2.4 使用语法分析树来构建语言类应用程序
为了编写一个语言类应用程序，我们必须对每个输入的词组或者子词组执行一些适当的操作。进行这项工作最简单的方式是操作语法分析器自动生成的语法分析树。这种方式的优点在于，我们能够重回我们所熟悉的Java领域。这样，在语言类应用程序进一步的构建过程中，我们就不需要再学习复杂的ANTLR语法了。
首先，我们来认识一下ANTLR在识别和建立语法分析树的过程中使用的数据结构和类名。熟悉这些数据结构将为我们未来的讨论奠定基础。
前已述及，词法分析器处理字符序列并将生成的词法符号提供给语法分析器，语法分析器随即根据这些信息来检查语法的正确性并建造出一棵语法分析树。这个过程对应的ANTLR类是CharStream、Lexer、Token、Parser，以及ParseTree。连接词法分析器和语法分析器的“管道”就是TokenStream。图2-2展示了这些类型的对象在内存中的交互方式。
ANTLR尽可能多地使用共享数据结构来节约内存。如图2-2所示，语法分析树中的叶子节点（词法符号）仅仅是盛放词法符号流中的词法符号的容器。每个词法符号都记录了自己在字符序列中的开始位置和结束位置，而非保存子字符串的拷贝。其中，不存在空白字符对应的词法符号（索引为2和4的字符）的原因是，我们假定我们的词法分析器会丢弃空白字符。
图2-2中也显示出，ParseTree的子类RuleNode和TerminalNode，二者分别是子树的根节点和叶子节点。RuleNode有一些令人熟悉的方法，例如getChild()和getParent()，但是，对于一个特定的语法，RuleNode并不是确定不变的。为了更好地支持对特定节点的元素的访问，ANTLR会为每条规则生成一个RuleNode的子类。如图2-3所示，在我们的赋值语句的例子中，子树根节点的类型实际上是StatContext、AssignContext以及ExprContext。
因为这些根节点包含了使用规则识别词组过程中的全部信息，它们被称为上下文（context）对象。每个上下文对象都知道自己识别出的词组中，开始和结束位置处的词法符号，同时提供访问该词组全部元素的途径。例如，AssignContext类提供了方法ID()和方法expr()来访问标识符节点和代表表达式的子树。
给定这些类型的具体实现，我们可以手工写出对语法分析树进行深度优先遍历的代码。这样，在访问其中的节点时，我们可以进行一切所需的操作。这个过程中的典型操作是诸如计算结果、更新数据结构或者产生输出一类的事情。实际上，我们可以利用ANTLR自动生成并遍历树的机制，而不需要每次都重复编写遍历树的代码。