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现在最核心的 DFA 已经成功构造出来了，最后一步就是根据 DFA 得到完整的词法分析器。
由于目前还不能像 Flex 那样支持词法定义文件，所以仍然需要在程序中定义规则，而且也不能非常灵活的自定义词法分析器，不过基本的东西完全够用了。
一、词法规则的定义
词法分析器用到的所有规则都在 Grammar<T> 类中定义，这里的泛型参数 T 表示词法分析器的标识符的类型（必须是一个枚举类型）。定义规则方法包括：定义上下文的 DefineContext 方法、定义正则表达式的 DefineRegex 方法和定义终结符的 DefineSymbol 方法。
调用 DefineContext 方法定义的词法分析器上下文，会使用 LexerContext 类的实例表示，它的基本定义如下所示：
// 当前上下文的索引。
int Index;
// 当前上下文的标签。
string Label;
// 当前上下文的类型。
LexerContextType ContextType;
在词法分析器中，仅可以通过标签来切换上下文，因此 LexerContext 类本身被设置为 internal。
上下文的类型就是包含型或者排除型，等价于 Flex 中的 %s 和 %x 定义（可参见 Flex 的 Start Conditions）。这里简单的解释下，在进行词法分析时，如果当前上下文是排除型的，那么仅在当前上下文中定义的规则会被激活，其它的（非当前上下文中定义的）规则都会失效。如果当前上下文是包含型的，那么没有指定任何上下文的规则也会被激活。
默认上下文标签为 "Initial"。
Grammar<T> 中定义正则表达式的 DefineRegex 方法，就等价于 Flex 中的定义段（Definitions Section），可以定义一些常见的正则表达式以简化规则的定义，例如可以定义
grammar.DefineRegex("digit", "[0-9]");
在正则表达式的定义中，就可以直接使用 "{digit}" 来引用预先定义的正则表达式。
最后是定义终结符的 DefineSymbol 方法，就对应于 Flex 中的规则段（Rules Section），可以定义终结符的正则表达式和相应的动作。
终结符的动作使用 Action<ReaderController<T>> 来表示，由 ReaderController<T> 类来提供 Accept，Reject，More 等方法。
其中，Accept 方法会接受当前词法单元，并返回 Token 对象。Reject 方法会拒绝当前匹配，转而寻找次优的规则，这个操作会使词法分析器的所有匹配变慢，需要谨慎使用。More 方法通知词法分析器，下次匹配成功时，不替换当前的文本，而是把新的匹配追加在后面。
Accept 方法和 Reject 方法是相互冲突的，每次匹配成功只能调用其中的一个。如果两个都未调用，那么词法分析器会认为当前匹配是成功的，但不会返回 Token，而是继续匹配下一个词法单元。
二、词法分析器的实现
2.1 基本的词法分析器
由于多个规则间是可能产生冲突的，例如字符串可以与多个正则表达式匹配，因此在说明词法分析器之前，首先需要定义一个解决冲突的规则。这里采用与 Flex 相同的规则：
- 总是选择最长的匹配。
- 如果最长的匹配与多个正则表达式匹配，总是选择先被定义的正则表达式。
基本的词法分析器非常简单，它只能实现最基础的词法分析器功能，不能支持向前看符号和 Reject 动作，但是大部分情况下，这就足够了。
这样的词法分析器几乎相当于一个 DFA 执行器，只要不断从输入流中读取字符送入 DFA 引擎，并记录下来最后一次出现的接受状态就可以了。当 DFA 引擎到达了死状态，找到的词素就是最后一次出现的接受状态对应的符号（这样就能保证找到的词素是最长的），对应多个符号的时候只取第一个（之前已经将符号索引从小到大进行了排序，因此第一个符号就是最先定义的符号）。
简单的算法如下：
输入：DFA $D$
$s = s_0$
while (c != eof) {
$s = D[c]$
if ($s \in FinalStates$) {
$s_{last} = s$
}
c = nextChar();
}
$s_{last}$ 即为匹配的词素
实现该算法的代码可见 SimpleReader<T> 类，核心代码如下：
// 最后一次匹配的符号和文本索引。
int lastAccept = -1, lastIndex = Source.Index;
while (true) {
int ch = Source.Read();
if (ch == -1) {
// End Of File。
break;
}
state = base.LexerRule.Transitions[state, base.LexerRule.CharClass[ch]];
if (state == LexerRule.DeadState) {
// 没有合适的转移，退出。
break;
}
int[] symbolIndex = base.LexerRule.SymbolIndex[state];
if (symbolIndex.Length > 0) {
lastAccept = symbolIndex[0];
lastIndex = Source.Index;
}
}
if (lastAccept >= 0) {
// 将流调整到与接受状态匹配的状态。
Source.Unget(Source.Index - lastIndex);
DoAction(base.LexerRule.Actions[lastAccept], lastAccept, Source.Accept());
}
2.2 支持定长的向前看符号的词法分析器
接下来，将上面的基本的词法分析器进行扩展，让它支持定长的向前看符号。
向前看符号的规则形式为 $r = s/t$，如果 $s$ 或 $t$ 可以匹配的字符串长度是固定的，就称作定长的向前看符号；如果都不是固定的，则称为变长的向前看符号。
例如正则表达式 abcd 或者 [a-z]{2}，它们可以匹配的字符串长度是固定的，分别为 4 和 2；而正则表达式 [0-9]+ 可以匹配的字符串长度就是不固定的，只要是大于等于一都是可能的。
区分定长和变长的向前看符号，是因为定长的向前看符号匹配起来更容易。例如正则表达式 a\*/bcd，识别出该模式后，直接回退三个字符，就找到了 a* 的结束位置。
对于规则 abc/d*，识别出该模式后，直接回退到只剩下三个字符，就找到了 abc 的结束位置。
我将向前看符号可以匹配的字符串长度预先计算出来，存储在 int?[] Trailing 数组中，其中 null 表示不是向前看符号，正数表示前面（$s$）的长度固定，负数表示后面（$t$）的长度固定，0 表示长度都不固定。
所以，只需要在正常的匹配之后，判断 Trailing 的值。如果为 null，不是向前看符号，不用做任何操作；如果是正数 n，则把当前匹配的字符串的前 n 位取出来作为实际匹配的字符串；如果是负数 -n，则把后 n 位取出来作为实际匹配的字符串。实现的代码可见 FixedTrailingReader<T> 类。
2.3 支持变长的向前看符号的词法分析器
对于变长的向前看符号，处理起来则要更复杂些。因为不能确定向前看的头是在哪里（并没有一个确定的长度），所以必须使用堆栈保存所有遇到的接受状态，并沿着堆栈向下找，直到找到包含 int.MaxValue - symbolIndex 的状态（我就是这么区分向前看的头状态的，可参见上一篇《C# 词法分析器（五）转换 DFA》的 2.4 节 DFA 状态的符号索引）。
需要注意的是，变长的向前看符号是有限制的，例如正则表达式 ab\*/bcd\*，这时无法准确的找到 ab\* 的结束位置，而是会找到最后一个 b 的位置，导致最终匹配的词素不是想要的那个。出现这种情况的原因是使用 DFA 进行字符串匹配的限制，只要是前一部分的结尾与后一部分的开头匹配，就会出现这种问题，所以要尽量避免定义这样的正则表达式。
实现的代码可见 RejectableTrailingReader<T> 类，沿着状态堆栈寻找目标向前看的头状态的代码如下：
// stateStack 是状态堆栈
int target = int.MaxValue - acceptState;
while (true) {
astate = stateStack.Pop();
if (ContainsTrailingHead(astate.SymbolIndex, target)) {
// 找到了目标状态。
break;
}
}
// ContainsTrailingHead 方法利用符号索引的有序，避免了很多不必要的比较。
bool ContainsTrailingHead(int[] symbolIndex, int target) {
// 在当前状态中查找，从后向前找。
for (int i = symbolIndex.Length - 1; i >= 0; i--) {
int idx = symbolIndex[i];
// 前面的状态已经不可能是向前看头状态了，所以直接退出。
if (idx < base.LexerRule.SymbolCount) {
break;
}
if (idx == target) {
return true;
}
}
return false;
}
在沿着堆栈寻找向前看头状态的时候，不必担心找不到这样的状态，DFA 执行时，向前看的头状态一定会在向前看状态之前出现。
2.4 支持 Reject 动过的词法分析器
Reject 动作会指示词法分析器跳过当前匹配规则，而去寻找同样匹配输入（或者是输入的前缀）的次优规则。
比如下面的例子：
g.DefineSymbol("a", c => { Console.WriteLine(c.Text); c.Reject(); });
g.DefineSymbol("ab", c => { Console.WriteLine(c.Text); c.Reject(); });
g.DefineSymbol("abc", c => { Console.WriteLine(c.Text); c.Reject(); });
g.DefineSymbol("abcd", c => { Console.WriteLine(c.Text); c.Reject(); });
g.DefineSymbol("bcd", c => { Console.WriteLine(c.Text); });
g.DefineSymbol(".", c => { });
对字符串 "abcd" 进行匹配，最后输出的结果是：
abcd
abc
ab
a
bcd
具体的匹配过程如下所示：
第一次匹配了第 4 个规则 "abcd"，然后输出字符串 "abcd"，并 Reject。
所以词法分析器会尝试次优规则，即第 3 个规则 "abc"，然后输出字符串 "abc"，并 Reject。
接下来继续尝试次优规则，即第 2 个规则 "ab"，然后输出字符串 "ab"，并 Reject。
继续尝试次优规则，即第 1 个规则 "a"，然后输出字符串 "a"，并 Reject。
然后，继续尝试次优规则，即第 6 个规则 "."，此时字符串 "a" 被成功匹配。
最后，剩下的字符串 "bcd" 恰好与规则 5 匹配，所以直接输出 "bcd"。
在实现上，为了做到这一点，同样需要使用堆栈来保存所有遇到的接受状态，如果当前匹配被 Reject，就沿着堆栈找到次优的匹配。实现的代码可见 RejectableReader<T> 类。
上面这四个小节，说明了词法分析器的基本结构，和一些功能的实现。实现了所有功能的词法分析器实现可见 RejectableTrailingReader<T> 类。
三、一些词法分析的例子
接下来，我会给出一些词法分析器的实际用法，可以作为参考。
3.1 计算器
我首先给出一个计算器词法分析程序的完整代码，之后的示例就只包含规则的定义了。
Grammar g = new Grammar();
g.DefineSymbol("[0-9]+");
g.DefineSymbol("\\+");
g.DefineSymbol("\\-");
g.DefineSymbol("\\*");
g.DefineSymbol("\\/");
g.DefineSymbol("\\^");
g.DefineSymbol("\\(");
g.DefineSymbol("\\)");
// 吃掉所有空白。
g.DefineSymbol("\\s", c => { });
LexerRule lexer = g.CreateLexer();
string text = "456 + (98 - 56) * 89 / -845 + 2^3";
TokenReader reader = lexer.GetReader(text);
while (true) {
try {
Token token = reader.ReadToken();
if (token.Index == Token.EndOfFileIndex) {
break;
} else {
Console.WriteLine(token);
}
}
catch (SourceException se) {
Console.WriteLine(se.Message);
}
}
// 输出为：
Token #0 456
Token #1 +
Token #6 (
Token #0 98
Token #2 -
Token #0 56
Token #7 )
Token #3 *
Token #0 89
Token #4 /
Token #2 -
Token #0 845
Token #1 +
Token #0 2
Token #5 ^
Token #0 3
3.2 字符串
下面的例子可以匹配任意的字符串，包括普通字符串和逐字字符串（@"" 这样的字符串）。由于代码中的字符串用的都是逐字字符串，所以双引号比较多，一定要数清楚个数。
g.DefineRegex("regular_string_character", @"[^""\\\n\r\u0085\u2028\u2029]|(\\.)");
g.DefineRegex("regular_string_literal", @"\""{regular_string_character}*\""");
g.DefineRegex("verbatim_string_characters", @"[^""]|\""\""");
g.DefineRegex("verbatim_string_literal", @"@\""{verbatim_string_characters}*\""");
g.DefineSymbol("{regular_string_literal}|{verbatim_string_literal}");
string text = @"""abcd\n\r""""aabb\""ccd\u0045\x47""@""abcd\n\r""@""aabb\""""ccd\u0045\x47""";
// 输出为：
Token #0 "abcd\n\r"
Token #0 "aabb\"ccd\u0045\x47"
Token #0 @"abcd\n\r"
Token #0 @"aabb\""ccd\u0045\x47"
3.3 转义的字符串
下面的例子利用了上下文，不但可以匹配任意的字符串，同时还可以对字符串进行转义。
g.DefineContext("str");
g.DefineContext("vstr");
g.DefineSymbol(@"\""", c => { c.PushContext("str"); textBuilder.Clear(); });
g.DefineSymbol(@"@\""", c => { c.PushContext("vstr"); textBuilder.Clear(); });
g.DefineSymbol(@"<str>\""", c => { c.PopContext(); c.Accept(0, textBuilder.ToString(), null); });
g.DefineSymbol(@"<str>\\u[0-9]{4}", c =>
textBuilder.Append((char)int.Parse(c.Text.Substring(2), NumberStyles.HexNumber)));
g.DefineSymbol(@"<str>\\x[0-9]{2}", c =>
textBuilder.Append((char)int.Parse(c.Text.Substring(2), NumberStyles.HexNumber)));
g.DefineSymbol(@"<str>\\n", c => textBuilder.Append('\n'));
g.DefineSymbol(@"<str>\\\""", c => textBuilder.Append('\"'));
g.DefineSymbol(@"<str>\\r", c => textBuilder.Append('\r'));
g.DefineSymbol(@"<str>.", c => textBuilder.Append(c.Text));
g.DefineSymbol(@"<vstr>\""", c => { c.PopContext(); c.Accept(0, textBuilder.ToString(), null); });
g.DefineSymbol(@"<vstr>\""\""", c => textBuilder.Append('"'));
g.DefineSymbol(@"<vstr>.", c => textBuilder.Append(c.Text));
string text = @"""abcd\n\r""""aabb\""ccd\u0045\x47""@""abcd\n\r""@""aabb\""""ccd\u0045\x47""";
// 输出为：
Token #0 abcd
Token #0 aabb"ccdEG
Token #0 abcd\n\r
Token #0 aabb\"ccd\u0045\x47
可以看到，这里的输出结果，恰好是 3.2 节的输出结果转义之后的结果。需要注意的是，这里利用 c.Accept() 方法修改了要返回的词法单元，而且由于涉及到多重转义，在设计规则的时候一定要注意双引号和反斜杠的个数。
现在，完整的词法分析器已经成功构造出来，本系列暂时就到这里了。相关代码都可以在这里找到，一些基础类（如输入缓冲）则在这里。