自下而上语法分析、自上而下语法分析和递归下降法、预测分析法、LL(1)和LR是什么关系

自下而上语法分析、自上而下语法分析、递归下降法、预测分析法、LL(1)和LR都是与语法分析(语法解析)相关的概念和技术。它们在编译原理中扮演着重要的角色,用于将源代码的字符流转换为语法树(或抽象语法树,AST),以便进一步的编译和优化。以下是这些概念之间的关系和各自的特点:

自上而下语法分析(Top-Down Parsing)

自上而下语法分析从开始符号开始,根据文法规则推导输入字符串。主要方法包括递归下降法和预测分析法。

递归下降法(Recursive Descent Parsing)
  1. 定义:递归下降法是一种自上而下的语法分析方法,其中每个非终结符对应一个递归函数,函数通过匹配输入字符串中的符号,调用自身或其他函数来解析输入。
  2. 特点
    • 适用于LL文法,特别是LL(1)文法。
    • 简单直观,易于手工编写。
    • 不适用于左递归文法,需要对文法进行左递归消除。
  3. 示例:对于文法规则A -> aA | b,会有一个函数A()来匹配aAb
预测分析法(Predictive Parsing)
  1. 定义:预测分析法是一种无回溯的自上而下语法分析方法,通常使用一个预测表(预测分析表,Parsing Table)来决定每一步的推导。
  2. 特点
    • 适用于LL(1)文法。
    • 通过预测表实现解析,不需要回溯。
    • 比递归下降法更高效,但构造预测表复杂。
  3. 示例:对于文法规则A -> aA | b,预测表会指示在遇到a时使用规则A -> aA,在遇到b时使用规则A -> b
LL(1)文法
  1. 定义:LL(1)文法是一种上下文无关文法,可以通过自上而下的方式进行解析,具体来说,它是一类能够用一个符号前瞻进行无回溯预测分析的文法。
  2. 特点
    • L表示从左到右扫描输入。
    • L表示最左推导。
    • 1表示用一个符号的前瞻。
    • 没有左递归和二义性,且具有足够的前瞻符号来决定推导。

自下而上语法分析(Bottom-Up Parsing)

自下而上语法分析从输入符号开始,通过逐步归约(将输入符号或部分输入符号归约为非终结符)来构建语法树,直到到达开始符号。

LR分析法
  1. 定义:LR分析法是一种强大且普遍的自下而上语法分析方法,包含多种变体,如SLR、LALR和Canonical LR。
  2. 特点
    • L表示从左到右扫描输入。
    • R表示最右推导的逆过程(归约)。
    • 能够处理更广泛的文法,包括左递归文法。
  3. 示例:构建LR分析表(包含状态、转移、归约规则),使用堆栈跟踪解析过程。
SLR、LALR和Canonical LR
  1. SLR(Simple LR)
    • 简化的LR分析,构造较简单。
    • 使用FOLLOW集进行归约判断。
  2. LALR(Look-Ahead LR)
    • 比SLR更强大,能处理更多的文法。
    • 合并LR(1)分析表的状态,生成更小的表。
  3. Canonical LR(标准LR)
    • 最强大但复杂度最高。
    • 不合并状态,能处理所有LR(1)文法。

关系总结

  1. 自上而下 vs 自下而上

    • 自上而下:从开始符号推导输入(递归下降、预测分析)。
    • 自下而上:从输入归约至开始符号(LR分析)。
  2. 递归下降 vs 预测分析

    • 都是自上而下方法。
    • 递归下降:函数调用匹配输入,适用于手工实现。
    • 预测分析:使用预测表,适用于自动生成分析器。
  3. LL(1) vs LR

    • LL(1):自上而下,1符号前瞻,无回溯。
    • LR:自下而上,能处理更广泛的文法,包括左递归。

示例总结

  • 递归下降法:手工编写的函数,每个函数对应一个非终结符。
  • 预测分析法:构造预测表,根据输入符号决定推导规则。
  • LL(1):构造预测表,1符号前瞻。
  • LR:构造LR分析表(状态、转移、归约规则),通过堆栈进行解析,处理广泛的文法。

通过理解这些方法和文法类型,可以有效地选择和实现适合特定编译器和语言的语法分析器。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/25893.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

逆序队专题

逆序对的定义是&#xff0c;在一个数组中&#xff0c;对于下标 ( i ) 和 ( j )&#xff08;其中 ( i < j )&#xff09;&#xff0c;如果 ( a[i] > a[j] )&#xff0c;则称 ((a[i], a[j])) 为数组的一个逆序对。 换句话说&#xff0c;逆序对就是在数组中前面的元素大于后…

C++使用Sanp7 实现西门子s7通信

使用Snap7库可以实现与西门子S7系列PLC的通信。以下是一个基本的C示例&#xff0c;演示如何使用Snap7库来连接西门子S7 PLC并读取和写入数据。 环境准备 安装Snap7&#xff1a;从&#xff08;https://sourceforge.net/projects/snap7/files/1.4.2/&#xff09;Snap7官网下载并…

C++算法——埃氏筛

C判断素数&#xff1a;埃氏筛 思路 这个算法是利用打表的方法来计算的&#xff1a; 首先&#xff0c;我们要知道一个特性 就是一个质数的倍数&#xff0c;一定是一个合数 利用这个特性 我们可以写出以下代码 for (int i 2; i * i < n; i) {if (!prime[i] true){for (i…

每日两题7

文章目录 买卖股票的最佳时机含冷冻期买卖股票的最佳时机含手续费 买卖股票的最佳时机含冷冻期 分析&#xff1a; class Solution { public:int maxProfit(vector<int>& prices) {int n prices.size();vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(3…

Python爬取城市空气质量数据并写入mysql数据库

Python爬取城市空气质量数据并写入mysql数据库 这篇文章介绍了如何爬取城市空气质量数据,下面的代码添加了数据库操作,包括使用pymysql创建数据库和数据表,并向数据库中写入数据,完整代码如下: import csv import time import requests # 导入网络请求库requests from bs4…

python为什么要字符串格式化

Python2.6 开始&#xff0c;新增了一种格式化字符串的函数 str.format()&#xff0c;它增强了字符串格式化的功能。相对于老版的%格式方法&#xff0c;它有很多优点。 1.在%方法中%s只能替代字符串类型&#xff0c;而在format中不需要理会数据类型&#xff1b; 2.单个参数可以…

Qt 简易Word

Ui界面如下&#xff1a; 查找和替换界面&#xff1a; 具体代码&#xff1a; GitHub : 简易Word Gitee : 简易Word

【java11】java11新特性之Predicate接口API改进

Java 11向Predicate接口引入了新方法not()来否定类似于negate方法的现有谓词&#xff0c;进一步增强了其功能&#xff0c;使得条件判断和组合更加灵活和方便。 Predicate.not() Predicate.not方法用于创建一个取反的谓词&#xff08;predicate&#xff09;&#xff0c;即返回…

FedAvg论文

论文&#xff1a;Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data 原code Reproducing 通过阅读帖子进行的了解。 联邦平均算法就是最典型的平均算法之一。将每个客户端上的本地随机梯度下降和执行模型的平均服务器结合在一起。 联邦优化问题 数…

文案策划背后的秘密 | 职场高手养成记

要想在文案策划这个行当里混&#xff0c;首先得对自己的文字功底有足够的信心&#xff0c;那种“文章独步天下”的气势不可或缺。 要是没有这份自信&#xff0c;我建议你还是另寻他路。 要想跨入文案策划的大门&#xff0c;可以从以下几个方面入手&#xff1a; 1. 学习文案基…

6.7.13 MV-Swin-T:使用多视图 SWIN 变压器进行乳房 X 光检查分类

传统的乳腺癌分类深度学习方法主要集中在单视图分析上。然而,在临床实践中,放射科医生会同时检查乳房 X 线摄影检查中的所有视图,利用这些视图中固有的相关性来有效检测肿瘤。 在本文中,我们提出了一种完全基于 Transformer 的创新多视图网络,以解决乳房 X 线摄影图像分类…

使用docker-compose搭建达梦数据库主备集群

目录 1. Docker集群的搭建 2. 检查主备数据库 3. 主备集群的JDBC连接设置 1. Docker集群的搭建 达梦的镜像文件都是tar文件&#xff0c;通过docker load命令导入&#xff1a; docker load -i dm8_20240422_x86_rh6_64_rq_ent_8.1.3.140.tar 成功导入后&#xff0c;可看到…

Flutter娱乐与休闲类APP常用的第三方库总汇

Flutter娱乐与休闲类APP常用的第三方库总汇 娱乐与休闲类APP为用户提供了丰富的放松和娱乐方式&#xff0c;包括游戏、音乐、视频、阅读等多种形式。Flutter作为一个高效的跨平台移动应用开发框架&#xff0c;为这类应用的开发提供了强大的支持。本文将汇总Flutter娱乐与休闲类…

机器学习笔记——支持向量机

支持向量机 参数模型对分布需要假设&#xff08;这也是与非参数模型的区别之一&#xff09;间隔最大化&#xff0c;形式转化为凸二次规划问题 最大化间隔 间隔最大化是意思&#xff1a;对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据&#xff0c;最难以分的点也有足够大的信度将…

68. UE5 RPG 处理多个角色后续bug

我们现在已经有了四个敌人角色&#xff0c;接下来&#xff0c;处理一下在战斗中遇到的问题。 处理角色死亡后还会攻击的问题 因为我们有角色溶解的效果&#xff0c;角色在死亡以后的5秒钟才会被销毁掉。所以在这五秒钟之内&#xff0c;角色其实还是会攻击。主要时因为AI行为树…

AI 大模型重点行业应用情况

1、AI 大模型重点行业应用情况总览 AI大模型将率先在互联网办公、金融等数字化程度较高的行业快速渗透&#xff0c;医疗、交通、 制造等行业的潜在渗透空间大。 2、AI 大模型在金融行业应用情况 金融行业的应用场景丰富&#xff0c;是最早进行数字化转型的机构&#xff0c;因此…

一文了解SpringBoot

1 springboot介绍 1)springboot是什么? Spring Boot是一个用于简化Java应用程序开发的框架。它基于Spring框架,继承了Spring框架原有的优秀特性,比如IOC、AOP等, 他并不是用来代替Spring的解决方案,而是和Spring框架紧密结合,进一步简化了Spring应用的整个搭建和开发过程…

angular2开发知识点

目录 文章目录 一、API 网关地址 配置二、服务注册使用三、模块组件注册使用四、html中style类动态绑定1. 单个类的绑定&#xff1a;[class.special]"isSpecial"2. 多个类的绑定&#xff1a;[ngClass]"{selected:status ,saveable: this.canSave,}"3. 单个…

Python中管理内存?

在Python中管理内存是一个重要但通常对开发者而言较为透明的主题&#xff0c;因为Python提供了自动内存管理功能&#xff0c;如垃圾回收机制&#xff0c;以简化内存管理的复杂性。然而&#xff0c;对于大型项目或需要优化性能的场景&#xff0c;理解Python的内存管理机制以及如…

LLM Algorithms(1): Flash Attention

目录 Background Flash Attention Flash Attention Algorithm 参考 NIPS-2022: Flash Attention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness idea&#xff1a;减少资源消耗&#xff0c;提升或保持模型性能。普通attention的空间复杂度是 --》降低到F…