上一篇中介紹通過詞法分析將表達式轉換成TokenRecord對象列表。在第一篇中提到將表達式用樹形結構表示，然後就可以很方便的從下級 節點取值計算了。那麼如何將列表分析成一棵樹的結構呢？
還是以例子來說明，比如3*7+56/8-2*5，分析成TokenRecord列表就是
記號對象 對應表達式 TokenValue 3 TokenMultiply * TokenValue 7 TokenPlus + TokenValue 56 TokenDivide / TokenValue 8 TokenMinus - TokenValue 2 TokenMultiply * TokenValue 5分析成樹就是
根據實際的算術規則，運算符優先級高的要先計算，然後由低優先級的運算符去調用它的運算結果。表現在樹視圖上就是高優先級的節點是 低優先級節點的下級，即優先級越高，其位置越靠近樹葉。因為這裡采用統一的對象，把所有元素都用TokenRecord表示，所以TokenValue也是 有優先級的。而通過對樹視圖的分析，所有的TokenValue都是處在葉子的位置，則TokenValue的優先級最高。
分析到這裡就要用代碼實現了。這裡需要用到TokenRecord中的優先級Priority屬性，還要用到堆棧。和詞法分析一樣，也是需要用循環依 次分析各個TokenRecord。拿上面的TokenRecord列表進行分析，粗體字代表當前分析的TokenRecord。分析的過程中有一個原則叫“高出 低入原則”，需要解釋一下。
“高出低入原則”是指：
1.棧頂TokenRecord的優先級高於當前TokenRecord的優先級，則將棧頂TokenRecord彈棧（高出）到臨時變量。
1.1如果堆棧為空，將臨時變量中的TokenRecord加入當前TokenRecord的ChildList中，然後將當前TokenRecord壓棧（低入）。
1.2如果堆棧不為空，找出棧頂TokenRecord和當前TokenRecord中優先級高的一個（相同則按棧頂高算），將臨時變量中的TokenRecord加入 高優先級TokenRecord的ChildList中。再用高出低入原則處理棧頂和當前TokenRecord。
