意图

给定一种语言，定义他的文法的一种表示，并定义一个解释器，该解释器使用该表示来解释语言中句子。

动机

如果一种特定类型的问题发生频率足够高，那么可以将该问题的实例表述为一个简单语言中的句子。这样就可以构建一个解释器，该解释器通过解释该句子来解决问题。

适用性

1.当有一个语言需要解释执行，并且你可将该语言中的句子表示为一个抽象语法树，可以使用解释器模式。而当存在以下情况时该模式效果最好

2.该文法的类层次结构变得庞大而无法管理。此时语法分析程序生成器这样的工具是最好的选择。他们无需构建抽象语法树即可解释表达式，这样可以节省空间而且还可能节省时间。

3.效率不是一个关键问题，最高效的解释器通常不是通过直接解释语法分析树实现的，而是首先将他们装换成另一种形式，例如，正则表达式通常被装换成状态机，即使在这种情况下，转换器仍可用解释器模式实现，该模式仍是有用的

结构图

这里写图片描述

角色

抽象解释器：声明一个所有具体表达式都要实现的抽象接口（或者抽象类），接口中主要是一个interpret()方法，称为解释操作。具体解释任务由它的各个实现类来完成，具体的解释器分别由终结符解释器TerminalExpression和非终结符解释器NonterminalExpression完成。

终结符表达式：实现与文法中的元素相关联的解释操作，通常一个解释器模式中只有一个终结符表达式，但有多个实例，对应不同的终结符。终结符一半是文法中的运算单元，比如有一个简单的公式R=R1+R2，在里面R1和R2就是终结符，对应的解析R1和R2的解释器就是终结符表达式。

非终结符表达式：文法中的每条规则对应于一个非终结符表达式，非终结符表达式一般是文法中的运算符或者其他关键字，比如公式R=R1+R2中，+就是非终结符，解析+的解释器就是一个非终结符表达式。非终结符表达式根据逻辑的复杂程度而增加，原则上每个文法规则都对应一个非终结符表达式。

环境角色：这个角色的任务一般是用来存放文法中各个终结符所对应的具体值，比如R=R1+R2，我们给R1赋值100，给R2赋值200。这些信息需要存放到环境角色中，很多情况下我们使用Map来充当环境角色就足够了。

实现

public abstract class Expression {
       //每个表达式必须有一个解析任务    public abstract Object interpreter(Context ctx);}public class TerminalExpression extends Expression {
       //通常终结符表达式只有一个，但是有多个对象    public Object interpreter(Context ctx) {        return null;    } }public class NonterminalExpression extends Expression {
       //每个非终结符表达式都会对其他表达式产生依赖    public NonterminalExpression(Expression... expression){    }    public Object interpreter(Context ctx) {     //进行文法处理        return null;     }}public class Client {
       public static void main(String[] args) {        Context ctx = new Context();        //通常定一个语法容器，容纳一个具体的表达式，通常为ListArray,LinkedList,Stack等类型        Stack
   
     stack = null;         for(;;){        //进行语法判断，并产生递归调用        }        //产生一个完整的语法树，由各各个具体的语法分析进行解析        Expression exp = stack.pop();        //具体元素进入场景    exp.interpreter(ctx);     } }

优缺点

优点

解释器是一个简单语法分析工具，它最显著的优点就是扩展性，修改语法规则只要修改相应的非终结符表达式就可以了，若扩展语法，则只要增加非终结符类就可以了。

缺点

解释器模式会引起类膨胀

每个语法都要产生一个非终结符表达式，语法规则比较复杂时，就可能产生大量的类文件，为维护带来了非常多的麻烦。

解释器模式采用递归调用方法

每个非终结符表达式只关心与自己有关的表达式，每个表达式需要知道最终的结果，必须一层一层地剥茧，无论是面向过程的语言还是面向对象的语言，递归都是在必要条件下使用的，它导致调试非常复杂。想想看，如果要排查一个语法错误，我们是不是要一个一个断点的调试下去，直到最小的语法单元。

效率问题

解释器模式由于使用了大量的循环和递归，效率是个不容忽视的问题，特别是用于解析复杂、冗长的语法时，效率是难以忍受的。

最佳实践

解释器模式在实际的系统开发中使用的非常少，因为它会引起效率、性能以及维护等问题，一般在大中型的框架型项目能够找到它的身影，比如一些数据分析工具、报表设计工具、科学计算工具等等，若你确实遇到“一种特定类型的问题发生的频率足够高”的情况，准备使用解释器模式时，可以考虑一下Expression4J、MESP（Math Expression String Parser）、Jep等开源的解析工具包，功能都异常强大，而且非常容易使用，效率也还不错，实现大多数的数学运算完全没有问题，自己没有必要从头开始编写解释器，有人已经建立了一条康庄大道，何必再走自己的泥泞小路呢？

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