当前很多Json库基于状态机的思想Json所有元素都在同一状态机中，Json文件的内容逐字流入状态机，促进状态流通。在这台大状态机中，每台机器Json元素设计为子状态机。具体表现为：为每一个Json元素在Json设计入口函数的文件。从这个入口函数开始，调用每个入口函数Json每个元素的分析函数Json根据状态流转调用其他元素的分析函数Json元素分析函数。

将Json所有元素都放在同一状态机器中，优点是直观，细化到每个字符可以找到不同的状态流通。Json元素不多，格式简单，状态机的设计不会很复杂。根据分割的子状态机是每个子状态机Json单独实现元素分析函数，允许相互递归调用减少代码量。

但这种实现是对的Json定制很复杂。对于某些场景，需要定制特殊语法Json文件(此时Json严格意义上的文件不再严格Json），例如，添加注释、数值、引用等。随着定制元素的增加，状态机的设计变得越来越复杂。由于Json通过对类似编译的分析，可以实现从字符串到编译的理念Json树、Json编译前端和编译后端的编译前端和定制元素相对直观，易于修改。

以下是编译理念设计的Json库流程图。 前端部分：

后端部分：

将字符串转换为前端Json树型结构，后端部分Json树型结构转换为字符串。

每个子模块分别实现特定功能，然后将结果传输到下一个模块。

这一步类似于C编译器的预处理器。此步骤删除注释(可选转换字符\n \t \r \u …字符串表示转换为UTF8编码，删除部分空间等。).使用状态机实现去除注释的过程，并依次将每个字符输入状态机。当状态为PCOMMENT、LINE_COMMENT、LEAVE_COMMENT跳过字符：

预处理后，文件仍以字符串的形式流入字法分析器

Json数据结构不是很复杂，大致如下表所示：

词法分析生成的数组为一维形式，仅标识了单词。单词和单词间的合法性和关系由语法分析去判定和构建。本程序拟采用LR分析法，由于Json元素关系相对简单，文法的表示不长：

定义x为对象，N为Node列表，n为Node，0为Null，f为Field，y为Value，s为字符串，z为数组，num为数组，bool为布尔，NY为数组成员列表； x->{N} N->N,n N->n N->0 n->fy y->x y->z y->s y->num y->bool z->[NY] NY->NY,y NY->y NY->0

该文法需要根据LR分析过程做局部调整避免二义性。将空数组和空对象直接表示为： x->{} z->[] 同时删除N->0和NY->0两个文法。

修改后的文法如下, 其中V为起始符(根)，$为终结符。

根据文法确定闭包和闭包内的文法，绘制闭包跳转图（LR(1)状态图）.最后依据LR状态图得到LR分析表：

准备状态栈，起始状态0入栈，依次输入词法单元，每输入一个词法单元，则对应坐标为 [栈顶状态, 词法单元] 的单元格，这些单元格存在四种表示：

1. 出现sN标识：接受该输入，跳转到N状态，即状态N入栈；每个sN对应入栈一个状态，栈中的每个状态对应一个词法单元。
2. 出现rX标识：接受该输入，并按照文法X归约；归约出栈若干状态，同时归约结果为一个非终结符Y（Y->xxx)，归约后以Y作为输入, 查找单元格 [归约后栈顶的状态, Y] 。
3. 出现gU标识：表示切换到状态U；此时接受非终结符Y，入栈状态U。
4. 空：表示语法错误。

生成文法列表后，依据LR分析过程用栈回溯方式依次匹配各文法，归约生成树型结构，直至访问END单元格为止，此时栈顶为状态1，对应x，且匹配文法0：V->x.$。

语法分析生成的二叉语法树，存在大量与Json内容无关的节点，这些节点仅用于表示Json元素的关系，并且受限于二叉树结构，存在大量表示层级关系的节点。需要进一步删除冗余节点，将二叉树变为树。树型优化的工作是找到一个对象、数组的所有成员节点（存在Json元素含义的），将这些成员节点直接连入对象、数组下面，删除对象、数组下面表示元素关系、层级关系（不含Json元素含义的）的节点。这种优化过程如下图所示：

存在Json元素含义的节点种类为：

1. Node 文法中表示为n
2. 字符串 文法中表示为s
3. 数值 文法中表示为num
4. 布尔 文法中表示为bool
5. Field 文法中表示为f
6. 对象Object 文法中表示为s
7. 数组Array 文法中表示为z

该优化的具体实现过程如下，采用先序遍历二叉语法树。从根节点开始，依次访问各子节点，如果找到存在Json元素含义的节点，如Node，则停止Node的向下遍历，将Node接入根节点中，再从Node的兄弟节点开始继续向下遍历，重复上述过程。当根节点遍历完成后，根节点下的所有存在Json元素含义的节点均直接连入根节点下面。再从根节点的子节点出发（此时的子节点全部为存在Json元素含义的节点），对于每个对象Object和数组Array类型的节点，将这些节点作为子树的根，重复上述过程，依次完成所有对象Object、数组Array的子节点的连入。重复上述过程直至整个语法树的每个节点全部访问完为止。

当树型优化完成后，该树型即为用户所需的Json树型，但这个树中的节点没有保存数值，仅给出了{type,[start,end]} 词法类型和单词范围。一般情况下，语法树树节点的数据类型也不是用户所需的Json对象类型。Json树构建需要完成两个工作：

1. 从语法树节点生成Json对象，即类型转换，此时维持树型不变；
2. 对于每个Json对象，依据{type,[start,end]}将单词字符串解析为数值。

第一条相对简单，仅依据节点的Node、字符串、数值、布尔、Field等类型依次创建Json对象类型，每创建一个Json对象，替换语法树中相应的节点即可。

第二条仍需要借助状态机，将字符串转换为数值。Json中存在的转换有如下情况：

这些从字符串到数值的处理过程在ECMA-404_2nd文档中都有详细的状态机模型，参见其实现即可。由于词法分析已经判定了字符串的合法性，此处的解析省略合法性判定，认为其一定是合法的。

Json树构建完成后，从字符串到Json对象的解析过程就全部完成了。该过程仅为Json库的核心部分。实际使用中，用户总不能直接对树进行遍历查找元素吧。需要设计一套用户接口，实现如create、add、iterator、delete、find等接口，在接口内访问Json树并进行边界检查。这些接口此处不再赘述。

对于一个给定的Json树，将其转换为字符串的过程相对简单，思路是按照先序方式遍历Json树，第一次进入Object节点则输出’{‘字符，离开Object节点则输出’}‘，遍历子节点的依次将数值转换为字符串输出，每个子节点间输出’,'字符。Array节点与之类似。

在将字符串写入文件中时，需要注意转义字符的问题，对于字符串中的换行\n \r字符，需要输出两个字符"\\n" “\\r”，防止直接输出\n \r字符到文件导致Json格式错乱。

在将数值输出至文件时，要分别处理整型和浮点型，浮点型兼顾精度和科学计数法等表现形式。

Json库的整体结构如下图：

该图不包含用户接口，即核心组件分为三部分：

1. 读组件，完成前端处理，从字符串到Json树；
2. 写组件，完成后端处理，从Json树到字符串；
3. 转换组件，完成字符串转义字符处理，完成数值转换和精度处理。

具体实现参见： gitee AJson工程

采用C++实现，代码量在1600行，模块化设计便于阅读。

参考文献 [1]. ECMA-404_2nd_edition_december_2017Json.pdf [2]. 知乎-从零开始的 JSON 库教程 https://zhuanlan.zhihu.com/json-tutorial [3]. 现代编译原理-C语言描述(修订版)