学习编译原理的脉络
（旧文整理）
阿男老师，我学过编译原理，研究生也上过形式语言自动机的课，有一定的理论基础了，但是编译原理的技术是个短板，该怎么下手呢？谢谢老师。
答：这个问题在之前的文章中写过很多，但是没有集中在一起讲过，这里就集中讲一下。
首先编译原理是一个很大的范畴，需要学习的领域很多，总的来讲可以分为「前端」和「后端」。
「前端」是用来处理 Context Free Language ，把 text 转化成 tokens ，然后再把 tokens 通过 syntax rules 转化成 AST 的过程。
其中把 text 转化成 tokens ，一般用到的技术是 Regular Expression ，也就是「正则表达式」，背后对应的是无状态的自动机 NFA ， NFA 可以转化为 DFA 。
然后， tokens 根据 syntax rules 进行 semantic analysis 的过程，是通过 parser 来完成的。
因为 context free language 需要分析文本前后的联系，也就是所谓代码的内在关系，所以必须用到内存，但不必用到随机存取内存，因此就在无状态自动机基础上加上 stack memory ，变成 Pushdown Automaton ，也就是 PDA ，下推自动机。
而我们把语言设计的范围限定在 Deterministic context-free grammars 这里，那么就可以使用 Deterministic Pushdown Automaton 进行分析。
1965年，Donald Knuth发明了 LR(k) parser 并证明了 LR(k) grammar 可以表示任何 Deterministic context-free language 。
Parser要学的东西主要是这里，这块人类研究的比较透彻，而且也不怎设计具体的硬件实现等等。所以大家可以重点把这里学好。
这块推荐一本书：
书名叫做 Parsing Techniques: A Practical Guide (Monographs in Computer Science) 2nd Edition 。关于Parser，你需要看这本书。
关于正则表达式的实现，看的文章：
-https://www.douban.com/note/tags/Parsing?people=weinanli-
接下来我们说一说「后端」吧。「后端」就是把 AST 转化成实际的目标代码。这里面用到的技术就是万花筒了，而且面对的实际情况也是五花八门。
为什么呢？因为目标代码决定了具体实现。比如，如果目标代码是汇编语言，那么汇编语言就是和CPU打交道，每种CPU的架构不同，需要生成的汇编代码不同。
当然我们常用的是Intel架构的CPU，那么把源代码最终转化成目标代码的时候，就要考虑变量的寄存器分配，内存管理，对操作系统接口的调用，等等。
这些知识和Parser那块用到的太不一样了，当然有些算法上可能有可以共用的部分，但是，更多来自于对目标平台的知识掌握。如果你写一个C语言的compiler，最终生成汇编代码，如果你不了解操作系统和Intel的CPU架构，那几乎是不可能完成「后端」的实现的。
此外，目标代码还可能是虚拟机的代码，比如Java的代码最终要编译成 JVM 上面的 bytecode ，那么你要是实现Java的compiler，就需要学习 JVM 这个虚拟机的架构，以及 bytecode 的知识。
当然，通用的知识还是有的，因为compiler的目标代码一般都比较低层，不管是Intel的CPU上运行的汇编代码，还是JVM虚拟机bytecode，都会遇到内存管理，寄存器分配等方面的问题。
这些地方的知识，就是操作系统和硬件架构的知识，以及很多不同算法的综合应用，这些地方需要常年大量系统的综合学习，也是在给大家写的系列文章在做的事情。
后端这块不可能有一本书来教你全部的知识，但是有一些通用的知识还是可以学习的，就推荐这本吧：
关于编译原理的学习脉络，就讲这么多。而且自己在长期写文章，大家一直跟下去也会有收获。