这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第7天
本篇文章内容：
- 认识规则引擎
- 编译原理基本概念
规则引擎的定义
规则引擎是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。 解决开发人员重复编码的问题 ：
业务决策与服务本身解耦，提高服务的可维护性缩短开发路径，提高效率
组成部分
- 数据输入
支持接受使用预定义的语义编写的规则作为策略集。比如“price > 500”
接受业务的数据作为执行过程中的参数，比比如价格、标签等
- 规则理解
能够按照预先定义的词法、语法、优先级、运算符等正确理解业务规则所表达的语义。
- 规则执行
根据执行时输入的参数对策略集中的规则进行正确的解释和执行。同时对规则执行过程中的数据类型进行检查，确保执行结果正确
应用场景
- 风控对抗
与黑灰产的对抗过程中，策略研发和产品需要能够根据黑灰产特征进行快速识别和对抗。规则引擎作为风控系统的核心，使产研人员能够不断的调整和优化对抗策略,以实现最好的风控识别效果。
- 活动策略运营
业务活动的运营需要及时根据用户效果反馈进行运营策略的优化和调整。引入规则引擎后，可以将服务代码与业务运营逻辑解耦，提高运营策略的迭代效率。方便新玩法的探索和效果验证
- 数据分析和清洗
在数据分析系统中使用规则引擎可以便捷的实现对数据进行整理、清洗和转换。数据分析师可以根据不同的需求来自定义数据处理的规则，方便快捷的产出所需要的数据。
编译原理基本概念
编译原理基础
编译：
编译的过程就是 把某种语言的源程序，在不改变语义的条件下，转换成另一种语言程序(目标语言程序)。
- 如果源代码编译后要在操作系统上运行，那目标代码就是汇编/机器代码。
- 如果编译后是在虚拟机里执行，那目标代码就可以不是汇编代码，而是一种解释器可以理解的中间形式的代码即可。
词法分析： 把源代码字符串转换为词法单元（Token）的这个过程。
- 有限自动机：该状态机在任何一个状态，基于输入的字符，都能做一个确定的1状态转换。它的状态数量是有限的
语法分析： 在词法分析的基础上识别出表达式的语法结构。
抽象语法树： 词法分析是识别一个个的单词，而语法分析就是在词法分析的基础上识别出程序的语法结构。这个结构是一个树状结构。这棵树叫做抽象语法树（Abstract Syntax Tree, AST）。树的每个节点（子树）是一个语法单元，这个单元的构成规则就叫“语法”。每个节点还可以有下级节点。
Token -> AST
- 语言句子无需考虑上下文，就可以判断正确性。可以使用巴科斯范式（BNF）来表达
<expr> ::= <expr> + <term>
| <expr> - <term>
| <term>
<term> ::= <term> * <factor>
| <term> / <factor>
| <factor>
<factor> ::= ( <expr> )
| Num
- 递归下降算法 Recursive Descent Parsing
递归下降算法就是自顶向下构造语法树
不断的对Token进行语法展开（下降），展开过程中可能遇到递归的情况。
varDecl : types Id varInitializer？ ';' ; //变量声明
varInitializer : '=' exp ; //变量初始化
exp : add ; //表达式
add : add '+' mul | mul; //加法表达式
mul : mul '*' pri | pri; //乘法表达式
pri : IntLiteral | Id | '(' exp ')' ; //基础表达式
