语法解析有个核心目标，那就是需要构建抽象语法树。虽然说语法解析框架可以很容易的识别出各节点的结构，但还需要我们按照自行需求，转换成期望的树结构，才能够方便使用。
基本上，所有的表达式，都会进行嵌套组合，从而才能够发挥其强大的作用。但，往往我们在做解析的时候，又是线性的解析。所以，最初，我们能得到的必然是一个个token列表。所以，如何将一个个平铺的列表，转换成树状结构，将会是一个比较重要的话题。我们今天就来看看calcite中的其中一非常小的点，它是如何将一个list转换为tree的吧。
calcite 树的转化过程： list -> tree，是一个相对独立的过程，所以被写到工具类中去了。其最终结果是用 SqlNode 承载的。
以上就是其转换list到tree的框架代码了，关键词是：优先级，转换，。。。
树的转换过程，主要是将list进行合并组合的过程。大体是按照每个符号的优先级，将其前后元素作为其操作数，合并。比如：a > 1 or b < 2, 会被构建 >a1 or b < 2, >a1 or <b2, (or)(>a1)(<b2) 。 而要选出优先级最高的元素，优先从其开始做树合并，才是正确的选择。确定最高优先级元素过程示意图如下：
具体解析过程如下：
符号定义时，就将优先级定义好了。以便在后续构建时使用。其基本都被定义在 SqlStdOperator 中。 以加减乘除为例，加减会是同一个优先级，乘除是另一个高优先级的操作。
最终的树形结果示例如下：
即由操作数和操作符组成的树结构，即可认为它是一种基于栈的编译结构，对于我们表达语义，比较清晰。
实际上，树结构只是一种表现形式，它需要在不同的场合应用不同的结构，灵活变换，方能如鱼得水。比如整个sql语句，在calcite的树结构中，又不是这样的了。
不要害怕今日的苦，你要相信明天，更苦！