<编译原理>构造 LL(1) 分析表的步骤 - 例题解析 易错点及扩展: 1.求每个产生式的 SELECT 集 2.注意区分是对谁 FIRST 集 FOLLOW 集 3.开始符号的 FOLLOW 集包含 # 4.各集合对对应的对象以及含义 集 对象 含义 FIRST 集 是对产生式右部 右部内部的所有终结符集,可能为 ε FOLLOW 集 是对产生式左部(非终结符) 非终结符后面紧跟的终结符,可能为 #,和该非终结符推导出的右部无关(因为LL(1)文法不包含递归,所以右部不会再有该非终结符,所

转载于https://blog.csdn.net/Johan_Joe_King/article/details/79058597?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs-3 上回把文法的LR(0)项目集规范族搞了半天,革命进行了一半. 鼓捣了半天整了一堆项目集规范族出来,总是有用的呀,接下来就是在那堆的基础上构造分析表了,构造好分析表就能分析输入串了.本文主要讲LR(0)分析表的构造和输入串分析过程. 我这个菜鸡都觉得是通

FIRST集合.FOLLOW集合.SELECT集合以及预测分析表地构造 FIRST集合的简单理解就是推导出的字符串的开头终结符的集合. FOLLOW集合简单的理解就对于非终结符后面接的第一个终结符. 给定一个由终结符和非终结符组成的字符串,FIRST( FIRST( FOLLOW(X)是可直接跟随与X之后的终结符集合.也就是说,如果存在着任一推导包含Xt,则t∈FOLLOW(X).当推导包含XYZt,其中Y和Z都推导出时,也有t∈FOLLOW(X) FIRST.FOLLOW和nullable的迭

<编译原理>LR 分析法与构造 LR(1) 分析表的步骤 - 例题解析 笔记 直接做题是有一些特定步骤,有技巧.但也必须先了解一些基本概念,本篇会通过例题形式解释概念,会容易理解和记忆,以及解决类似问题. 如果只想做题可以直接下拉至习题部分. (一)关于状态 对于产生式 A→aBcD,就可以分解为下面几个不同的识别状态: (1)A→.aBcD (2)A→a.BcD (3)A→aB.cD (4)A→aBc.D (5)A→aBcD. "." 的左部符号表示已被识别出来的那部分句

import hjzgg.first.First; import hjzgg.follow.Follow; import hjzgg.tablenode.TableNode; import hjzgg.treenode.TreeNode; import java.util.ArrayList; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.Stack; im

在考完编译原理之后才弄懂,悲哀啊.不过懂了就好,知识吗,不能局限于考试. 文法: E→TE' E'→+TE'|ε T→FT ' T'→*FT'|ε F→id| (E) 一.首先判断是不是 LL(1)文法 -------------------------------------------------------------------------------------------------------- 文法G的任意两个具有相同左部的产生式 A --> α|β 满足下列条件: 1.如果α和

实验二.语法设计--基于LL(1)文法的预测分析表法 一.实验目的 通过实验教学,加深学生对所学的关于编译的理论知识的理解,增强学生对所学知识的综合应用能力,并通过实践达到对所学的知识进行验证.通过对基于LL(1)文法的预测分析表法DFA模拟程序实验,使学生掌握确定的自上而下的语法分析的实现技术,及具体实现方法.通过本实验加深对语词法分析程序的功能及实现方法的理解 . 二.实验环境 供Windows系统的PC机,可用C++/C#/Java等编程工具编写 三.实验内容 1.自己定义一个LL(1)文

最近在复习编译原理,考试之前以为自己懂了,眼高手低就没去实践.结果一考试出问题了.... 学习就要脚踏实地,容不得半点模糊.凭着侥幸心理很危险的.以后要引以为戒啊. 特别写出这篇文章 :一来总结一下这几天的收获.二来与君共勉. 一.概念 1.概念解释 1.活前缀:不包含句柄右侧任一符号的规范句型的前缀称为该句型的活前缀.                 例如:Bab是下面那个文法的一个句型,其中b是句柄.                 那么针对这个句型的活前缀有:ε.B.Ba 和Bab    

1. 对表进行优化 ( 优化表主要作用是消除删除或者更新造成的空间浪费) 2. 对表进行分析(分析关键字的分布, 分析并存储MyISAM和BDB表中键的分布) 3. 对表进行检查(检查表的错误,并且为MyISAM更新键的统计内容) 4. 对表进行修复(修复被破坏的MyISAM表)   1．分析表   MySQL中使用ANALYZE TABLE语句来分析表,该语句的基本语法如下:   ANALYZE TABLE 表名1 [,表名2…] ; 使用ANALYZE TABLE分析表的过程中,数据库系统会

Linux内核分析第三周  构造一个简单的Linux系统MenuOS 前提回顾 1.计算机是如何工作的三个法宝 1.存储程序计算机 2.函数调用堆栈 3.中断 2.操作系统的两把宝剑 中断上下文的切换 进程上下文的切换 第一讲  Linux内核源代码介绍 arch目录包括了所有和体系结构相关的核心代码.它下面的每一个子目录都代表一种Linux支持的体系结构,例如i386就是Intel CPU及与之相兼容体系结构的子目录.PC机一般都基于此目录. init目录包含核心的初始化代码(不是系统的引导代

analyze table tablename compute statistics; analyze index indexname compute statistics; (analyze 不会重建索引) 遇到当前表的查询或其他性能不好时,就可以对相应的表进行一次分析. 1.如果你的表经常由几千万变成几百万,又变成几千万那么需要制定分析计划定期表分析,同时可以一并分析索引,计算索引中数据的分布情况,这样CBO会选择更加准确的执行计划. 2.如果表结构变化了也要做下,也就是经常对表做dml就需

表分析,简单的说,就是收集表和索引的信息,CBO根据这些信息决定SQL最佳的执行路径.通过对表的分析,可以产生一些统计信息,通过这些信息oracle的优化程序可以进行优化. 语法: DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS ( ownname VARCHAR2, tabname VARCHAR2, partname VARCHAR2, estimate_percent NUMBER, block_sample BOOLEAN, method_opt VARCHAR2, degr

题目链接: https://codeforces.com/contest/1159/problem/D 题意: 构造一个长度为$n$的$01$串,最小特殊连续字串的长度为$k$ 也就是,存在最小的$k$,满足,有一个长度为$k$的连续字串没有出现过两次 数据范围: $1 \leq k \leq n \leq 100\,000$$(k \bmod 2) = (n \bmod 2)$ 分析: 典型的构造题,构造了一下午的错误题意,

一.计算机的三个法宝 存储程序计算机,函数调用堆栈,中断二.操作系统的两把剑:1.中断上下文的切换,保存现场和恢复现场2.进程上下文的切换. 三.linux内核源代码的分析: ·arch/目录保存支持多种CPU类型的源代码,重点是x86·init目录:含有main.c,内核启动相关的代码基本都在init目录下·ipc目录:进程间的通信·kernel目录:有Linux内核的核心代码.四.构造一个简单的Linux系统 使用实验楼的虚拟机打开shell 1.cd LinuxKernel/2.qemu

构造一个简单的Linux系统MenuOS 李雪琦 + 原创作品转载请注明出处 + <Linux内核分析>MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000 计算机三个法宝: 1.存储程序计算机 2.函数调用堆栈 3.中断 操作系统两把宝剑: 1.中断上下文的切换:保存现场和恢复现场 2.进程上下文的切换 一.阅读Linux内核代码 本周我们要学习如何阅读Linux内核源代码,首先打开Lstest Stable Kernel:linux-

表的数据字典格式如下: 如果手动写MySQL建表语句,确认麻烦,还不能保证书写一定正确. 写了个Perl脚本,可快速构造MySQL脚本语句. 脚本如下: #!/usr/bin/perl use strict; my $line; while(<>){ s/\r\n//; if(/(\S+)\s+(\S+)\s+(\S+)\s+(\S+)\s+(\S+)/){ ....'\','; }elsif(/(\S+)\s+(\S+)\s+(\S+)\s+(\S+)\s+/){ ...'\','; } p

也就是构造一棵Huffman Tree,输入是按照词汇频次由高到低排序的 采用层次SoftMax的做法,是为了使得训练和预测时候的softmax输出加速,原有multinomal softmax,是和 训练词汇量|V|成正比的,而现在由于二叉树的特性,变成了log(|V|),也就是平均每个预测只做log(|V|)次 的binary的softmax.当然还有另外一种不采用HSTree的方法也就是nce(Noise Contrastive Estimation),后面再分析.     由于</s>

原文地址:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8067881 尺度空间理论   自然界中的物体随着观测尺度不同有不同的表现形态.例如我们形容建筑物用“米”,观测分子.原子等用“纳米”.更形象的例子比如Google地图,滑动鼠标轮可以改变观测地图的尺度,看到的地图绘制也不同:还有电影中的拉伸镜头等等…… 尺度空间中各尺度图像的模糊程度逐渐变大,能够模拟人在距离目标由近到远时目标在视网膜上的形成过程.尺度越大图像越模糊.   为什么要讨论

http://www.cnblogs.com/alice-bj/tag/Django%20-%20BBS/ https://www.cnblogs.com/venicid/p/9365019.html#_label0 1.项目流程 项目流程: 1 搞清楚需求(产品经理) (1) 基于用户认证组件和Ajax实现登录验证(图片验证码) (2) 基于forms组件和Ajax实现注册功能 (3) 设计系统首页(文章列表渲染) (4) 设计个人站点页面---跨表查询,分组查询 (5) 文章详情页 (6)

2037. Richness of binary words 题目连接: http://acm.timus.ru/problem.aspx?space=1&num=2037 Description For each integer i from 1 to n, you must print a string si of length n consisting of letters 'a' and 'b' only. The string si must contain exactly i dis