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前置技能:Java 基础,ADT
程序员们总是为哪种语言更好而争论不休,而强悍的大佬也为自己造出语言而感到高兴。造语言也被称为程序员的三大浪漫之一。这样一项看上去高难度的活动总是让萌新望而生畏,接下来我要介绍一种世界上最简单的图灵完备语言并给出 100 行Java代码的解释器实现。让萌新也能体验造语言的乐趣。
1936年,丘奇(Alonzo Church)提出了一种非常简单的计算模型,叫λ演算(Lambda Calculus)。
一些不严谨的通俗理解:
λ表达式中的函数定义
(λ x. E)
就是定义了数学上的函数f(x)=E
,只不过没有名字,λ
代表一个函数定义的开始,而.
左边的是函数的自变量,可以是任意符号,这里用了x
,.
的右边是函数的内容E
,可以是任意 λ 表达式。而函数应用
F X
就是对于一个数学上的函数F
求值F(X)
,F
就是函数,X
就是参数。比如(λ x. x)
就是f(x)=x
,比如(λ x. (x x))
可以表示为f(x) = x(x)
,其中x
应当是个函数,不过这在数学里面是不允许的,而((λ x. (x x)) y)
就可以表示为数学上的f(x) = x(x), f(y)
也就是y(y)
。和传统数学函数最不一样的是λ演算里面的函数可以在任何位置被定义并且没有名字,并且可以被当作变量传递也可以作为函数的计算结果。
一个λ表达式有三种组成可能:变量 x
、函数定义 (λ x. E)
、函数应用 (F X)
。其中 x
是一个抽象的符号, E, F, X
是 λ 表达式。注意这是递归的定义,我们可以通过组合三种形式来构造复杂的 λ 表达式。比如 ((λ x. (x x)) y)
整体是一个函数应用,其 F
是函数定义 (λ x. (x x))
, X
是 y
,而 (λ x. (x x))
函数定义的 x
是变量 x
, E
是 (x x)
。
λ表达式的计算也称为归约 (reduce) ,只需要将函数应用整体变换,变换结果为其作为函数定义的第一项 F
(也就是 (λ x. E)
) 中 E
里出现的所有自由的 x
替换为其第二项 X
,也就是说 ((λ x. E) X)
会被归约为 E(x → X)
,。听上去挺复杂,举个最简单的例子 ((λ x. (x x)) y)
可以归约为 (y y)
。我这里提到了自由的 x
,意思是说它不是任何λ函数定义的自变量,比如 (λ x. (x t))
中的 x
就是不自由的, t
就是自由的。
函数定义有比函数应用更低的优先级,也就是说是 (λ x. (x x))
可以写成 (λ x. x x)
。函数应用是左结合的,所以 ((x x) x)
可以写成 (x x x)
。
首先,我们要用 ADT 定义出 λ 表达式的数据结构:
interface Expr {};
// Value 变量
class Val implements Expr {
String x;
UUID id;
Val(String s) {
x = s;
}
Val(String s, UUID id) {
x = s;
this.id = id;
}
public String toString() {
return x;
}
public boolean equals(Object obj) {
if (obj instanceof Val)
return id.equals(((Val) obj).id);
return false;
}
}
// Function 函数定义
class Fun implements Expr {
Val x;
Expr e;
Fun(String s, Expr a) {
x = new Val(s);
e = a;
}
Fun(Val s, Expr a) {
x = s;
e = a;
}
public String toString() {
return "(λ " + x + ". " + e + ")";
}
}
// Apply 函数应用
class App implements Expr {
Expr f, x;
App(Expr e1, Expr e2) {
f = e1;
x = e2;
}
public String toString() {
return "(" + f + " " + x + ")";
}
}
注意到上面代码中
Val
有一个类型为UUID
的字段,同时equals
函数只比较id
字段,这个字段是用来区分相同名字的不同变量的。如果不做区分那么对于下面的 λ 表达式:
λ z. (λ x. (λ z. x)) z
会被规约成
λ z. (λ z. z)
然而实际上最内层的
z
最开始是被最外层的函数定义定义的,而这里它被内层的函数定义错误地捕获(Capture)了,所以正确的规约结果应该是:λ z'. (λ z. z')
然后就可以构造 λ 表达式了,比如 (λ x. x (λ x. x)) y
就可以这样构造:
Expr expr = new App(
new Fun("x",
new App(new Val("x"),
new Fun("x", new Val("x")))),
new Val("y"));
然后就可以定义归约函数 reduce
和应用自由变量函数 apply
还有用来生成 UUID
的 genUUID
函数和 applyUUID
函数:
interface Expr {
Expr reduce();
Expr apply(Val v, Expr ex);
Expr genUUID();
Expr applyUUID(Val v);
}
class Val implements Expr {
public Expr reduce() { return this; }
public Expr apply(Val v, Expr ex) {
if (equals(v)) return ex;
return this;
}
public Expr genUUID() {
return this;
}
public Expr applyUUID(Val a) {
if (x.equals(a.x)) return new Val(x, a.id);
return this;
}
}
class Fun implements Expr {
public Expr reduce() { return this; }
public Expr apply(Val v, Expr ex) {
if (v.equals(x)) return this;
return new Fun(x, e.apply(v, ex));
}
public Expr genUUID() {
if (x.id == null) {
Val v = new Val(x.x, UUID.randomUUID());
return new Fun(v, e.applyUUID(v).genUUID());
}
return new Fun(x, e.genUUID());
}
public Expr applyUUID(Val v) {
if (x.x.equals(v.x)) return this;
return new Fun(x, e.applyUUID(v));
}
}
class App implements Expr {
public Expr reduce() {
Expr fr = f.reduce();
if (fr instanceof Fun) {
Fun fun = (Fun) fr;
return fun.e.apply(fun.x, x).reduce();
}
return new App(fr, x);
}
public Expr apply(Val v, Expr ex) {
return new App(f.apply(v, ex),
x.apply(v, ex));
}
public Expr genUUID() {
return new Fun(f.genUUID(), x.genUUID());
}
public Expr applyUUID(Val v) {
return new Fun(f.applyUUID(v), x.applyUUID(v));
}
}
注意在 reduce
一个表达式之前应该先调用 genUUID
来生成变量标签否则会抛出空指针异常。
以上就是 100 行 Java 写成的解释器啦!