私はいろいろ試してみましたが、これは私が持っていた時間で思いついた最高のものです:
import scala.util.parsing.combinator.JavaTokenParsers
object DSL extends JavaTokenParsers {
// AST
abstract class Expr[+T] { def eval: T }
case class Literal[T](t: T) extends Expr[T] { def eval = t }
case class BinOp[T,U](
val l : Expr[T],
val r : Expr[T],
val evalOp : (T, T) => U) extends Expr[U] {
def eval = evalOp(l.eval, r.eval)
}
case class OrderOp[O <% Ordered[O]](symbol : String, op : (O, O) => Boolean)
def gtOp[O <% Ordered[O]] = OrderOp[O](">", _ > _)
def gteOp[O <% Ordered[O]] = OrderOp[O](">=", _ >= _)
def ltOp[O <% Ordered[O]] = OrderOp[O]("<", _ < _)
def lteOp[O <% Ordered[O]] = OrderOp[O]("<=", _ <= _)
def eqOp[O <% Ordered[O]] = OrderOp[O]("==", _.compareTo(_) == 0)
def ops[O <% Ordered[O]] =
Seq(gtOp[O], gteOp[O], ltOp[O], lteOp[O], eqOp[O])
def orderExpr[O <% Ordered[O]](
subExpr : Parser[Expr[O]],
orderOp : OrderOp[O])
: Parser[Expr[Boolean]] =
subExpr ~ (orderOp.symbol ~> subExpr) ^^
{ case l ~ r => BinOp(l, r, orderOp.op) }
// Parsers
lazy val intExpr: Parser[Expr[Int]] =
wholeNumber ^^ { case x => Literal(x.toInt) }
lazy val floatExpr: Parser[Expr[Float]] =
decimalNumber ^^ { case x => Literal(x.toFloat) }
lazy val intOrderOps : Parser[Expr[Boolean]] =
ops[Int].map(orderExpr(intExpr, _)).reduce(_ | _)
lazy val floatOrderOps : Parser[Expr[Boolean]] =
ops[Float].map(orderExpr(floatExpr, _)).reduce(_ | _)
}
OrderOp
基本的に、順序付け操作を表す文字列を、その操作を評価する関数に関連付ける小さなケース クラスを定義しました。次に、特定の型に対してそのようなすべての順序付け操作をops
作成できる関数を定義しました。これらの演算は、部分式パーサーと演算を受け取る を使用してパーサーに変換できます。これは、int 型と float 型のすべての順序付け操作にマップされます。Seq[OrderOp]
Orderable
orderExpr
このアプローチに関するいくつかの問題:
- すべての二項演算の AST 型階層には、ノード型が 1 つしかありません。これは、評価だけを行っている場合は問題ありませんが、書き換え操作 (たとえば、明らかなトートロジーや矛盾を排除する) を行いたい場合は、BinOp の現在の定義でこれを行うには情報が不十分です。
orderExpr
個別のタイプごとにマッピングする必要がありました。これを修正する方法があるかもしれませんが、時間がなくなりました。
orderExpr
は、左右の部分式が同じパーサーで解析されることを期待しています。