这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第 11 天

本节课程的主要内容

本节课程主要讲解了规则引擎的基本概念、组成以及应用场景，以及编译原理的相关知识，最后讲解了要如何设计一个规则引擎。

本节详细内容

什么是规则引擎：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。其可以将业务决策与服务进行解耦。缩短开发路径，提高效率。

规则引擎组成：数据输入、规则理解、规则执行

其中数据输入包括两部分：预定义的语法编写的规则和业务的数据规则理解：按照预定义的语法理解规则执行：需要类型检查等额外的工作

应用场景：风险对抗、活动策略运营、数据分析和清洗

也就是规则引擎是如何实现的。分别学习了词法分析、语法分析、抽象语法树、参数注入、类型检查。

词法分析：通过状态机，将源代码字符转换成一个个token，来让下一阶段使用。比如说对“李想通过了青训营”这句话，经过词法分析后拆分成了“李想”、“通过了”、“青训营”这三部分。
语法分析：在词法分析的基础上，识别整个表达式的语法结构。比如上式中，“李想”是主语，“通过了”是谓语，“青训营”是宾语。
抽象语法树：表达式抽象语法结构的树状表示，对于一个表达式，抽象语法树一定是唯一确定的。抽象语法树中每个节点是一个语法单元，每个节点还可以有下级节点。
参数注入：在规则执行过程中，使用输入的参数值来计算语法树中的标识符节点值的过程
类型检查：验证执行的结果是否为合适的数据类型。在抽象语法树中，通常会验证某节点的子节点的数据类型是否合法。类型综合指根据子表达式的类型构造出父表达式的类型。类型检查可以在编译时检查，也可以在执行时检查。编译时检查需要提前声明参数类型，在构建语法树时进行类型检查。而执行时检查则是根据参数输入的类型，在执行过程中进行类型检查。

有限自动机（Finite state machine）是一个状态机，该状态机在任何一个状态，基于输入的字符，都能做一个确定的状态转换。

还学习了上下文无关语法（在本节课中只是学习了语言句子无需考虑上下文，就可以判断正确性这个定义）和梯度下降算法（自顶向下构造语法树，从根节点开始，可能会用到递归）。还需要补充其他的知识（我编译原理还是没学好啊）

首先学习了设计目标，设计规则引擎时要让规则引擎支持特定的词法、运算符、数据类型和优先级。并且支持基于以上预定义语法的规则表达式的编译和执行。

之后学习了本节课中的规则引擎支持的词法、运算符、数据类型以及优先级。需要设计词法分析的状态机，预先定义好每种操作符的执行逻辑，自己设计好各个逻辑。

经过本节课的学习，了解了什么是规则引擎，以及规则引擎的应用场景，并且学习了设计规则引擎的步骤，并通过一个demo加深了理解。