stream就是个Iterable<Unit>，最基础的unit是bit，对应二进制流，
从二进制流到character流Iteralbe<Character>是encoding解决的问题，
再往上一个层次是token流，或者word流
1）基础的tokenize就是自然token，即按分隔符切割的，alphabet字符（a-z,1-9等）和非alphabet字符(空格，标点，括号等。
2）自然token不一定是和合法的token，token还必须是语言接受的（预定义的），英文字典里没有的单词就是非法英文单词，再者，像中文这种没有空格分隔的语言，是不存在自然token的，必须用预定义的某种规则识别。
预定义的方式可以是像英文词典那样的有限的，罗列出所有实例，还有一个例子是程序语言的关键字集合；更多是用规则定义，即所谓formal language的概念，就是可以用有限的规则定义出无限的集合。比如正则表达式。规则往往不只一种，一种规则对应一种类型的token。
比如程序语言里，当前字符流是以int开始的，可以解读为identifier，也可以解读为keyword，这里就有一个问题，用哪个规则去匹配呢，有两个原则
1）规则是有优先级的，或者说有顺序的，按顺序一个一个试，前面的匹配了，就不用考虑后面的规则了
2）匹配多长问题，优先匹配长的，比如 “==”，单等号可以赋值匹配运算符，双等号可以匹配比较运算符，匹配长的，即双等号。
这一部分叫词法分析，lexical analysis、tokenize，输出是一个合法的token stream：Iterable<Token>。注意token即包含了分出的词的文本,也包含了类别信息，这一点和01流到Character流不同，Character是没有类别的，token除了文本还有类别，（动词？名词？冠词？）
之前都是从一种流到另一种流
01流 ---encoding--> Character流 --tokenize---> token流
之后的parse部分，不再是输出另一种流，不再是一种线性结构，而是树结构，语法树。这里用到的文法一般是上下文无关文法，对应上下文无关语言。上下文无关意思是非终结字符的展开不依赖于两边的上下文。
正则文法 < 上下文无关文法 < formal grammar
正则文法就是用字符和三种规则（union, concatenation, iteration) 表达的语言。因为正则是CFG的子集，可以用CFG描述正则文法：
R -> alphabet character
R-> RT
T->R| e
R-> R|R
为什么要把左递归该为右递归？
因为右递归是先parse了一部分才递归的，也就是输入在收敛的递归，这种递归是真正的递归。左递归，输入没有任何变化。
为什么要Left Factor？
一个产生式的多个alternative有相同的开始token，改写一下，提取公共factor，最终使得每个alternative的开始token都不同，left factor 保证只有一个production是可行的，因为起始token不同。
自顶向下的parse基本是个路径搜索问题，从start非终结字符（相当于root)开始，分别尝试不同的alternative的产生式。要消除左递归，并且进行left factoring(剪枝作用，根据当前token有预见性的选择alternative)。一个输入token流，如果可以对应多棵parse tree，则这个CFG文法是具有二义性的。无二义性的的CFG从路径搜索的角度就是有且只有一条路径，一个可行解。
leetcode wordbreak ||是分词问题还是parse问题？答案是parse问题，parse问题的特点是整体性，要使得整体匹配。分词只需要考虑自己，不需要考虑对后续其他词的影响。word break以现在的知识点看应该是一种二义性（有多个可行解）、上下文相关的文法。
