5、Rust 算术表达式处理:分词器、解析器与求值器

Rust 算术表达式处理:分词器、解析器与求值器

1. 分词器构建

在处理算术表达式时,首先需要将输入的表达式转换为一个个的标记(Token),这个过程由分词器(Tokenizer)完成。以下是分词器的工作规则:
- 遇到 ( 字符,生成 LeftParen 标记。
- 遇到 ) 字符,生成 RightParen 标记。
- 遇到任意数字 x ,生成 Num(x) 标记。
- 遇到文件结束符(EOF),生成 EOF 标记。

1.1 分词器的数据处理

分词器有两个公共方法:
- new() :使用用户提供的算术表达式创建一个新的分词器。
- next() :读取表达式中的字符并返回下一个标记。

以下是 new() 方法的代码:

src/parsemath/tokenizer.rs
impl<'a> Tokenizer<'a> {
    pub fn new(new_expr: &'a str) -> Self {
        Tokenizer {
            expr: new_expr.chars().peekable(),
        }
    }
}
【激光质量检测】利用丝杆步进电机的组合装置带动光源的移动,完成对光源使用切片法测量其光束质量的目的研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了利用丝杆步进电机的组合装置带动光源移动,结合切片法实现对激光光源光束质量的精确测量方法,并提供了基于Matlab的代码实现方案。该系统通过机械装置精确控制光源位置,采集不同截面的光强分布数据,进而分析光束的聚焦特性、发散角、光斑尺寸等关键质量参数,适用于高精度光学检测场景。研究重点在于硬件控制图像处理算法的协同设计,实现了自动化、高重复性的光束质量评估流程。; 适合人群:具备一定光学基础知识和Matlab编程能力的科研人员或工程技术人员,尤其适合从事激光应用、光电检测、精密仪开发等相关领域的研究生及研发工程师。; 使用场景及目标:①实现对连续或脉冲激光输出光束的质量评估;②为激光加工、医疗激光、通信激光等应用场景提供可靠的光束分析手段;③通过Matlab仿真实际控制对接,验证切片法测量方案的有效性精度。; 阅读建议:建议读者结合机械控制原理光学测量理论同步理解文档内容,重点关注步进电机控制逻辑切片数据处理算法的衔接部分,实际应用时需校准装置并优化采样间距以提高测量精度。
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