樹，這可能是我們最經常面對的結構，它有很好的性質，我們表達樹，分析樹，轉換樹，似乎樹也是非常適合人腦思考的一種模式。這里，我隨想幾個例子。

1. parse過程，輸入將符號流，根據一個BNF規則，翻譯輸出為語法樹，
    1.1 BNF的表達
        token作為原子，
                    and, or 兩種復合結點類型，表示順序和選擇，如果從復合結點連線到子結點，其實表示的是一個圖，而我們把遞歸處的子結點收起來，表示成一顆樹。
    1.2 語法樹生成
        這里只討論，最簡單的遞歸向下算法，是自上而下，自左而右，遍歷1.1 的樹進行匹配，需要注意左遞歸問題，解決方法
            1.2.1
                改寫樹，為非左遞歸，此處也可處理公共因子提取等優化
            1.2.2
                遞歸結點加訪問標記，是否符號流有step，決定是否匹配
            
2.狀態機
    我想抽象出一個可復合的狀態機表示，類似于例1里的BNF，我們勢必需要規定出，原子狀態，復合狀態，(這里我舍棄掉符號動作的問題，我用動作本身表示為狀態) 
        持續結點(state)
            原子
                goto
                                    eat
            并發狀態(par)
                比如說，人走路同時吃東西
                    par
                        walking
                        eating
                                        
            順序狀態(seq)
                比如說，人先走到A點，然后走到B點，
                    seq
                        run2A
                        run2B
        
        將狀態機理解成一個類的對象，每一個狀態其實就是一個動作的發生，一個API的調用，如何結構化呢，
        
        增加一些可用的結點，
            決策結點(pred)
                原子
                    是否到了A點，
                    
                與(and)      
                或(or)                   
                非(not)
                條件(if)
            
        這樣我們足以表達一些這個帶有邏輯的狀態機
            我打算走到A，然后去到B，我一路吃完fa，接著吃fb，到達目的地我就不能夠再進食，
            
            walking = 
                seq
                    goto('A')
                    goto('B')
                    set_flag('stop_flag'))
            
            eating = 
                if
                    not('stop_flag'), 
                    seq
                        eat('fa')
                        eat('fb')
            
            trip = 
                par
                    walking
                    eating
        
        你說看的有點眼熟？對，這就是一種行為樹