在计算机科学中,抽象语法树(abstract syntax tree或者缩写为AST),或者语法树(syntax tree),是源代码的抽象语法结构的树状表现形式,这里特指编程语言的源代码。树上的每个节点都表示源代码中的一种结构。之所以说语法是“抽象”的,是因为这里的语法并不会表示出真实语法中出现的每个细节。比如,嵌套括号被隐含在树的结构中,并没有以节点的形式呈现;而类似于if-condition-then这样的条件跳转语句,可以使用带有两个分支的节点来表示。
和抽象语法树相对的是具体语法树(concrete syntaxtree),通常称作分析树(parse tree)。一般的,在源代码的翻译和编译过程中,语法分析器创建出分析树。一旦AST被创建出来,在后续的处理过程中,比如语义分析阶段,会添加一些信息。
抽象语法树的结构不依赖于源语言的文法,也就是语法分析阶段所采用的上下文无关文法。因为在Parser工程中,经常会对文法进行等价的转换(消除左递归、回溯、二义性等),这样会给文法引入一些多余的成分,对后续阶段造成不利影响,甚至会使各阶段变得混乱。因此,很多编译器(包括GJC)经常要独立地构造语法分析树,为前、后端建立一个清晰的接口。
Python实现
假设对'a + 3 * b'进行解释,其中a=2,b=5
代码很简单,就不再进行详细的解释了。
Num = lambda env, n: n Var = lambda env, x: env[x] Add = lambda env, a, b:_eval(env, a) + _eval(env, b) Mul = lambda env, a, b:_eval(env, a) * _eval(env, b) _eval = lambda env, expr:expr[0](env, *expr[1:]) env = {'a':2, 'b':5} tree = (Add, (Var, 'a'), (Mul, (Num, 3), (Var, 'b'))) print _eval(env, tree)
输出结果为17
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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