什麼是Interpreter Pattern？
Interpreter Pattern中的Abstract Expression是什麼？
Interpreter Pattern中的Terminal Expression和Non-terminal Expression有何不同？
Interpreter Pattern是否能處理大型的語法樹？
Interpreter Pattern如何與其他Design Pattern搭配使用？
Interpreter Pattern 是一種設計模式，它定義了一種方式來解釋語言的語法規則，用於創建一個解釋器，以解析和執行語言的表達式。這種模式的核心思想是將一個特定的語言解釋器分離出來，使得它可以獨立於整個語言系統的其他部分進行開發和維護。Interpreter Pattern 主要由以下兩個組成部分組成：
1.文法（Grammar）：定義了語言中可以使用的合法語法結構。
2.解釋器（Interpreter）：用於對文法表示的語言語句進行解釋和執行。
例如，我們可以創建一個簡單的解釋器來解析和執行 SQL 語句，如下所示：
<SQL Query> ::= SELECT <Columns> FROM <Table> WHERE <Conditions>
<Columns> ::= <Column Name> | <Column Name>, <Columns>
<Conditions> ::= <Field> <Operator> <Value>
<Table> ::= <Table Name>
<Column Name> ::= <String>
<Operator> ::= = | > | < | >= | <= | <>
<Value> ::= <String>
<Field> ::= <String>
class SQLInterpreter:
def __init__(self, query: str):
self.tokens = query.split()
self.columns = []
self.table = ""
self.conditions = {}
def interpret(self):
if "select" in self.tokens:
for i in range(self.tokens.index("select") + 1, self.tokens.index("from")):
if self.tokens[i] != ",":
self.columns.append(self.tokens[i])
if "from" in self.tokens:
self.table = self.tokens[self.tokens.index("from") + 1]
if "where" in self.tokens:
i = self.tokens.index("where") + 1
while i < len(self.tokens):
self.conditions[self.tokens[i]] = self.tokens[i + 2]
i += 3
# 執行 SQL 查詢語句並生成結果
...
query = "select id, name from customers where age > 18"
interpreter = SQLInterpreter(query)
interpreter.interpret()
在以上示例中，我們創建了一個簡單的 SQL 解釋器，它可以解釋和執行 SQL 查詢語句，並返回查詢結果。使用這種模式可以將解釋器與整個系統的其他部分解耦，從而更好地管理和維護系統。
Interpreter模式是一種行為模式，它用於將一個語言表示成某個規則和操作的解釋器。
Interpreter模式由四個元素組成：客戶端，上下文，抽像表達式和具體表達式。
客戶端負責創建表示語言的表達式和解釋器，以及定義經由解釋器解釋的語言。
上下文包含解釋器將要處理的數據。
抽像表達式可以是一個接口或抽像類，它定義了解釋器所需的公共操作。
具體表達式實現了抽像表達式所定義的操作，並與為該語言或語法規則定義的標記對應。
Interpreter模式的目的是定義一個語言，並且將這個語言編譯成一個可執行的指令序列。
Interpreter模式通常會和其他模式，如Composite模式、Iterator模式、Visitor模式等一起使用，以實現更複雜的結構。
Interpreter模式的優點包括：區分了文法規則和操作，易於擴展和修改，使代碼結構更具有可讀性。
Interpreter模式的缺點則包括：解釋器可以變得非常複雜，特別是當需要支持多種語言時；編譯出的指令序列可能不高效，因為每個表達式都要解釋一遍。
答案：