANTLR访问者

是指使用ANTLR工具生成的访问者模式的一种实现方式。ANTLR（ANother Tool for Language Recognition）是一种强大的语言识别工具，它可以根据语法规则生成词法分析器和语法分析器。

备选规则是指在ANTLR语法规则中使用竖线（|）分隔的多个规则，表示在语法分析过程中可以选择其中一个规则进行匹配。备选规则的存在可以增加语法的灵活性和表达能力。

ANTLR访问者模式是一种用于解析和处理ANTLR生成的语法树的设计模式。它通过遍历语法树的节点并执行相应的操作来实现对语法树的处理。访问者模式将数据结构和数据操作分离，使得可以在不修改数据结构的情况下定义新的操作。

ANTLR访问者模式的优势包括：

灵活性：通过定义不同的访问者，可以实现对语法树的不同操作，如语义分析、代码生成等。
可扩展性：可以方便地添加新的访问者，以支持对语法树的新操作。
可维护性：将数据结构和数据操作分离，使得代码更易于理解和维护。

ANTLR访问者模式的应用场景包括但不限于：

编程语言解析：可以使用ANTLR生成的语法分析器和访问者来解析和处理编程语言的源代码。
领域特定语言（DSL）解析：可以使用ANTLR生成的语法分析器和访问者来解析和处理特定领域的语言，如配置文件、数据格式等。
编译器前端：可以使用ANTLR生成的语法分析器和访问者来实现编译器的前端部分，包括词法分析、语法分析和语义分析等。

腾讯云提供了云计算相关的产品和服务，其中与ANTLR访问者模式相关的产品和服务可能包括：

云服务器（CVM）：提供弹性的虚拟服务器，可以用于部署和运行ANTLR生成的语法分析器和访问者。
云数据库（CDB）：提供可扩展的数据库服务，可以用于存储和管理ANTLR生成的语法树数据。
人工智能（AI）：提供各种人工智能相关的服务，如自然语言处理（NLP），可以与ANTLR访问者模式结合使用，实现更复杂的语法分析和处理任务。

更多关于腾讯云产品和服务的信息，请参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

美国卡耐基梅隆大学发布消息称，可辅助集体决策的人工智能系统已经上线。有争议的总统选举可能引起人们关于当下投票制度能否选出最佳候选人这一问题的质疑。尽管美国人的投票方式不会发生任何改变，但有一项新的在线服务RoboVote.org可使任何人都能使用最先进的投票方法，从而做出最佳群体决策。 RoboVote是卡耐基梅隆大学和哈佛大学共同开展的一个项目。它的作用不仅仅是汇总选票，因为所有在线调查工具都已经具备了这个功能。该网站由人工智能驱动，并结合了数十年社会选择研究智慧，以最佳方式结合意见、喜好和兴趣以促成集

这块其实是编译原理的一部分，属于前端编译部分，并未涉及后端编译。见：github.com/camilesing/…中的 // 使用生成的词法分析器和解析器进行语法检查 const inputStream = new ANTLRInputStream(event.getText()); //词法解析 const lexer = new FlinkSQLLexer(inputStream); const tokenStream = new CommonTokenStream(lexer); //语法解析 const parser = new FlinkSQLParser(tokenStream); parser.removeErrorListeners(); parser.addErrorListener({ syntaxError: (recognizer: Recognizer<any, any>, offendingSymbol: any, line: number, charPositionInLine: number, msg: string, e: RecognitionException | undefined): void => { vscode.window.showErrorMessage("Parser flink sql error. line: " + line + " position: " + charPositionInLine + " msg: " + msg); }, }) parser.compileParseTreePattern // 解析文件内容并获取语法树 const parseTree = parser.program(); 写这块代码我用到了Antlr4-TS这个库。我根据一些Antlr4的语法规则，生成了对应的代码，并将输入内容丢进这些类，让它们吐出结果。在了解Antlr相关的语法规则时，让我特别震撼——类似于刚毕业一年时接触到DSL时的震撼。通过一系列规则的描述，竟然可以生产如此复杂、繁多的代码，巨幅解放生产力。这些规则是一种很美又具有实际价值的抽象。那让我们抛开Antlr这个框架的能力，如果去手写一个词法、语法分析的实现，该怎么做呢？在编程语言里，一般会有保留字和标识符的概念。保留字就是这个语言的关键字，比如SQL中的select，Java中的int等等，标识符就是你用于命名的文字。比如public class Person中的Person，select f1 as f1_v2 from t1 中的f1,f1_v2,t1。再扩展一下概念，我们以int a=1;这样一段代码为例子，int 是关键字，a是标识符，=是操作符，;是符号（结束符）。搞清楚哪些词属于什么类型，这就是词法解析器要做的事。那怎么做呢？最简单的方法其实就是按照一定规则（比如A-Za-z$）一个个去读取，比如读到i的时候，它要去看后面是不是结束符或者空格，也就上文提到的的peek，如果不为空，就要继续往后读，直到读到空格或者结束符。那么读取出来是个int，就知道这是个关键字。伪代码如下：循环读取字符 case 空白字符处理，并继续循环 case 行结束符处理，并继续循环 case A-Za-z$_ 调用scanIden()识别标识符和关键字，并结束循环 case 0之后是X或x，或者1-9 调用scanNumber()识别数字，并结束循环 case , ; ( ) [ ]等字符返回代表这些符号的Token，并结束循环 case isSpectial()，也就是% * + - | 等特殊字符调用scanOperator()识别操作符 ... 这下我们知道了int a=1;在词法解析器看来其实就是关键字（类型）标识符操作符数字结束符。这样的写法其实是符合Java的语法规则的。反过来说：int int=1;是能够通过词法分析的，但是无法通过语法分析，因为关键字（类型）关键字（类型）操作符数字结束符是不符合Java的语法定义的。这个时候可能会有人问，为啥要有词法分析这一层？都放到语法分析这一层也是可以做的啊。可以做，但会很复杂。而且一般软件工程中会都做分层，避免外面的变动影响到里面的核心逻辑。举个例子：后续Java新增了一个类型，如果词法分析、语法分析是拆开的，那么只要改词法分析层的一些代码就行了，语法分析不用。但是如果没有词法分析这一层，语法分析的代码会有很多，而且一点点改动就很容易影响到这一层。在此之后就会生成语法树。后续我打算做一些基于语法树的分析，Antlr提供了两种读语法节点的方式，一种是Vistor，一种是Listeners。前者意

Tech 导读目前会员权益业务已经步入成熟期，自有场用户已经趋于饱和状态，而新的突破口是利用权益和积分杠杆来撬动商城场的用户，达到金融App用户增长，能撬动多少用户就要联合金融各业务线、利用权益来进行用户的渗透，而每个业务线对权益的渗透过程，都有着各自的利益点和独到之处。因此权益系统能否支持“业务规则类需求”的灵活定制占据举足轻重的地位。如何解决规则开发的效率问题，最大化解放开发团队成为目前最大的技术挑战点。规则引擎作为特定领域工具，顺理成章的成为这个挑战点的“关键解法”。有了明确的目标和诉求后，本文调研了常见的规则引擎系统，对Drools、Urule、Aviator、QLExpress等功能做了深入的源码研究，结合目前的业务场景开发了一款适合自身业务功能的规则引擎：ZCube，它既包含了丰富的可视化规则建模设计器，如：脚本式、向导式等，又支持高可用易扩展的架构体系。支持将多个规则打包为知识包文件，在管控平台和业务系统之间进行灰度发布推送、全量发布推送、推送轨迹管理、版本管理、历史版本回退以及知识包执行告警、健康度监控等，实现了让业务规则以知识的形式保存在知识库中，可以在规则发生变动时轻易做出修改，结合后管下发能力实现规则热插拔和热更新。同时可视化界面更易于理解，可以有效地弥补业务分析师和开发人员之间的沟通问题。

.NET Core和 .NET 4.6中的C# 6/7 中的编译器Roslyn 一个重要的特性就是"Compiler as a Service"，简单的讲，就是就是将编译器开放为一种可在代码中调用的服务，通常在工作流引擎或是规则引擎中都需要一项功能是计算表达式，在没有Roslyn 之前我通常借助于Antlr [Antlr（“又一个语言识别工具”的缩写）是一个最初用Java编写的库，可以根据特殊的语法（文法）来构建复杂的解析器代码。它就像是一个用于语言解析的加强版的正则表达式。你可以编写某种语言的语法

我先来说说 Seata 这个项目的 idea 是怎么来的。一直就有参与开源项目的打算，一个事物的兴起必定或大或小引发一定的问题，微服务就是这样，分布式事务概念泛化的同时，也带来了一个技术问题，微服务架构下分布式数据一致性该如何保证？这几年涌现出不少分布式事务框架，比如ByteTCC、TCC-transaction、EasyTransaction 以及最近很火爆的 Seata。想要破解罪恶，就必须接近它，甚至成为它。我是去年 8 月份从 GitHub 开始关注 Seata 项目的，初步熟悉后，我觉得它的设计理念非常好，我对它产生了浓厚的兴趣，那个时候就萌发了我要成为这个项目的贡献者。偶然的机会看到 Seata issue发现了 ASoC 这个活动。

在旅行中带你探索访问者模式

老实说，在实际编程中，访问者设计模式应用的并不多，至少我是这样认为的，因为它的主要使用场景并不多。那么肯定会有人问，访问者模式的主要使用场景是什么呢？继续往下看便知。新闻联播看多了之后首先要说的是，设计模式中的“访问者”和现实生活中的“访问者”其本质是一回事。虽然设计模式中的不太熟悉，但现实生活中的再熟悉不过了。我在以前的文章中多次提到过，有时站在现实生活的角度看待某些技术点反而会更容易看清楚，那照例还是从生活中的事情说起吧。说起访问者，我能够想到最高大上的，莫过于国家领导人的国事访问。以中方访问美方来说吧，这里面的大致内容（我猜）应该是这样的：中方专机什么时间在哪个机场降落，美方派谁在机场迎接，然后就是欢迎仪式和欢迎晚宴，接着就是会见哪些人，开哪些会议，签署哪些文件，参观哪些地方等等，最后就是结束访问启程回国。当然这些内容肯定是双方外交部门都提前沟通好的。但是仍然是在美方的安排下一步一步进行，因为我们是作为访客的身份，人家是东道主，要尽地主之谊的。（虽然老美不是什么好东西）比如人家安排的吃牛排，那我们就吃吧。我们总不能要求他们改成“主席套餐”吧，再说他们的厨师也搞定啊。等到老美的总统来我们国家访问的时候，他们就成了访客了，我们就是东道主，整体就得由我们来安排。让他喝稀饭他就不能吃大米，不喜欢吃就晚上自己回酒店泡方便面，哈哈哈哈。如果把这个事情抽象一下就是，一方在另一方的安排下，逐步有序的做一些事情。自己想体验的话就来个这吧国事访问这事啊离我们太遥远了，那就再看个和我们息息相关的吧。没错，就是旅游。无论是国内游还是出境游，其实差别不大，大致内容应该是这样的：先报好旅行社，在指定的时间乘坐交通工具到达目的地后，会有一辆大巴车拉着我们，按照行程开始去景点，去吃饭，去酒店等等。我们什么都不用操心，跟着走就行了，因为旅行社和导游都安排好了。再说了，即我们使有意见，导游也不会听我们的。颇令人讨厌的可能就是逛购物店了，但是没办法，因为协议已经签了。我们有义务进购物店，听相关人员讲解，想买的就买，不想买的随便看看，但是不能提前出去。其实还有更坑的，那就是导游在大巴车上强行收费，说些很难听的话，甚至骂人/威胁。尤其是在境外，他们觉得此生很难再见面，有时话说的特别难听。所以整个行程下来，既有高兴的时候，也有心烦的时候。导游给我们讲解当地历史的时候，觉得他是“好人”，领我们进购物店时，又觉得他是“坏人”。其实都不是，他是“工人”，一个从事旅游行业工作的人。一个需要养家糊口的人，跟我们没啥区别。我是不是很善解人意啊。如果把这个事情也抽象一下就是，必须按照既定的规则走完所有事项，如果对某个事项关心，那就积极的去获取自己想要的信息，如果对某个事项不关心，那就默默的跟随即可，什么都不用做，但是不准离开。做一个善于思考总结的人我想说的是既然报团游有如此多的问题，为什么还有那么多人报团，而不选自由行呢。答案是显而易见的。以出境游来说，当你达到国外，人生地不熟，语言又不通，很多事情的推进会特别艰难。当然也可以提前研究攻略，制定好路线，订好酒店机票等。但是旅游主要是想放松一下，为了出国一周，在家看三个月攻略，岂不是更累吗？总结一下，当你对所要做的事情完全不了解，而且想要了解的话需花费很大的精力时，只能选择第三方给出的方案，虽然明知里面可能会有坑。对于像国事访问的，因为有许多礼仪礼节或规则约束需要遵守，所以一般也都听从东道主的安排。虽然出访和旅游这两件事的本质完全不一样，但是他们的宏观进行模式却基本一致。到此我们已经讲了两件事，两个特点，两个原因。请仔细体会下。看起来有点让人不爽，但又颇有些无奈。这两件事都是站在“访问者”的立场来说的，下面从多角度来看下。从一个具体的示例说起假如小明在北京工作多年，对北京非常熟悉。他的朋友小白来找他玩，而且是第一次来北京，打算去一些有名的景点。在这件事中，小明就是东道主，小白就是访客。其实就是一方带另一方参观嘛。站在东道主的角度，他要安排访客参观景点，所以是这样的：

（一）在前几日的文章『软件随想录』里，我随性写了一句：「现在似乎已经不是lex/yacc 或 bison/flex的时代了。我亲眼看见一个同事在费力地用perl一行行解析某个系统的数据文件，却压根没想到写个BNF。BNF对他来说，不是一种选择。」很多同学不解，问我：lex/yacc不是写编译器 [1] 的么？我又不发明新的语言，它们对我有什么用？从这个问题里，我们可以见到国内本科教育荼毒之深。象牙塔里的讲编译原理的老师们，估计用lex/yacc也就是写过个毫无用处的toy language，然后把自己

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