上下文感知自动完成

Question

我正在尝试实现一种编程语言的自动补全算法。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键入的语句出现。

解决这个问题的最好方法是什么？我应该研究哪些算法？

Answer 1

您需要一个能够识别语言语法的状态机。此外，状态转换应该根据它们的概率进行加权。

如果引擎的状态为public static，则状态转换class的权重可能高于abstract的权重。这对于显示一些实际的选项作为建议是必要的。

Answer 2

实际上，您不需要解析该语言就可以做到这一点。

假设你有一个有效符号的列表，你只需要在用户按下自动完成键时选择最可能的补全(比如TAB，例如)。您可以根据符号在代码中的频率对符号进行加权。您还可以根据符号类型进行加权，赋予变量名称比保留字更多的权重。例如，如果用户输入"thTAB“，并且他们有一个名为"themes”的变量，该变量出现了50次，这可能是最前面的补全，而保留字"then“可能是第二。

要生成频率权重，您需要计算每个符号在代码中出现的次数。

如果你有一个解析器，你可以做更多花哨的事情。例如，如果您确定一个类的所有方法，并且用户输入一个类实例的符号，后跟一个句点，则可以自动显示这些方法的列表，因为这些方法是唯一有效的可能性。

例如，如果是Java，您可以使用内置的自检方法来识别所有定义的符号。