梯度模式结合记录可自然匹配树结构，如用{ Left： null， Right： null }判断叶子节点，或递归模式识别子树形状，用于计算表达式树求值与简化，如Add(var e， Constant(0))map为Simplify(e)，实现声明结构解析。

在C#中，模式匹配的梯度模式（recursivepatterns）可以自然地用于匹配树结构。梯度数据类型和位置模式（位置模式），你可以明确解构并判断节点结构、定义字段值或索引关系。树结构

以二叉树为例，每个节点包含一个值和左右子节点：public record TreeNode(int Value， TreeNode? Left， TreeNode? Right)；

这是一个典型的不可变树结构，使用记录支持基于值的一致性和位置解构，这是实现电位模型匹配的基础。使用电位模型进行匹配

你可以用 switch 表达式 或 is 表达式 来匹配树的形状。例如，判断是否为叶子节点（无子节点）：bool IsLeaf(TreeNode? node) =gt；node is { Left： null， Right： null }；

更复杂的结构可以用预测的位置模式。比如判断一个节点左子是叶子节点：琅琅配音

全能AI配音神器 89 查看详情 bool HasLeftLeaf(TreeNode? node) =gt； node is {左： { 左： null， 右： null } }；

你也可以结合常量和范围模式。

例如，匹配某个特定形状的子树：string Classify(TreeNode? node) =gt； 节点 switch{ null =gt； "空"， { Value： 0， Left： null， Right： null } =gt； "零叶"， { Value： var v， Left： { Value： var lv }， Right： null } when v gt； lv =gt； "右不平衡"， { Value： _， Left： not null， Right： not null比如定义一个简单的算术表达式树：公共抽象记录 Expr；公共记录 Constant(int Value) ： Expr；公共记录 Add(Expr Left， Expr Right) ： Expr；公共记录 Multiply(Expr Left， Expr Right) ： Expr；

然后你可以用模式匹配来“解释”或优化表达式：int Evaluate(Expr expr) =gt； expr switch{ Constant(int value) =gt； value， Add(var left， var right) =gt； Evaluate(left) Evaluate(right)， Multiply(var left， var right) =gt； Evaluate(left) * Evaluate(right)， _ =gt； throw new NotSupportedException()}；

还可以做代数简化，比如识别 x 0 这样的模式：Expr Simplify(Expr expr) =gt； expr switch{ Add(var e， Constant(0)) =gt； Simplify(e)， Add(Constant(0)， var e) =gt； Simplify(e)， Multiply(var e， Constant(1)) =gt； Simplify(e)， // 更多规则... Add(var l， var r) =gt； new Add(Simplify(l)， Simplify(r))， _ =gt； expr}；

基本上就这些。稀疏模式让C#能以语句式方式处理复杂的嵌套结构，尤其适合语法树、配置树或领域模型的条件判断与转换。关键是利用记录提供的解构能力和模式中的格式匹配逻辑。不复杂但容易忽略的是：确保属性或位置可被编译器静态分析，否则无法模式生效。

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