编译器技术核心数据结构和算法
词法/语法分析、程序分析与程序变换、代码生成、内存管理、虚拟机、函数式语言的实现与优化。。。每个话题都能出不止一本书。
用到的算法/数据结构多如牛毛：
各种树、图为主，其他如栈、队列、散列表、并查集。。。
贪心、回溯、动态规划、遗传算法、矩阵变换。。
在一个问题下很难回答好。。 先简单介绍一下和图相关的。
1. 和什么图打交道
CFG(Control Flow Graph)
控制流图是对程序中分支跳转关系的抽象，描述程序所有可能执行路径
节点是语句集合（basic block)；
每个basic block有唯一入口和出口；
如果A到B有边，表示A执行完后可能执行B
PDG(Program Dependence Graph)
PDG在编译器中用得不多，常见于软件工程/安全相关的应用（程序切片、安全信息流等）
SSA(Single Static Assignment)
SSA简化了很多数据流分析问题。
其他图
DJ Graph, Loop Nesting Forest, Program Structure Tree等等。
可参考：IR for Program Analysis。下面主要介绍CFG
2. CFG初步处理
CFG构造
dominator树生成
在CFG中，如果A是B的dominator，则从程序入口执行到B的任意路径一定经过A
控制依赖分析
根据dominator和post-dominator分析依赖关系。数据依赖、控制依赖信息在自动并行化中尤其重要（如果循环的每次迭代都没有依赖，那么可以并行处理）
控制流图化简
在复杂度相同的情况下，CFG的规模影响算法的效果。如果一个CFG仅通过如下变换能化简为一个节点，则它是可化简的：
如果节点n有唯一的前驱，那么将其和其前驱合并为一个节点
如果节点存在到自身的边，那么将该边删除
构造SSA
SSA可以由CFG构造。
3. CFG与数据流分析
下面才进入主题。。
一般的文献介绍DFA（Data flow analysis），都会用几个基础的分析为例：Constant Propagation，Range propagation，Avaliable expressions，Reaching Definition。而Reaching Definition的一个应用，就是大家喜闻乐见的“跳转到定义处”（真要做到“智能”跳转并不简单）
这部分涉及东西较多，一些算法也和”图“并不直接相关，不再展开。
PS，很多DFA问题可以用graph reachability统一建模，强烈推荐此文：
Program analysis via graph reachability
他们太重要了，
（1）数据结构：首先要明白---->程序=算法+数据
“数据结构”就是做数据这块的，例如一个“电影播放器”程序，首先要有“电影”吗，这个就是“数据”，那么就要用“数据结构”的知识，怎么存储每一帧，怎么高效，怎么能无损，怎么空间最节省.........，然后才是怎么去“解码”（解码就是“算法”做的啦），当然这么讲起来不是很严谨，但你可以看得出，数据结构可以说的上是有50%的重要性了。
（2）编译原理：不要以为，自己不去开发“语言”，编译原理就没有用啦，它能让你从根本上理解编译器，这对怎么提高程序的效率，怎么变出漂亮的程序很有用................当然貌似如果从事，“人工智能”这一块的话，编译原理也非常重要。
（3）数据库：又是刚才哪一点----------->程序=算法+数据
数据以文件的形式存储，是在不是很高效，所以，为了方便数据的管理与查找等等..........人类作出了“数据库”，说白了，它就是用来解决“数据”这部分内容的，现在基本无论你做什么都离不开数据库了，从大型网游到网站，到手机等的移动设备编程，都要用到数据库
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从你的体温来看，你可能刚刚接触编程，没有做过什么成品，随着你越来越了解这个领域，你会刚到这些东西非常重要，当然还有很多东西，与以上三者地位相当，或更高，例如，微型计算机组成原理，等一些硬件方面的知识.......................................
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还是“广泛阅读”吧。
‘叁’ 什么是数据结构什么是算法算法与程序有什么关系
在计算机编程领域，数据结构与算法的应用是无处不在。比如图像视频处理、数据压缩、数据库、游戏开发、操作系统、编译器、搜索引擎、AR、VR、人工智能、区块链等领域，都是以数据结构与算法为基石。
数据结构与算法属于开发人员的基本内功，也能训练大脑的思考能力，掌握一次，终生受益。扎实的数据结构与算法功底，能让我们站在更高的角度去思考代码、写出性能更优的程序，能让我们更快速地学习上手各种新技术（比如人工智能、区块链等），也能让我们敲开更高级编程领域的大门。
数据结构与算法更是各大名企面试题中的常客，如果不想被行业抛弃、想进入更大的名企、在IT道路上走得更远，掌握数据结构与算法是非常有必要。
‘肆’ 编译原理的数据结构
编译原理一直是计算机学习的必修课.
当然，由编译器的阶段使用的算法与支持这些阶段的数据结构之间的交互是非常强大的。编译器的编写者尽可能有效实施这些方法且不引起复杂性。理想的情况是：与程序大小成线性比例的时间内编译器，换言之就是，在0 （ n ）时间内，n是程序大小的度量（通常是字符数）。本节将讲述一些主要的数据结构，它们是其操作部分阶段所需要的，并用来在阶段中交流信息。 临时文件（temporary file）：计算机过去一直未能在编译器时将整个程序保留在存储器中。这一问题已经通过使用临时文件来保存翻译时中间步骤的结果或通过“匆忙地”编译（也就是只保留源程序早期部分的足够信息用以处理翻译）解决了。存储器的限制现在也只是一个小问题了，现在可以将整个编译单元放在存储器之中，特别是在可以分别编译的语言中时。但是偶尔还是会发现需要在某些运行步骤中生成中间文件。其中典型的是代码生成时需要反填（backpatch）地址。例如，当翻译如下的条件语句时 if x = 0 then ... else ... 在知道else部分代码的位置之前必须由文本跳到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，必须为NEXT的值留出一个空格，一旦知道该值后就会将该空格填上，利用临时文件可以很容易地做到这一点。
如果想利用上面的编译原理开发一套属于自己的编程语言，或者想在一个产品中嵌入编程语言，可以参考zengl开源网开发的zengl编程语言，该编程语言为国人使用C语言开发，里面包含两个部分，一个是编译器，一个是解释执行中间代码的虚拟机。编译器包含了词法扫描，语法分析，中间代码输出等，虚拟机则类似JAVA一样解释执行中间代码。作者将所有的版本都公布出来，好让读者可以由浅入深的做研究，并且为了证明该编程语言的实用性，还结合SDL游戏开发库开发了一款图形界面和命令行界面的21点扑克小游戏 。
zengl编程语言目前适用平台为windows和linux (最开始在Linux下使用gcc开发，后来移植到windows平台)
‘伍’ C语言数据结构算法和C++数据结构算法有什么区别吗进来看看。。
你就直接学C++，也应该要把C语言搞清楚，C语言的代码写起来要比C++繁琐一些，不过学习的时候也理解更深刻。
‘陆’ 数据结构与算法分析
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什么是数据结构，为什么要学习数据结构？数据结构是否是一门纯数学课程？它在专业课程体系中起什么样的作用？我们要怎么才能学好数据结构？… 相信同学们在刚开始《数据结构》这门课的学习时，心里有着类似前面几个问题的这样那样的疑问。希望下面的内容能帮助大家消除疑惑，下定决心坚持学好这门课：
1 学习数据数据结构的意义
数据结构是计算机科学与技术专业、计算机信息管理与应用专业，电子商务等专业的基础课，是十分重要的核心课程。所有的计算机系统软件和应用软件都要用到各种类型的数据结构。因此，要想更好地运用计算机来解决实际问题，仅掌握几种计算机程序设计语言是难以应付当前众多复杂的课题。要想有效地使用计算机、充分发挥计算机的性能，还必须学习和掌握好数据结构的有关知识。打好“数据结构”这门课程的扎实基础，对于学习计算机专业的其他课程，如操作系统、数据库管理系统、软件工程、编译原理、人工智能、图视学等都是十分有益的。
2 为什么要学习数据结构
在计算机发展的初期，人们使用计算机的目的主要是处理数值计算问题。当我们使用计算机来解决一个具体问题时，一般需要经过下列几个步骤：首先要从该具体问题抽象出一个适当的数学模型，然后设计或选择一个解此数学模型的算法，最后编出程序进行调试、测试，直至得到最终的解答。例如，求解梁架结构中应力的数学模型的线性方程组，可以使用迭代算法来求解。
由于当时所涉及的运算对象是简单的整型、实型或布尔类型数据，所以程序设计者的主要精力是集中于程序设计的技巧上，而无须重视数据结构。随着计算机应用领域的扩大和软、硬件的发展，非数值计算问题越来越显得重要。据统计，当今处理非数值计算性问题占用了85%以上的机器时间。这类问题涉及到的数据结构更为复杂，数据元素之间的相互关系一般无法用数学方程式加以描述。因此，解决这类问题的关键不再是数学分析和计算方法，而是要设计出合适的数据结构，才能有效地解决问题。下面所列举的就是属于这一类的具体问题。
例1：图书馆信息检索系统。当我们根据书名查找某本书有关情况的时候；或者根据作者或某个出版社查找有关书籍的时候，或根据书刊号查找作者和出版社等有关情况的时候，只要我们建立了相关的数据结构，按照某种算法编写了相关程序，就可以实现计算机自动检索。由此，可以在图书馆信息检索系统中建立一张按书刊号顺序排列的图书信息表和分别按作者、书名、出版社顺序排列的索引表，如图1.1所示。由这四张表构成的文件便是图书信息检索的数学模型，计算机的主要操作便是按照某个特定要求（如给定书名）对图书馆藏书信息文件进行查询。
诸如此类的还有学生信息查询系统、商场商品管理系统、仓库物资管理系统等。在这类文档管理的数学模型中，计算机处理的对象之间通常存在着的是一种简单的线性关系，这类数学模型可称为线性的数据结构。
例2：八皇后问题。在八皇后问题中，处理过程不是根据某种确定的计算法则，而是利用试探和回溯的探索技术求解。为了求得合理布局，在计算机中要存储布局的当前状态。从最初的布局状态开始，一步步地进行试探，每试探一步形成一个新的状态，整个试探过程形成了一棵隐含的状态树。如图1.2所示（为了描述方便，将八皇后问题简化为四皇后问题）。回溯法求解过程实质上就是一个遍历状态树的过程。在这个问题中所出现的树也是一种数据结构，它可以应用在许多非数值计算的问题中。
例3：教学计划编排问题。一个教学计划包含许多课程，在教学计划包含的许多课程之间，有些必须按规定的先后次序进行，有些则没有次序要求。即有些课程之间有先修和后续的关系，有些课程可以任意安排次序。这种各个课程之间的次序关系可用一个称作图的数据结构来表示，如图1.3所示。有向图中的每个顶点表示一门课程，如果从顶点vi到vj之间存在有向边<vi，vj>，则表示课程i必须先于课程j进行。由以上三个例子可见，描述这类非数值计算问题的数学模型不再是数学方程，而是诸如线性表、树、图之类的数据结构。因此，可以说数据结构课程主要是研究非数值计算的程序设计问题中所出现的计算机操作对象以及它们之间的关系和操作的学科。
学习数据结构的目的是为了了解计算机处理对象的特性，将实际问题中所涉及的处理对象在计算机中表示出来并对它们进行处理。与此同时，通过算法训练来提高学生的思维能力，通过程序设计的技能训练来促进学生的综合应用能力和专业素质的提高。
3数据结构课程的内容
数据结构与数学、计算机硬件和软件有十分密切的关系，它是介于数学、计算机硬件和计算机软件之间的一门计算机专业的核心课程，是高级程序设计语言、操作系统、编译原理、数据库、人工智能、图视学等课程的基础。同时，数据结构技术也广泛应用于信息科学、系统工程、应用数学以及各种工程技术领域。
数据结构课程重在讨论软件开发过程中的方案设计阶段、同时设计编码和分析阶段的若干基本问题。此外，为了构造出好的数据结构及其实现，还需考虑数据结构及其实现的评价与选择。因此，数据结构的内容包括三个层次的五个“要素”，如图1.3所示。
数据结构的核心技术是分解与抽象。通过分解可以划分出数据的三个层次；再通过抽象，舍弃数据元素的具体内容，就得到逻辑结构。类似地，通过分解将处理要求划分成各种功能，再通过抽象舍弃实现细节，就得到运算的定义。上述两个方面的结合使我们将问题变换为数据结构。这是一个从具体（即具体问题）到抽象（即数据结构）的过程。然后，通过增加对实现细节的考虑进一步得到存储结构和实现运算，从而完成设计任务。这是一个从抽象（即数据结构）到具体（即具体实现）的过程。熟练地掌握这两个过程是数据结构课程在专业技能培养方面的基本目标。
结束语：数据结构作为一门独立的课程在国外是从1968年才开始的，但在此之前其有关内容已散见于编译原理及操作系统之中。20世纪60年代中期，美国的一些大学开始设立有关课程，但当时的课程名称并不叫数据结构。1968年美国唐.欧.克努特教授开创了数据结构的最初体系，他所着的《计算机程序设计技巧》第一卷《基本算法》是第一本较系统地阐述数据的逻辑结构和存储结构及其操作的着作。从20世纪60年代末到70年代初，出现了大型程序，软件也相对独立，结构程序设计成为程序设计方法学的主要内容，人们越来越重视数据结构。从70年代中期到80年代，各种版本的数据结构着作相继出现。目前，数据结构的发展并未终结，一方面，面向各专门领域中特殊问题的数据结构得到研究和发展，如多维图形数据结构等；另一方面，从抽象数据类型和面向对象的观点来讨论数据结构已成为一种新的趋势，越来越被人们所重视。
‘柒’ 编译原理和算法与数据结构那门课比较重要
坦白的讲都很重要，但这等于没有回答你的问题，我理解你是想问学习的先后。其实算法和数据结构是计算机编程技术的精髓，偏重理论和抽象，是重中之重；一旦你进入计算机编程领域时，编译原理是你实现想法的重要工具，是知其然，而后知其所以然，让你知道机器是如何实现你的想法的，方便你更好的利用机器，让你的想法有可行性。