构建基于 CDT 的编辑器，第 3 部分: 基本的 CDT 解析

核心提示： 匹配过程的第二步是解析，在这里，构建基于 CDT 的编辑器，第 3 部分: 基本的 CDT 解析(4)，解析器检测标记间的结合同其语法中的抽象元素的匹配程度，总的来说，这些终端的节点包含单个的关键字、操作符及变量，通过搜索一个 AST 来寻找函数名或变量名比起对整篇文档进行重解析要简单得多，这远

匹配过程的第二步是解析。在这里，解析器检测标记间的结合同其语法中的抽象元素的匹配程度。总的来说，这远比上述主语-动词-对象的例子复杂得多。例如，如果语句以一个与 “enum”（声明一个枚举）相应的标记作为开始，CDT 解析器会试图将该语句同 enum 语句的抽象模型匹配起来。即，在 ENUM 标记后，它会寻找一个可选的 name，随后在 L_BRACE 与 R_BRACE 标记之间寻找一个 enumerated_list 和一个最终的 enumerated_list。每一个斜体的术语表示引用该语法中的一个抽象元素。

许多解析器，包括 CDT 解析器在内，所完成的任务都不仅仅是检测格式良好性。在解析完输入后，它们将其结构信息以一种适于分析、索引和搜索的格式存储。这种格式通常是一种叫做 AST 的树。例如，如果您将一篇 developerWorks 的文章做了标记并通过一个英语解析器将其发送，结果也许是如图 1 中所示的树结构。

图 1. AST 示例

正如您所看到的那样，树中的元素都是一般性的在顶部（developerWorks Article ），每一个向下的节点处则较为详细一些。如果不是空间所限，我还将展示底部的节点如何包含句子及最终的特定的单词。对一门编程语言来说，这些终端的节点包含单个的关键字、操作符及变量。通过搜索一个 AST 来寻找函数名或变量名比起对整篇文档进行重解析要简单得多。接下来介绍 CDT 解析器如何生成 AST 以及如何用您自己的代码对其进行遍历。