編譯器技術核心數據結構和演算法
詞法/語法分析、程序分析與程序變換、代碼生成、內存管理、虛擬機、函數式語言的實現與優化。。。每個話題都能出不止一本書。
用到的演算法/數據結構多如牛毛：
各種樹、圖為主，其他如棧、隊列、散列表、並查集。。。
貪心、回溯、動態規劃、遺傳演算法、矩陣變換。。
在一個問題下很難回答好。。 先簡單介紹一下和圖相關的。
1. 和什麼圖打交道
CFG(Control Flow Graph)
控制流圖是對程序中分支跳轉關系的抽象，描述程序所有可能執行路徑
節點是語句集合（basic block)；
每個basic block有唯一入口和出口；
如果A到B有邊，表示A執行完後可能執行B
PDG(Program Dependence Graph)
PDG在編譯器中用得不多，常見於軟體工程/安全相關的應用（程序切片、安全信息流等）
SSA(Single Static Assignment)
SSA簡化了很多數據流分析問題。
其他圖
DJ Graph, Loop Nesting Forest, Program Structure Tree等等。
可參考：IR for Program Analysis。下面主要介紹CFG
2. CFG初步處理
CFG構造
dominator樹生成
在CFG中，如果A是B的dominator，則從程序入口執行到B的任意路徑一定經過A
控制依賴分析
根據dominator和post-dominator分析依賴關系。數據依賴、控制依賴信息在自動並行化中尤其重要（如果循環的每次迭代都沒有依賴，那麼可以並行處理）
控制流圖化簡
在復雜度相同的情況下，CFG的規模影響演算法的效果。如果一個CFG僅通過如下變換能化簡為一個節點，則它是可化簡的：
如果節點n有唯一的前驅，那麼將其和其前驅合並為一個節點
如果節點存在到自身的邊，那麼將該邊刪除
構造SSA
SSA可以由CFG構造。
3. CFG與數據流分析
下面才進入主題。。
一般的文獻介紹DFA（Data flow analysis），都會用幾個基礎的分析為例：Constant Propagation，Range propagation，Avaliable expressions，Reaching Definition。而Reaching Definition的一個應用，就是大家喜聞樂見的「跳轉到定義處」（真要做到「智能」跳轉並不簡單）
這部分涉及東西較多，一些演算法也和」圖「並不直接相關，不再展開。
PS，很多DFA問題可以用graph reachability統一建模，強烈推薦此文：
Program analysis via graph reachability
他們太重要了，
（1）數據結構：首先要明白---->程序=演算法+數據
「數據結構」就是做數據這塊的，例如一個「電影播放器」程序，首先要有「電影」嗎，這個就是「數據」，那麼就要用「數據結構」的知識，怎麼存儲每一幀，怎麼高效，怎麼能無損，怎麼空間最節省.........，然後才是怎麼去「解碼」（解碼就是「演算法」做的啦），當然這么講起來不是很嚴謹，但你可以看得出，數據結構可以說的上是有50%的重要性了。
（2）編譯原理：不要以為，自己不去開發「語言」，編譯原理就沒有用啦，它能讓你從根本上理解編譯器，這對怎麼提高程序的效率，怎麼變出漂亮的程序很有用................當然貌似如果從事，「人工智慧」這一塊的話，編譯原理也非常重要。
（3）資料庫：又是剛才哪一點----------->程序=演算法+數據
數據以文件的形式存儲，是在不是很高效，所以，為了方便數據的管理與查找等等..........人類作出了「資料庫」，說白了，它就是用來解決「數據」這部分內容的，現在基本無論你做什麼都離不開資料庫了，從大型網游到網站，到手機等的移動設備編程，都要用到資料庫
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從你的體溫來看，你可能剛剛接觸編程，沒有做過什麼成品，隨著你越來越了解這個領域，你會剛到這些東西非常重要，當然還有很多東西，與以上三者地位相當，或更高，例如，微型計算機組成原理，等一些硬體方面的知識.......................................
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還是「廣泛閱讀」吧。
『叄』 什麼是數據結構什麼是演算法演算法與程序有什麼關系
在計算機編程領域，數據結構與演算法的應用是無處不在。比如圖像視頻處理、數據壓縮、資料庫、游戲開發、操作系統、編譯器、搜索引擎、AR、VR、人工智慧、區塊鏈等領域，都是以數據結構與演算法為基石。
數據結構與演算法屬於開發人員的基本內功，也能訓練大腦的思考能力，掌握一次，終生受益。扎實的數據結構與演算法功底，能讓我們站在更高的角度去思考代碼、寫出性能更優的程序，能讓我們更快速地學習上手各種新技術（比如人工智慧、區塊鏈等），也能讓我們敲開更高級編程領域的大門。
數據結構與演算法更是各大名企面試題中的常客，如果不想被行業拋棄、想進入更大的名企、在IT道路上走得更遠，掌握數據結構與演算法是非常有必要。
『肆』 編譯原理的數據結構
編譯原理一直是計算機學習的必修課.
當然，由編譯器的階段使用的演算法與支持這些階段的數據結構之間的交互是非常強大的。編譯器的編寫者盡可能有效實施這些方法且不引起復雜性。理想的情況是：與程序大小成線性比例的時間內編譯器，換言之就是，在0 （ n ）時間內，n是程序大小的度量（通常是字元數）。本節將講述一些主要的數據結構，它們是其操作部分階段所需要的，並用來在階段中交流信息。 臨時文件（temporary file）：計算機過去一直未能在編譯器時將整個程序保留在存儲器中。這一問題已經通過使用臨時文件來保存翻譯時中間步驟的結果或通過「匆忙地」編譯（也就是只保留源程序早期部分的足夠信息用以處理翻譯）解決了。存儲器的限制現在也只是一個小問題了，現在可以將整個編譯單元放在存儲器之中，特別是在可以分別編譯的語言中時。但是偶爾還是會發現需要在某些運行步驟中生成中間文件。其中典型的是代碼生成時需要反填（backpatch）地址。例如，當翻譯如下的條件語句時 if x = 0 then ... else ... 在知道else部分代碼的位置之前必須由文本跳到else部分：
CMP X,0 JNE NEXT ;;
location of NEXT not yet known < code for then-part > NEXT : < code for else-part >
通常，必須為NEXT的值留出一個空格，一旦知道該值後就會將該空格填上，利用臨時文件可以很容易地做到這一點。
如果想利用上面的編譯原理開發一套屬於自己的編程語言，或者想在一個產品中嵌入編程語言，可以參考zengl開源網開發的zengl編程語言，該編程語言為國人使用C語言開發，裡麵包含兩個部分，一個是編譯器，一個是解釋執行中間代碼的虛擬機。編譯器包含了詞法掃描，語法分析，中間代碼輸出等，虛擬機則類似JAVA一樣解釋執行中間代碼。作者將所有的版本都公布出來，好讓讀者可以由淺入深的做研究，並且為了證明該編程語言的實用性，還結合SDL游戲開發庫開發了一款圖形界面和命令行界面的21點撲克小游戲 。
zengl編程語言目前適用平台為windows和linux (最開始在Linux下使用gcc開發，後來移植到windows平台)
『伍』 C語言數據結構演算法和C++數據結構演算法有什麼區別嗎進來看看。。
你就直接學C++，也應該要把C語言搞清楚，C語言的代碼寫起來要比C++繁瑣一些，不過學習的時候也理解更深刻。
『陸』 數據結構與演算法分析
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什麼是數據結構，為什麼要學習數據結構？數據結構是否是一門純數學課程？它在專業課程體系中起什麼樣的作用？我們要怎麼才能學好數據結構？… 相信同學們在剛開始《數據結構》這門課的學習時，心裡有著類似前面幾個問題的這樣那樣的疑問。希望下面的內容能幫助大家消除疑惑，下定決心堅持學好這門課：
1 學習數據數據結構的意義
數據結構是計算機科學與技術專業、計算機信息管理與應用專業，電子商務等專業的基礎課，是十分重要的核心課程。所有的計算機系統軟體和應用軟體都要用到各種類型的數據結構。因此，要想更好地運用計算機來解決實際問題，僅掌握幾種計算機程序設計語言是難以應付當前眾多復雜的課題。要想有效地使用計算機、充分發揮計算機的性能，還必須學習和掌握好數據結構的有關知識。打好「數據結構」這門課程的扎實基礎，對於學習計算機專業的其他課程，如操作系統、資料庫管理系統、軟體工程、編譯原理、人工智慧、圖視學等都是十分有益的。
2 為什麼要學習數據結構
在計算機發展的初期，人們使用計算機的目的主要是處理數值計算問題。當我們使用計算機來解決一個具體問題時，一般需要經過下列幾個步驟：首先要從該具體問題抽象出一個適當的數學模型，然後設計或選擇一個解此數學模型的演算法，最後編出程序進行調試、測試，直至得到最終的解答。例如，求解梁架結構中應力的數學模型的線性方程組，可以使用迭代演算法來求解。
由於當時所涉及的運算對象是簡單的整型、實型或布爾類型數據，所以程序設計者的主要精力是集中於程序設計的技巧上，而無須重視數據結構。隨著計算機應用領域的擴大和軟、硬體的發展，非數值計算問題越來越顯得重要。據統計，當今處理非數值計算性問題佔用了85%以上的機器時間。這類問題涉及到的數據結構更為復雜，數據元素之間的相互關系一般無法用數學方程式加以描述。因此，解決這類問題的關鍵不再是數學分析和計算方法，而是要設計出合適的數據結構，才能有效地解決問題。下面所列舉的就是屬於這一類的具體問題。
例1：圖書館信息檢索系統。當我們根據書名查找某本書有關情況的時候；或者根據作者或某個出版社查找有關書籍的時候，或根據書刊號查找作者和出版社等有關情況的時候，只要我們建立了相關的數據結構，按照某種演算法編寫了相關程序，就可以實現計算機自動檢索。由此，可以在圖書館信息檢索系統中建立一張按書刊號順序排列的圖書信息表和分別按作者、書名、出版社順序排列的索引表，如圖1.1所示。由這四張表構成的文件便是圖書信息檢索的數學模型，計算機的主要操作便是按照某個特定要求（如給定書名）對圖書館藏書信息文件進行查詢。
諸如此類的還有學生信息查詢系統、商場商品管理系統、倉庫物資管理系統等。在這類文檔管理的數學模型中，計算機處理的對象之間通常存在著的是一種簡單的線性關系，這類數學模型可稱為線性的數據結構。
例2：八皇後問題。在八皇後問題中，處理過程不是根據某種確定的計演算法則，而是利用試探和回溯的探索技術求解。為了求得合理布局，在計算機中要存儲布局的當前狀態。從最初的布局狀態開始，一步步地進行試探，每試探一步形成一個新的狀態，整個試探過程形成了一棵隱含的狀態樹。如圖1.2所示（為了描述方便，將八皇後問題簡化為四皇後問題）。回溯法求解過程實質上就是一個遍歷狀態樹的過程。在這個問題中所出現的樹也是一種數據結構，它可以應用在許多非數值計算的問題中。
例3：教學計劃編排問題。一個教學計劃包含許多課程，在教學計劃包含的許多課程之間，有些必須按規定的先後次序進行，有些則沒有次序要求。即有些課程之間有先修和後續的關系，有些課程可以任意安排次序。這種各個課程之間的次序關系可用一個稱作圖的數據結構來表示，如圖1.3所示。有向圖中的每個頂點表示一門課程，如果從頂點vi到vj之間存在有向邊<vi，vj>，則表示課程i必須先於課程j進行。由以上三個例子可見，描述這類非數值計算問題的數學模型不再是數學方程，而是諸如線性表、樹、圖之類的數據結構。因此，可以說數據結構課程主要是研究非數值計算的程序設計問題中所出現的計算機操作對象以及它們之間的關系和操作的學科。
學習數據結構的目的是為了了解計算機處理對象的特性，將實際問題中所涉及的處理對象在計算機中表示出來並對它們進行處理。與此同時，通過演算法訓練來提高學生的思維能力，通過程序設計的技能訓練來促進學生的綜合應用能力和專業素質的提高。
3數據結構課程的內容
數據結構與數學、計算機硬體和軟體有十分密切的關系，它是介於數學、計算機硬體和計算機軟體之間的一門計算機專業的核心課程，是高級程序設計語言、操作系統、編譯原理、資料庫、人工智慧、圖視學等課程的基礎。同時，數據結構技術也廣泛應用於信息科學、系統工程、應用數學以及各種工程技術領域。
數據結構課程重在討論軟體開發過程中的方案設計階段、同時設計編碼和分析階段的若干基本問題。此外，為了構造出好的數據結構及其實現，還需考慮數據結構及其實現的評價與選擇。因此，數據結構的內容包括三個層次的五個「要素」，如圖1.3所示。
數據結構的核心技術是分解與抽象。通過分解可以劃分出數據的三個層次；再通過抽象，舍棄數據元素的具體內容，就得到邏輯結構。類似地，通過分解將處理要求劃分成各種功能，再通過抽象舍棄實現細節，就得到運算的定義。上述兩個方面的結合使我們將問題變換為數據結構。這是一個從具體（即具體問題）到抽象（即數據結構）的過程。然後，通過增加對實現細節的考慮進一步得到存儲結構和實現運算，從而完成設計任務。這是一個從抽象（即數據結構）到具體（即具體實現）的過程。熟練地掌握這兩個過程是數據結構課程在專業技能培養方面的基本目標。
結束語：數據結構作為一門獨立的課程在國外是從1968年才開始的，但在此之前其有關內容已散見於編譯原理及操作系統之中。20世紀60年代中期，美國的一些大學開始設立有關課程，但當時的課程名稱並不叫數據結構。1968年美國唐.歐.克努特教授開創了數據結構的最初體系，他所著的《計算機程序設計技巧》第一卷《基本演算法》是第一本較系統地闡述數據的邏輯結構和存儲結構及其操作的著作。從20世紀60年代末到70年代初，出現了大型程序，軟體也相對獨立，結構程序設計成為程序設計方法學的主要內容，人們越來越重視數據結構。從70年代中期到80年代，各種版本的數據結構著作相繼出現。目前，數據結構的發展並未終結，一方面，面向各專門領域中特殊問題的數據結構得到研究和發展，如多維圖形數據結構等；另一方面，從抽象數據類型和面向對象的觀點來討論數據結構已成為一種新的趨勢，越來越被人們所重視。
『柒』 編譯原理和演算法與數據結構那門課比較重要
坦白的講都很重要，但這等於沒有回答你的問題，我理解你是想問學習的先後。其實演算法和數據結構是計算機編程技術的精髓，偏重理論和抽象，是重中之重；一旦你進入計算機編程領域時，編譯原理是你實現想法的重要工具，是知其然，而後知其所以然，讓你知道機器是如何實現你的想法的，方便你更好的利用機器，讓你的想法有可行性。