java中使用es的dsl_基于DSL的基于图论的Java程序中输入图数据的方法

java中使用es的dsl

我们大多数人已经编写了一些处理图论算法的程序，例如找到两个顶点之间的最短路径，找到给定图的最小生成树等等。在这些算法的每一种中，表示图形的编程方式是使用邻接矩阵或邻接列表。两者都不是定义图形输入的非常直观的方法。例如，如果未在正确的列和行中进行输入，则邻接矩阵可能会导致错误。此外，在运行时，您不太确定哪个行/列代表哪个边，当涉及到具有大量顶点的图形的输入时，事情会变得更加复杂。

在我的工程研究期间，我已经用Java实现了许多图形算法，并且在所有这些图形算法中，我都嵌套了for循环以获取邻接矩阵输入。最近，当我阅读Martin Fowlers的DSL书籍时，我想到了创建DSL来提供图形输入的想法，即DSL，它将允许用户指定顶点，边及其权重。我选择了已实现的图形算法，只是去除了邻接矩阵输入，而是使用了我创建的DSL。该算法就像一个魅力。

在这篇文章中，我将通过采用不同的图形输入并为它们显示DSL来显示DSL的有效语法。然后，我将向您展示我创建的库，该库由图的语义模型，DSL的解析器和词法分析器以及一个简单的构建器API组成，该API从DSL脚本中填充语义模型。解析器和词法分析器是使用ANTLR生成的，因此该库要求ANTLR Jar在类路径中可用。最后，我将展示如何使用Kruskals算法将该DSL用于查找最小生成树。

DSL语法和一些示例

下图（g1）的DSL：

图表G1

Graph {A1 -> B2 (12.3)B2 -> C3(0.98)C3->D4 (2)D4 ->E5 (12.45)
}

请注意，上述DSL中的元素之间存在不同的空间。这只是为了显示可以编写DSL的不同方式。

下图（g2）的DSL为：

图G2

Graph{A1 -> B2 (12.3)B2 -> C3 (0.98)C3 -> D4 (2)E5
}

请注意，“图形”和“ {”之间没有空格。这只是为了显示它的不同编写方式。

下图（g3）的DSL为：

图G3

Graph {A -> B (12.3)B -> C (0.98)C -> D (2)D -> E (12.45)
}

现在显示一些无效的DSL脚本：

Graph {1A -> B (12.3)B -> C (0.98)
}

上面的无效，因为顶点名称以数字开头。

Graph {
}

上面的方法无效，因为Graph希望至少定义一个顶点。但是它可以具有零个或多个边。

基于DSL的图形输入库

我已经利用ANTLR来完成为我为DSL定义的语法创建词法分析器和解析器的所有任务。这样，我不必担心创建解析器或担心从DSL输入脚本创建令牌。

解析器和词法分析器类以及语义模型类一起打包到一个jar中，并且必须将这个jar与ANTLR jar一起包括在内，以利用编写用于图形输入的DSL来使用。

DSL jar的结构可以在下面的屏幕截图中看到：

GraphDSL Jar

图形包中的类与语义模型相对应，即，它们是通用类，可以在不考虑是否有人在使用DSL的情况下使用。 graph.dsl中的类对应于ANTLR为lexer和parser生成的Java类。

ANTLR用于词法分析和解析的语法为：

grammar Graph;graph: GRAPH_START (edge|vertex)+ GRAPH_END;
edge: (vertex) TO (vertex) weight;
vertex: ID;
weight: '(' NUM ')';
GRAPH_START : 'Graph'([ ])*'{';
GRAPH_END : '}';
WEIGHT_START: '(';
WEIGHT_END: ')'; 
TO: '->';
ID: ^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9]*;
NUM: [0-9]*[.]?[0-9]+;
WS: [ \t\r\n]+ -> skip;

上面的语法有待改进，但作为我的第一次尝试，我试图将其保持在这个水平。

从此处下载DSL jar（GraphDSL.jar）。
从此处下载ANTLR jar（antlr-4.1-complete.jar）。

注意：此DSL是使用ANTLR版本4开发的。

对于使用ANTLR的外部DSL的推荐书是《语言实现模式：创建自己的域》特定和通用编程语言

Kruskals算法找到最小生成树

用于测试此算法实现的图形为：

样本图

和DSL相同的是：

Graph  {A -> B (7)B -> C (8)A -> D (5)B -> D (9)D -> E (15)D -> F (6)E -> F (8)E -> C (5)B -> E (7)E -> G (9)F -> G (11)
}

让我们看一下实现：

package kruskalsalgo;import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Scanner;
import graph.Edge;
import graph.Graph;
import graph.Vertex;
import graph.GraphBuilder;
import java.io.IOException;
import java.util.Comparator;public class KruskalsAlgorithm {public static void main(String[] args) throws IOException {//Load the graph data from the DSLGraph g = new GraphBuilder().buildGraph("graph.gr");ArrayList<Set> forest = new ArrayList<Set>();ArrayList<Edge> finalEdgeSet = new ArrayList<Edge>();//Creating disjoint set of vertices which represents the initial forestfor (Vertex v : g.getVertices()) {Set newSet = new Set();newSet.getVertexList().add(v);forest.add(newSet); //Creating Disjoint Sets}//sort the edges in the graph based on their weightCollections.sort(g.getEdges(), new Comparator<Edge>(){public int compare(Edge o1, Edge o2) {return o1.getWeight().compareTo(o2.getWeight());}});for (Edge edge : g.getEdges()) {//Find in which set the vertices in the edges belongint rep1 = Set.findRep(edge.getFromVertex(), forest);int rep2 = Set.findRep(edge.getToVertex(), forest);//If in different sets then merge them into one set and pick the edge.if (rep1 != rep2) {finalEdgeSet.add(edge);Set.Union(rep1, rep2, forest);}}System.out.println("The Minimum Spanning tree is");for (Edge edge : finalEdgeSet) {System.out.println("Vertex: " + edge.getFromVertex().getLabel() + " to Vertex: " + edge.getToVertex().getLabel());}System.out.println("");}//End of Main
}class Set {private ArrayList<Vertex> vertexList;private int representative;static int count;public Set() {vertexList = new ArrayList<Vertex>();this.representative = ++(Set.count);}//Find the set identifier in which the given vertex belongs to.public static int findRep(Vertex vertex, ArrayList<Set> forest) {int rep = 0;for (Set set : forest) {for (Vertex v : set.getVertexList()) {if (v.getLabel().equals(vertex.getLabel())) {return set.getRepresentative();}}}return rep;}//Find the set given the step identifier.public static Set findSet(int rep, ArrayList<Set> forest) {Set resultSet = null;for (Set set : forest) {if (set.getRepresentative() == rep) {return set;}}return resultSet;}//Merge the set into another and remove it from the main set.public static void Union(int rep1, int rep2, ArrayList<Set> forest) {Set set1 = Set.findSet(rep1, forest);Set set2 = Set.findSet(rep2, forest);for (Vertex v : set2.getVertexList()) {set1.getVertexList().add(v);}forest.remove(set2);}public ArrayList<Vertex> getVertexList() {return vertexList;}public int getRepresentative() {return representative;}
}

上面的代码从dslgraph.gr加载图形数据。 DSL脚本必须放置在资源包中，以便DSL库可以找到它。

上面代码的输出：

The Minimum Spanning tree is
Vertex: A to Vertex: D
Vertex: E to Vertex: C
Vertex: D to Vertex: F
Vertex: A to Vertex: B
Vertex: B to Vertex: E
Vertex: E to Vertex: G

并以图解方式显示相同的内容