这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 10 天
规则引擎是一种嵌入在应用服务中的组件，可以将灵活多变的业务决策从服务代码中分离出来。通过使用预定义的语义模块来编写业务逻辑规则。在执行时接受数据输入、解释业务规则，并做出决策。规则引擎能大大提高系统的灵活性和扩展性。
在字节跳动，规则引擎已经在风控识别、活动运营、配置下发等场景得到了广泛的应用。开发人员可以将业务逻辑与服务代码解耦，实现灵活、高效的业务策略发布。目前公司内部基于规则引擎的动态决策系统已经承接了千万级别QPS的决策请求。
- 编译的概念:
- 编译的过程发生了什么？
- 一般分为哪几个步骤，每个步骤的中间结果是什么？
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词法分析：
- 词法如何表示？| 正则文法
- 词法分析阶段的输出是什么
- 词法分析阶段是怎么做的？
- 词法分析可能会产生什么问题？
- 如何解决词法分析过程中产生的问题？| 左递归问题怎么解决
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语法分析
- 语法如何表示？上下文无关语法、巴克斯范式怎么理解
- 语法分析阶段的输出是什么？ 一般怎么表示
- 语法分析有哪些方式？什么是递归下降算法？
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抽象语法树
- 抽象语法树是什么？
- 抽象语法树如何执行？
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类型检查
- 类型检查怎么做？有哪些方式？
- 类型检查什么时候做？有什么区别？
解释型语言和编译型语言
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有的语言提前把代码一次性转换完毕，这种就是编译型语言，用的转换工具就叫编译器，比如C、C++、Go。一次编译可重复执行
- 编译后产物不能跨平台，不同系统对可执行文件的要求不同。.exe
- 特殊的，c、c++、汇编、源代码也不能跨平台
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有的语言则可以一边执行一边转化，用到哪里了就转哪里，这种就是解释性语言，用的转化工具叫虚拟机或者解释器，比如java python、javascript
编程语言为什么不用人类的语言（自然语言），而是用上下文无关的文法呢？ 因为
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便于设计编译器。 客观上技术目前无法实现，如果使用了上下文相关文法，那就是真正实现了人工智能，NLP领域将会有重大突破。
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便于代码开发维护。 如果开发出来的代码像高考的语文阅读理解一样，每个人都有不同的理解，那么，到底哪个才是作者真正想要表达的？如果人类都确定不了含义，那计算机同样也确定不了，最终结果就是错误执行或无法执行。
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汇编语言/机器语言是上下文无关的。CPU执行指令时，读到哪条执行哪条。如果CPU需要考虑上下文，来决定一个语句到底要做什么，那么CPU执行一条语句会比现在慢千倍万倍。考虑上下文的事情，完全可以用户在编程的时候用算法实现。既然机器语言是上下文无关的，那高级语言也基本上是上下文无关的，可能有某些个别语法为了方便使用，设计成了上下文相关的，比如脚本语言的弱类型。在便于使用的同时，增加了解析器的复杂度。
