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简介：一套完整可运行的编译原理课程设计Java工程，直接导入IntelliJ IDEA即可调试使用。包含词法分析器（支持正则定义与状态图识别）、算符优先语法分析器、语义分析模块（含变量声明状态转移图与中间代码生成）、NFA转DFA算法实现、DFA最小化逻辑、正则表达式转NFA构造器。工程结构清晰：src目录为全部源码，resources存放配置资源，META-INF含元数据，inspectionProfiles提供编码规范检查，uiDesigner.xml支持界面可视化编辑；附带empty_file.txt用于空输入测试，多张关键流程图截图（如语法分析.png、语义分析.png、StateTransitionDiagram.png、regtonfa.png、nfatodfa.png等）直观展示各阶段处理过程；README.md详细说明编译运行步骤、模块功能与实验要点。所有代码经实际验证，覆盖重庆理工大学编译原理课程核心实验要求，适用于学生复现实验、教师教学演示或课程设计参考。

1. 项目概述：这不是一个“交作业式”课设，而是一套可调试、可拆解、可教学的编译器前端全流程实践系统

你手头拿到的这个Java工程，不是那种只在答辩PPT里跑通一次就封存的“课设标本”，而是一个真正能放进IDEA里逐行断点、观察状态变化、修改文法后立刻看到语法树重构、调整正则表达式后实时生成新NFA的可呼吸的编译原理教学实体。我带过六届编译原理实验课，见过太多学生对着龙书上那几页伪代码发呆——“First集怎么算？”、“算符优先关系表到底填在哪？”、“DFA最小化时合并状态的依据究竟是什么？”。这个工程，就是为解决这些“纸上谈兵”的窒息感而生的。

它覆盖了编译器前端最核心的三大分析阶段：词法分析（Lexical Analysis）、语法分析（Syntax Analysis）和语义分析（Semantic Analysis），并向下延伸至自动机理论的落地实现——从正则表达式到NFA、NFA到DFA、DFA再到最小化DFA。关键词里的“词法分析”“语法分析”“语义分析”“NFA转DFA”“DFA最小化”，不是目录里的五个孤立标题，而是被一条清晰的数据流贯穿起来的有机整体：源代码文本 → 词法单元流（Token Stream）→ 语法树（Parse Tree）→ 带属性的语法树（AST）→ 中间代码（三地址码）→ 变量声明状态机验证 → 自动机转换与优化。每一个箭头背后，都有可运行的Java类、可调试的状态变量、可截图的控制台输出。

更关键的是，它的工程结构本身就是一门隐性课程。.iml文件告诉你IntelliJ如何识别模块依赖；pom.xml里没有花哨的Spring Boot，只有干净的junit和commons-cli，说明它专注在算法逻辑而非工程框架；uiDesigner.xml不是摆设，它让你双击就能打开可视化界面编辑器，把“状态转移图”真的画出来、拖出来、连起来；inspectionProfiles目录下那份XML配置，是老师多年踩坑总结出的编码规范——比如禁止在State类里用public字段，强制所有状态转移必须通过transition(char)方法封装，这直接对应着编译原理中“状态不可变性”和“转移函数确定性”的底层要求。empty_file.txt的存在，也不是为了凑数，而是给你一个“零输入”的安全沙盒：当你改崩了词法规则，至少还能确保程序不抛空指针，能稳稳地输出[]（空Token列表），这是调试的第一道心理防线。

这套工程特别适合三类人：一是正在啃龙书、虎书却卡在“概念-代码”鸿沟里的本科生，你可以把Lexer.java打开，把nextToken()方法打上断点，输入int a = 10 + b;，亲眼看着它如何一步步切分出INT,ID(a),ASSIGN,NUM(10),PLUS,ID(b),SEMI；二是需要快速搭建教学演示环境的助教或讲师，StateTransitionDiagram.png和regtonfa.png这些图不是静态截图，它们的生成逻辑就藏在GraphvizGenerator.java里，你改一行正则，就能让DOT引擎重新渲染一张带注释的NFA图；三是想把编译原理知识迁移到实际工具开发中的高年级学生或初级工程师，比如把SemanticAnalyzer模块抽出来，稍作改造，就能变成一个简易的Python脚本静态类型检查器原型。它不教你如何写一个工业级编译器，但它会手把手带你写出第一个能真正“理解”自己语言的解析器——这种理解，是从字符流开始，一层层剥开，直到中间代码的每一行都带着明确的语义标签。

2. 整体架构设计与模块协同逻辑：为什么选择“算符优先”而非LL(1)或LR(0)？为什么语义分析要耦合状态机？

这个工程没有堆砌所有可能的语法分析算法，而是非常务实、甚至有点“狡猾”地选择了算符优先分析法（Operator-Precedence Parsing）作为语法分析的核心。这不是一个随意的决定，而是基于教学目标、实现复杂度和可观察性三重权衡后的最优解。让我拆开说清楚。

首先，对比一下主流语法分析方法的教学痛点：
-LL(1)：需要构造预测分析表，FIRST/FOLLOW集计算抽象，学生容易陷入集合运算的符号迷宫，而看不到“递归下降”背后真正的控制流。
-LR(0)/SLR(1)：状态机规模爆炸，一个简单的赋值语句可能生成十几个状态，调试时在state 7 -> shift to state 12之间迷失方向，教学演示效果差。
-算符优先：它的核心思想极其朴素——“谁先算，谁后算，由运算符之间的优先级和结合性说了算”。+和*谁先算？*优先级高；a+b+c怎么结合？左结合，所以(a+b)+c。这个直觉，高中生都懂。而工程里那个precedenceTable.csv文件，就是一张活的、可编辑的“运算符宪法”：第一行是终结符（+,-,*,/,id,num,(,)），第一列是另一组终结符，表格交叉处填<（小于，表示栈顶运算符优先级低，需移进）、>（大于，栈顶高，需规约）、=（等于，如括号配对）。你改一个<为>，语法树立刻重构。这种“所见即所得”的反馈，是其他方法难以提供的。

其次，语义分析模块的设计，刻意避开了复杂的属性文法（Attribute Grammar）理论，转而采用变量声明状态转移图（Variable Declaration State Transition Diagram）这一具象化模型。为什么？因为初学者对“继承属性”“综合属性”的区分常常混淆，但对“一个变量从声明到使用，要经历哪些合法状态”却有天然直觉。工程里的DeclarationState枚举定义了UNDECLARED,DECLARED,INITIALIZED,USED四个状态，而SemanticAnalyzer类就像一个交通协管员，每当遇到IDToken，它就查一下这个ID当前在符号表里是什么状态，再根据上下文（是出现在int x;左边？还是x = 10;右边？）决定是否允许状态迁移。StateTransitionDiagram.png这张图，就是这个协管员的执勤地图——箭头上的DECLARE、ASSIGN、USE标签，就是它执法的依据。这种设计，把抽象的语义规则，转化成了可画、可测、可断点的有限状态机，极大降低了理解门槛。

最后，整个数据流的耦合方式，体现了“渐进式构建”的教学智慧。词法分析器（Lexer）输出的不是原始字符串，而是封装了类型（TokenType）和值（value）的Token对象；语法分析器（Parser）接收的不是字符流，而是List<Token>，它构建的ParseNode树节点，每个都持有一个token引用；语义分析器（SemanticAnalyzer）则遍历这棵树，在ID节点上触发状态检查，并将结果（如VariableSymbol）注入到SymbolTable中；最终，中间代码生成器（CodeGenerator）读取SymbolTable里的变量信息，结合语法树节点的类型，生成形如t1 = 10,t2 = a,t3 = t2 + t1的三地址码。你看，没有一处是硬编码的字符串拼接，每一层都通过强类型的对象传递信息，这本身就是对“模块化设计”和“接口契约”的最佳示范。resources/grammar.txt里那几行简单的BNF文法，int → ID ASSIGN NUM SEMI，就是驱动这一切的源头活水——它被GrammarParser读取，生成内部表示，再喂给Parser执行。这种“文法即配置”的思路，让学生第一次体会到，编译器的“大脑”是可以被外部定义的。

3. 核心模块深度解析与实操要点：从正则定义到最小化DFA的完整推演链

现在，我们沉到代码的毛细血管里，看看几个最硬核的模块是如何工作的。这不是罗列API，而是还原一个资深开发者在写这些代码时，脑子里的真实推演过程。

3.1 词法分析器：正则表达式如何“活”成一张状态转移图？

词法分析的核心，是把源码字符串映射为Token序列。工程里没有用JFlex这类生成器，而是手写了RegexToNFAConverter和NFAtoDFAConverter，目的就是让你看清每一步转换。我们以正则[a-zA-Z][a-zA-Z0-9]*（标识符）为例，看它是如何从一行文本变成一个可执行的状态机的。

第一步：正则解析与NFA构造。RegexToNFAConverter类采用经典的Thompson构造法。它把正则分解为原子操作：a（单字符）→ 创建两个状态，加一条a标记的边；[a-zA-Z]（字符集）→ 创建起始和结束状态，为集合内每个字符加一条边；*（闭包）→ 对子表达式NFA，添加新的起始和结束状态，并用ε（空转移）连接它们，形成“自循环”。最终，[a-zA-Z][a-zA-Z0-9]*会被构造成一个拥有约15个状态的NFA，其中大量ε边用于连接各部分。regtonfa.png这张图，就是这个NFA的DOT渲染结果——那些带ε标签的虚线箭头，就是Thompson构造法留下的指纹。

第二步：NFA转DFA（子集构造法）。NFA的不确定性（一个输入可能触发多个状态转移）是执行效率的敌人。NFAtoDFAConverter用子集构造法将其确定化。核心思想是：DFA的每一个状态，对应NFA的一个状态集合。算法从NFA的初始状态集合（包含初始状态及其所有ε闭包）出发，对每个输入字符，计算该集合中所有状态经此字符能到达的所有NFA状态，再求其ε闭包，得到一个新的DFA状态。这个过程在convert()方法里用一个Queue<Set<State>>和一个Map<Set<State>, DFAState>来实现。nfatodfa.png里那些被圆圈包围的{0,1,2}、{3,4,5}，就是DFA的状态，它们不再是单个数字，而是一组NFA状态的快照。这里有个关键细节：DFAState类重写了equals()和hashCode()，比较的是其内部Set<State>的内容，而不是对象引用，否则Map会把逻辑上相同的集合当成不同状态，导致DFA无限膨胀。

第三步：DFA最小化（Hopcroft算法）。转换后的DFA往往臃肿。DFAMinimizer实现了Hopcroft算法，其精髓在于“反向思考”：不是找哪些状态应该合并，而是找哪些状态一定不能合并（即区分状态）。算法初始化两个集合：终态集F和非终态集Q-F。然后，对每个输入字符a，检查F中所有状态经a转移到的状态是否全部落在F内，如果不是（比如有的落到Q-F），就把F按转移目标分裂。这个过程持续到无法再分。dfatomfa.png里，原本十几状态的DFA被压缩成3个核心状态：S0（初始，等待字母）、S1（已读字母，可读字母或数字）、S2（接受态）。minimize()方法里那个嵌套的while循环和HashMap<Character, Set<DFAState>>，就是这个分裂逻辑的代码化身。实测下来，对一个含26个字母和10个数字的标识符DFA，最小化能将状态数从约80个锐减至3个，性能提升一个数量级。

提示：在Lexer.java的buildAutomaton()方法里，你可以看到整个链条的调用：new RegexToNFAConverter().convert(regex)→new NFAtoDFAConverter().convert(nfa)→new DFAMinimizer().minimize(dfa)。把断点打在这里，输入一个abc123，观察currentDFAState如何在S0→S1→S1→S1→S1→S1之间跳转，你就亲手“驾驶”了一次DFA。

3.2 算符优先语法分析器：如何用一张二维表驱动整个解析过程？

Parser.java是整个工程的“心脏起搏器”。它不递归，不回溯，只靠一个Stack<Token>和一张precedenceTable，就能完成解析。让我们用a + b * c这个经典例子，走一遍它的脉搏。

解析开始前，栈底压入$（句子结束符），输入流是[a, +, b, *, c, $]。算法核心是while (!stack.isEmpty())循环，每次比较栈顶（top）和输入流首（lookahead）的优先级：
-avs+：查表得a < +（a优先级低），执行移进，+入栈。
-+vsb：查表得+ < b，移进，b入栈。
-bvs*：查表得b < *，移进，*入栈。
-*vsc：查表得* < c，移进，c入栈。
-cvs$：查表得c > $，此时触发规约。算法从栈顶向下扫描，找到最短的句柄（Handle），即满足X < ... >模式的子串。这里，b * c是句柄（b < * > c），于是弹出b,*,c，压入一个代表该句柄的ParseNode（类型为EXPR）。
- 此时栈为[$, a, +, EXPR]，lookahead仍是$。比较EXPRvs$：查表得EXPR > $，再次规约，a + EXPR成为新句柄，弹出a,+,EXPR，压入根节点PROGRAM。

整个过程，没有一丝一毫的“猜测”，全是查表驱动。precedenceTable.csv就是它的“宪法”，Parser只是忠实的执法者。语法分析.png里那个高亮显示的a + b * c解析步骤，就是这个查表-移进-规约循环的可视化快照。你甚至可以手动编辑csv文件，把*和+的优先级互换，再运行，就会看到a + b * c被错误地解析为(a + b) * c——这正是算符优先法的脆弱性，也是教学价值所在：它让你直观看到，语法分析的正确性，完全系于那张看似简单的二维表。

3.3 语义分析与中间代码生成：状态机如何为变量“立户籍”？

SemanticAnalyzer.java的精妙之处，在于它把语义规则编码进了DeclarationState的状态迁移规则里。我们看int x; x = 10; print(x);这段代码的分析流程：

1. 遇到int x;：Parser生成一个VarDeclNode，SemanticAnalyzer调用handleVarDeclaration(node)。它检查x是否已在SymbolTable中，否，则创建VariableSymbol(name="x", type="int", state=DECLARED)，插入表中。
2. 遇到x = 10;：Parser生成AssignNode，SemanticAnalyzer调用handleAssignment(node)。它查x的state，是DECLARED，符合DECLARED → INITIALIZED的迁移规则（由ASSIGN触发），于是更新x.state = INITIALIZED。
3. 遇到print(x);：Parser生成PrintNode，SemanticAnalyzer调用handleIdentifierUsage(node)。它查x的state，是INITIALIZED，符合INITIALIZED → USED的迁移规则（由USE触发），于是更新x.state = USED。

如果代码是print(y);，而y从未声明，handleIdentifierUsage会抛出SemanticException("Undeclared identifier: y")。变量声明状态转移图.png里那条从UNDECLARED指向DECLARED的DECLARE箭头，就是这个异常的源头。CodeGenerator紧随其后，在generateCode(AssignNode)里，它读取x的type和state，确认其已初始化，然后生成t1 = 10和x = t1两条三地址码。语义分析及执行结果.png里显示的Generated Code:后面跟着的代码块，就是这个生成器的输出。整个过程，语义检查和代码生成是交织的，SymbolTable是它们共享的唯一真相源。

4. 实操过程与关键环节实现：从导入工程到亲手修改文法的完整路径

现在，放下理论，拿起键盘，我们来一次真实的IDEA实战。这不是“复制粘贴就能跑”，而是要让你亲手触摸到每一个齿轮的咬合。

4.1 工程导入与首次运行：跨越“Hello World”到“Hello Compiler”的门槛

1. 解压与目录准备：将下载的ZIP包解压到一个无中文、无空格的路径，例如D:\compilation-project。这是Java生态的铁律，路径含中文或空格会导致Maven依赖解析失败或资源文件加载异常。
2. IntelliJ IDEA导入：启动IDEA，选择Open，导航到解压目录，选中pom.xml文件（不是整个文件夹！）。IDEA会自动识别为Maven项目，并开始加载依赖。此时，右下角会显示Importing 'PrinciplesOfCompilation-master'。耐心等待，直到Maven Projects工具窗口里出现完整的依赖树（junit,commons-cli等）。
3. 配置运行参数：在Project Structure(Ctrl+Alt+Shift+S) →Project里，确认Project SDK已设置为JDK 8或11（工程兼容两者）。然后，找到src/main/java/com/cqut/compiler/Main.java，右键 →Run 'Main.main()'。首次运行，IDEA会弹出Edit Configurations对话框。在Program arguments栏里，输入--input resources/test_input.txt（注意前面有两个短横线）。这个test_input.txt是你自己的测试文件，内容可以是int a = 10 + 5;。点击OK。
4. 观察输出：控制台会打印出多段日志：
   • === Lexical Analysis ===后面跟着[TOKEN(INT, int), TOKEN(ID, a), ...]，这是词法分析结果。
   • === Syntax Analysis ===后面跟着缩进的语法树，如PROGRAM -> VAR_DECL -> ...。
   • === Semantic Analysis ===后面是Variable 'a' declared.,Variable 'a' assigned.等状态变迁日志。
   • === Generated Code ===后面是t1 = 10,t2 = 5,t3 = t1 + t2,a = t3。
     如果一切正常，恭喜，你已经成功启动了这个编译器前端！

注意：如果遇到ClassNotFoundException，大概率是pom.xml里的<scope>test</scope>被误删，导致junit未被主程序加载。请检查pom.xml，确保junit依赖没有<scope>标签，或者将其改为compile。

4.2 修改词法规则：从支持int到支持float的三步走

假设你想扩展词法分析器，让它能识别float字面量（如3.14f）。这不是改一个正则那么简单，而是一条完整的链条：

第一步：定义新的正则与Token类型
- 打开resources/regex_rules.txt，在末尾添加一行：FLOAT_LITERAL [0-9]+\.[0-9]+[fF]。
- 打开src/main/java/com/cqut/compiler/lexer/TokenType.java，在枚举末尾添加：FLOAT_LITERAL。

第二步：更新NFA/DFA生成逻辑
- 打开src/main/java/com/cqut/compiler/lexer/Lexer.java，找到buildAutomaton()方法。在for (String rule : rules)循环内，当rule.startsWith("FLOAT_LITERAL ")时，提取其后的正则字符串，调用new RegexToNFAConverter().convert(floatRegex)，并将生成的DFA加入到automata集合中。别忘了给这个DFA一个唯一的priority（比如设为100，高于ID的50），确保它在匹配时不会被更短的规则（如NUM）抢先截胡。

第三步：修改语法分析与语义分析
- 打开resources/grammar.txt，在<digit>之后添加<float>，并定义其产生式。
- 打开src/main/java/com/cqut/compiler/parser/Parser.java，在parseExpr()等方法里，增加对FLOAT_LITERALToken的处理分支。
- 打开src/main/java/com/cqut/compiler/semantic/SemanticAnalyzer.java，在handleLiteral()方法里，增加对FLOAT_LITERAL的处理，创建FloatSymbol并存入符号表。

完成这三步后，重新运行Main.java，输入float pi = 3.14f;，你应该能看到TOKEN(FLOAT_LITERAL, 3.14f)出现在词法分析结果里，语法树里有FLOAT_LITERAL节点，语义分析日志里有Float literal '3.14f' processed.。这就是一次完整的、端到端的词法扩展。

4.3 调试语法分析：如何读懂precedenceTable.csv并修复歧义？

precedenceTable.csv是算符优先法的灵魂，但也最容易出错。假设你发现a = b + c * d被错误地解析为(a = b + c) * d，问题就出在这张表上。

1. 定位问题：在Parser.java的parse()方法里，找到getPrecedence(top, lookahead)调用。在它前后打上断点，运行a = b + c * d。当top是+，lookahead是*时，观察返回值。如果是<（移进），那就错了——+的优先级应该低于*，所以应该是+ < *，触发*移进，而不是+规约。
2. 编辑CSV：用Excel或记事本打开resources/precedenceTable.csv。找到+行和*列交叉的单元格。它现在的值可能是=或>。根据算符优先原则，+和*都是左结合二元运算符，且*优先级更高，所以+和*的关系应该是+ < *。将该单元格的值改为<。
3. 验证修复：保存CSV，重新运行。现在，当top=+,lookahead=*时，getPrecedence()应返回<，*被移进，后续c * d会先被规约为一个EXPR，再与a = b + EXPR规约，得到正确的树结构。语法分析.png的更新版，会清晰地展示这一修正。

这个过程，比任何教科书都更深刻地教会你：语法分析的“智能”，其实就藏在那张朴素的二维表里。你不是在写AI，你是在精心雕琢一张规则之网。

5. 常见问题与排查技巧实录：那些文档里不会写的“血泪教训”

在带学生做这个课设的六年里，我整理了一份高频问题清单，这些问题，几乎每一个人都会撞上，而答案，往往就藏在工程目录的某个角落，或者IDEA的一个隐藏设置里。

实操心得：最常被忽略的“坑”，是resources目录的编码格式。Windows系统默认用GBK，而Java源码和pom.xml通常是UTF-8。如果regex_rules.txt或grammar.txt里有中文注释（比如# 标识符规则），用GBK保存，IDEA读取时就会乱码，导致正则解析失败。解决方案：在IDEA中，右键点击这些文件 →File Encoding→Convert to UTF-8，并勾选Transparent native-to-ascii conversion。从此，你的中文注释将永远安全。

6. 教学与复现建议：如何把这个工程变成你自己的“编译原理实验室”

这个工程的价值，远不止于“交一份作业”。它是一块可塑性极强的“知识乐高”，你可以根据自己的需求，把它搭建成不同的形态。

对学生而言，把它变成你的“个人知识图谱”：
- 不要满足于“跑通”。打开Lexer.java，把nextToken()方法里的switch (state)语句块，用纸笔画成一张完整的DFA状态图。标出每个状态对应的含义（如STATE_START,STATE_IN_ID），以及每条转移边上的输入字符。你会发现，书上那个抽象的“状态机”，突然有了血肉。
- 把precedenceTable.csv导入Excel，用条件格式给<、>、=填上不同颜色。然后，拿一个复杂的表达式a + b * c - d / e，手动模拟Parser的栈操作，把每一步的栈状态和输入流都写下来。这个过程，比做一百道选择题更能巩固“算符优先”的本质。
- 尝试一个“破坏性实验”：在SemanticAnalyzer里，注释掉handleIdentifierUsage()方法中对state == INITIALIZED的检查。然后运行int x; print(x);。你会看到程序顺利生成了代码，但执行时x是未定义的。这个“成功”的错误，会让你终生记住“语义检查”的不可替代性。

对教师而言，把它变成你的“动态教案”：
- 利用inspectionProfiles目录。里面那份code-inspection.xml，是预设的代码质量检查规则。你可以在课堂上，现场打开一个故意写错的学生代码（比如在State类里用了public int value;），然后启用这个Profile，让IDEA红色波浪线下划出错误，并解释：“看，这条规则强制我们封装状态，这正是编译原理中‘状态转移函数’必须是黑盒的要求。”
-resources/test_cases/目录（如果存在）或你自己创建的目录，可以存放一系列test01.txt,test02.txt…。在课堂上演示时，只需在Run Configuration里快速切换Program arguments，就能在几秒内展示不同输入下的词法、语法、语义分析全过程。词法分析.png等截图，就是你PPT里最有力的证据。
- 把GraphvizGenerator模块单独拎出来，作为一个小项目，让学生学习如何用Java调用外部命令（ProcessBuilder），并解析其输出（DOT语言）。这既是编译原理的应用，也是实用的系统编程技能。

对进阶学习者而言，把它变成你的“能力跃迁跳板”：
-向后延伸：CodeGenerator目前只生成三地址码。你可以把它升级为一个简单的字节码生成器，利用ASM库，将三地址码翻译成JVM字节码，最终生成一个.class文件并用java命令执行。这一步，就从“分析”跨入了“执行”。
-向前延伸：Lexer目前只支持预定义的正则。你可以引入一个RegexEngine接口，实现一个基于回溯的BacktrackingRegexEngine，再实现一个基于DFA的DFARegexEngine，然后在Lexer里做一个策略模式，让用户在pom.xml里配置使用哪个引擎。这会让你深入理解正则引擎的性能与局限。
-向外延伸：PrinciplesOfCompilation-master这个模块，可以被剥离成一个独立的Maven库（com.cqut:compiler-core:1.0）。然后，新建一个WebCompiler项目，用Spring Boot提供一个REST API，接收源码字符串，返回JSON格式的语法树和中间代码。这样，你的编译原理知识，就变成了一个可部署的Web服务。

这个工程，从来就不是一个终点，而是一个精心设计的起点。它用Java的严谨，包裹着编译原理的深邃；用IDEA的便捷，消解着理论学习的艰涩。当你第一次看着自己修改的正则，成功匹配出一个float字面量；当你第一次手动调整precedenceTable，让一个歧义表达式获得正确的解析；当你第一次在SemanticAnalyzer里添加一行代码，阻止了一个未初始化变量的非法使用——那一刻，你不再是在学习一门课程，你是在亲手铸造一把理解计算机世界的钥匙。而这把钥匙的齿痕，就刻在这份代码的每一行注释、每一个类名、每一张流程图里。

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