设计模式(二十一)——解释器模式(Spring 框架中SpelExpressionParser源码分析)
1 四则运算问题
通过解释器模式来实现四则运算,如计算 a+b-c 的值,具体要求
1) 先输入表达式的形式,比如 a+b+c-d+e, 要求表达式的字母不能重复
2) 在分别输入 a ,b, c, d, e 的值
3) 最后求出结果:如图

2 传统方案解决四则运算问题分析
1) 编写一个方法,接收表达式的形式,然后根据用户输入的数值进行解析,得到结果
2) 问题分析:如果加入新的运算符,比如 * / ( 等等,不利于扩展,另外让一个方法来解析会造成程序结构混乱, 不够清晰.
3) 解决方案:可以考虑使用解释器模式, 即: 表达式 -> 解释器(可以有多种) -> 结果
3 解释器模式基本介绍
基本介绍
1) 在编译原理中,一个算术表达式通过词法分析器形成词法单元,而后这些词法单元再通过语法分析器构建语法分析树,最终形成一颗抽象的语法分析树。这里的词法分析器和语法分析器都可以看做是解释器
2) 解释器模式(Interpreter Pattern):是指给定一个语言(表达式),定义它的文法的一种表示,并定义一个解释器, 使用该解释器来解释语言中的句子(表达式)
3) 应用场景
- 应用可以将一个需要解释执行的语言中的句子表示为一个抽象语法树
- 一些重复出现的问题可以用一种简单的语言来表达
- 一个简单语法需要解释的场景
4) 这样的例子还有,比如编译器、运算表达式计算、正则表达式、机器人等
4 解释器模式的原理类图

- 对原理类图的说明-即(解释器模式的角色及职责)
1) Context: 是环境角色,含有解释器之外的全局信息.
2) AbstractExpression: 抽象表达式, 声明一个抽象的解释操作,这个方法为抽象语法树中所有的节点所共享
3) TerminalExpression: 为终结符表达式, 实现与文法中的终结符相关的解释操作
4) NonTermialExpression: 为非终结符表达式,为文法中的非终结符实现解释操作.
5) 说明: 输入 Context he TerminalExpression 信息通过 Client 输入即可
5 解释器模式来实现四则
1) 应用实例要求
通过解释器模式来实现四则运算, 如计算 a+b-c 的值
2) 思路分析和图解(类图)

3)代码实现

package com.lin.interpret;
import java.util.HashMap;
/**
* 抽象类表达式,通过 HashMap 键值对, 可以获取到变量的值
*
* @author Administrator
*
*/
public abstract class Expression {
// a + b - c
// 解释公式和数值, key 就是公式(表达式) 参数[a,b,c], value 就是就是具体值
// HashMap {a=10, b=20}
public abstract int interpreter(HashMap<String, Integer> var);
}
package com.lin.interpret;
import java.util.HashMap;
/**
* 抽象运算符号解析器 这里,每个运算符号,都只和自己左右两个数字有关系, 但左右两个数字有可能也是一个解析的结果,无论何种类型,都是 Expression
* 类的实现类
*
* @author Administrator
*
*/
public class SymbolExpression extends Expression {
protected Expression left;
protected Expression right;
public SymbolExpression(Expression left, Expression right) {
this.left = left;
this.right = right;
}
//因为 SymbolExpression 是让其子类来实现,因此 interpreter 是一个默认实现
@Override
public int interpreter(HashMap<String, Integer> var) {
return 0;
}
}
package com.lin.interpret;
import java.util.HashMap;
public class SubExpression extends SymbolExpression {
public SubExpression(Expression left, Expression right) {
super(left, right);
}
//求出 left 和 right 表达式相减后的结果
public int interpreter(HashMap<String, Integer> var) {
return super.left.interpreter(var) - super.right.interpreter(var);
}
}
package com.lin.interpret;
import java.util.HashMap;
/**
* 变量的解释器
*
* @author Administrator
*
*/
public class VarExpression extends Expression {
private String key; // key=a,key=b,key=c
public VarExpression(String key) {
this.key = key;
}
// var 就是{a=10, b=20}
// interpreter 根据 变量名称,返回对应值
@Override
public int interpreter(HashMap<String, Integer> var) {
return var.get(this.key);
}
}
package com.lin.interpret; import java.util.HashMap;
import java.util.Stack; public class Calculator { // 定义表达式
private Expression expression; // 构造函数传参,并解析 public Calculator(String expStr) { // expStr = a+b
// 安排运算先后顺序
Stack<Expression> stack = new Stack<>();
// 表达式拆分成字符数组
char[] charArray = expStr.toCharArray();// [a, +, b] Expression left = null;
Expression right = null;
// 遍历我们的字符数组, 即遍历 [a, +, b]
// 针对不同的情况,做处理
for (int i = 0; i < charArray.length; i++) {
switch (charArray[i]) {
case '+': //
left = stack.pop();// 从 stack 取 出 left => "a"
right = new VarExpression(String.valueOf(charArray[++i]));// 取出右表达式 "b"
stack.push(new AddExpression(left, right));// 然后根据得到 left 和 right 构建 AddExpresson 加入stack
break;
case '-': //
left = stack.pop();
right = new VarExpression(String.valueOf(charArray[++i]));
stack.push(new SubExpression(left, right));
break;
default:
// 如果是一个 Var 就创建要给 VarExpression 对象,并 push 到 stack
stack.push(new VarExpression(String.valueOf(charArray[i]))); break;
}
}
//当遍历完整个 charArray 数组后,stack 就得到最后 Expression
this.expression = stack.pop();
} public int run(HashMap<String, Integer> var) {
//最后将表达式 a+b 和 var = {a=10,b=20}
//然后传递给 expression 的 interpreter 进行解释执行
return this.expression.interpreter(var);
}
}
package com.lin.interpret;
import java.util.HashMap;
/**
* 加法解释器
*
* @author Administrator
*
*/
public class AddExpression extends SymbolExpression {
public AddExpression(Expression left, Expression right) {
super(left, right);
}
//处理相加
//var 仍然是 {a=10,b=20}..
//一会我们 debug 源码,就 ok
public int interpreter(HashMap<String, Integer> var) {
//super.left.interpreter(var) : 返回 left 表达式对应的值 a = 10
//super.right.interpreter(var): 返回 right 表达式对应值 b = 20
return super.left.interpreter(var) + super.right.interpreter(var);
}
}
package com.lin.interpret; import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.HashMap; public class Client { public static void main(String[] args) throws IOException {
String expStr = getExpStr(); // a+b
HashMap<String, Integer> var = getValue(expStr);// var {a=10, b=20} Calculator calculator = new Calculator(expStr);
System.out.println("运算结果:" + expStr + "=" + calculator.run(var));
} // 获得表达式
public static String getExpStr() throws IOException {
System.out.print("请输入表达式:");
return (new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in))).readLine();
} // 获得值映射
public static HashMap<String, Integer> getValue(String expStr) throws IOException {
HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>(); for (char ch : expStr.toCharArray()) {
if (ch != '+' && ch != '-') {
if (!map.containsKey(String.valueOf(ch))) {
System.out.print("请输入" + String.valueOf(ch) + "的值:");
String in = (new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in))).readLine();
map.put(String.valueOf(ch), Integer.valueOf(in));
}
}
} return map;
} }
6 解释器模式在 Spring 框架应用的源码剖析
1) Spring 框架中 SpelExpressionParser 就使用到解释器模式
2) 代码分析

3)说明

7 解释器模式的注意事项和细节
1) 当有一个语言需要解释执行,可将该语言中的句子表示为一个抽象语法树,就可以考虑使用解释器模式,让程序具有良好的扩展性
2) 应用场景:编译器、运算表达式计算、正则表达式、机器人等
3) 使用解释器可能带来的问题:解释器模式会引起类膨胀、解释器模式采用递归调用方法,将会导致调试非常复杂、效率可能降低.
仅供参考,有错误还请指出!
有什么想法,评论区留言,互相指教指教。
觉得不错的可以点一下右边的推荐哟!
设计模式(二十一)——解释器模式(Spring 框架中SpelExpressionParser源码分析)的更多相关文章
- 设计模式(十五)——命令模式(Spring框架的JdbcTemplate源码分析)
1 智能生活项目需求 看一个具体的需求 1) 我们买了一套智能家电,有照明灯.风扇.冰箱.洗衣机,我们只要在手机上安装 app 就可以控制对这些家电工作. 2) 这些智能家电来自不同的厂家,我们不想针 ...
- Spring框架之spring-webmvc源码完全解析
Spring框架之spring-webmvc源码完全解析 Spring框架提供了构建Web应用程序的全功能MVC模块.Spring MVC分离了控制器.模型对象.分派器以及处理程序对象的角色,支持多种 ...
- Spring框架之beans源码完全解析
导读:Spring可以说是Java企业开发里最重要的技术.而Spring两大核心IOC(Inversion of Control控制反转)和AOP(Aspect Oriented Programmin ...
- Spring框架之AOP源码完全解析
Spring框架之AOP源码完全解析 Spring可以说是Java企业开发里最重要的技术.Spring两大核心IOC(Inversion of Control控制反转)和AOP(Aspect Orie ...
- Spring框架之jms源码完全解析
Spring框架之jms源码完全解析 我们在前两篇文章中介绍了Spring两大核心IOC(Inversion of Control控制反转)和AOP(Aspect Oriented Programmi ...
- Spring框架之事务源码完全解析
Spring框架之事务源码完全解析 事务的定义及特性: 事务是并发控制的单元,是用户定义的一个操作序列.这些操作要么都做,要么都不做,是一个不可分割的工作单位.通过事务将逻辑相关的一组操作绑定在一 ...
- Spring框架之jdbc源码完全解析
Spring框架之jdbc源码完全解析 Spring JDBC抽象框架所带来的价值将在以下几个方面得以体现: 1.指定数据库连接参数 2.打开数据库连接 3.声明SQL语句 4.预编译并执行SQL语句 ...
- Spring框架之websocket源码完全解析
Spring框架之websocket源码完全解析 Spring框架从4.0版开始支持WebSocket,先简单介绍WebSocket协议(详细介绍参见"WebSocket协议中文版" ...
- 【原】Spark中Client源码分析(二)
继续前一篇的内容.前一篇内容为: Spark中Client源码分析(一)http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5313006.html DriverClient中的 ...
随机推荐
- 【Shell】使用awk sed获取一行内容的两个值
突然有需求需要一个脚本,同时获取到每一行数据的两个值,下面做了一个例子模板,仅供记录参考 cat test.txt id=1,name=zclinux1 id=2,name=zclinux2 id= ...
- 【Linux】系统打开文件最大数量限制(进程打开的最大文件句柄数设置)
利用ulimit命令可以对资源的可用性进行控制. -H选项和-S选项分别表示对给定资源的硬限制(hard limit)和软限制(soft limit)进行设置. 硬限制(hard limit)一旦被设 ...
- 入门OJ:Coin
题目描述 你有n个硬币,第i硬币面值为ai,现在总队长想知道如果丢掉了某个硬币,剩下的硬币能组成多少种价值?(0价值不算) 输入格式 第一行一个整数n 第二行n个整数.,a1,a2-an. 1< ...
- Sgu149 Computer Network
Sgu149 Computer Network 题目描述 给你一棵N(N<=10000)个节点的树,求每个点到其他点的最大距离. 不难想到一个节点到其他点的最大距离为:max(以它为根的子树的最 ...
- 1V升压5V和1.5V升压5V的集成电路芯片
1.5V和1V输入,要升压输出5V的集成电路芯片合适? 干电池标准电压是1.5V,放电电压后面在0.9V-1V左右,如果要选用干电池1.5V升压到5V的合适的芯片,需要满足低压1V或者0.9V更好的低 ...
- .NET Core使用Source Link提高源代码调试体验和生产效率
前言: 在我们日常开发过程中常常会使用到很多其他封装好的第三方中间件(NuGet依赖项).类库或者是.NET框架中自带的库.但是当你想要对这些类库的方法设置断点调试,然后发现无法F11(逐语句)调试进 ...
- Java 8中字符串拼接新姿势:StringJoiner
介绍 StringJoiner是java.util包中的一个类,用于构造一个由分隔符分隔的字符序列(可选),并且可以从提供的前缀开始并以提供的后缀结尾.虽然这也可以在StringBuilder类的帮助 ...
- JS获取本机地址,生成地图
dome代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="U ...
- Django QuerySet API---数据库接口
基本的创建与查询 # -*- coding: utf-8 -*- from django.http import HttpResponse from TestModel.models import T ...
- UDP flood UDP Port Denial-of-Service Attack
https://baike.baidu.com/item/UDP%20flood/5504851 UDPFlood是日渐猖厥的流量型DoS攻击,原理也很简单.常见的情况是利用大量UDP小包冲击DNS服 ...