在编译器中如何解析阶段与规则引擎不同？

Question

我对编译器的工作原理有粗略的理解（我的意思是语言，语法，词法分析，解析等）。规则引擎具有各种规则和相关的操作，就像您在语法中有规则一样，您可以在解析器生成器工具（如ANTLR）中将操作与它们关联起来。所以我对如何区分这两者有点困惑。谁能给出一个更明确，更正式的解释差异？

谢谢， Abhinav。

Answer 1

规则引擎有一个事实数据库和一组可以检查数据库元素并修改，插入或删除事实的规则。通常，数据库由相当于一组标记结构（T V1 V2 ... Vn）组成，每个标记结构具有不同类型的值V_i。规则通常是一种模式，规定如果一组结构实例具有属性[对这些结构的值有一些条件，这可能是连接的或分离的]，一个或多个匹配结构的值被改变，或者删除一个匹配的结构，或者插入一个具有一些计算出来的值的新结构。一个非常复杂的规则引擎将规则视为这种结构，因此也可以插入和删除规则，但这非常不寻常。规则引擎（有效，而这是困难的部分）确定哪一组规则可以在任何时刻匹配，选择一个并反复执行。这个想法的价值在于，可以有一个任意的“事实”桶（每个都用标记结构表示），它们大致是独立的，还有一组类似的独立规则，并将它们统一地集中在一起。希望定义代表世界各个方面的结构很容易，并且更容易定义规则来操纵它们。这是一种编码大量不同知识的方式，这就是为什么“业务”人喜欢他们。 （这个想法来自AI世界）。

编译器解析器有两个任务纠缠在一个活动中：1）决定输入的文本流（分解为语言标记）是否是特定编程语言的合法实例; 2）如果是，则构造编译器数据结构通常是抽象语法树和符号表），它们代表程序，以便编译器的其余部分可以生成代码。编译器人员花了大约50年的时间研究如何快速实现这一目标，并使用非常专业的算法（例如LALR解析器生成器，每个语法规则使用定制编码操作）来完成工作。我们可以用一个规则引擎来实现一个编译器 - 解析器，您需要一个由令牌流组成的数据类型以及与AST节点和符号表条目相对应的其他数据类型。编码解析器可能会比较困难，并且不太可能接近编译器解析器的速度，这就是为什么没有人这样做。

您不能使用编译器解析器来实现规则引擎句点。所以，规则引擎更加强大。