上下文感知自动完成

Question

我正在尝试为编程语言实现自动完成算法。我希望它是上下文感知的，这意味着建议必须相对于用户当前正在键入的语句而显示。

解决这个问题的最佳方法是什么？我应该研究哪些算法？

Answer 1

您实际上不需要解析语言来执行此操作。

假设您有一个有效符号列表，您只需在用户按下自动完成键时选择最可能的完成（例如，TAB，例如）。您可以在代码中按频率对符号进行加权。您还可以按符号类型加权，对变量名称赋予比保留字更多的权重。例如，如果用户输入“th [TAB]”并且他们有一个名为“themes”的变量出现50次，那么可能是最高完成，保留字“then”可能是第2。

要生成频率加权，您需要计算每个符号在代码中出现的次数。这可以使用标准字符串搜索算法来完成。

如果你有一个解析器，你可以做更多奇特的事情。例如，如果确定类的所有方法，并且用户输入类的实例后跟句点的符号，则可以自动显示方法列表，因为这些是唯一有效的可能性。

BTW：构建符号列表取决于语言。例如，如果是Java，则可以使用内置的内省方法来识别所有已定义的符号。

Answer 2

您需要一台能识别您语言语法的状态机。另外，状态转换应根据其概率加权。

如果您的引擎状态为public static，则状态转换class的权重可能高于abstract的权重。这对于显示实际数量的选项作为建议是必要的。