编译原理:LL(1),LR(0),SLR(1),LALR(1),LR(1)对比 LL(1)定义:一个文法G是LL(1)的,当且仅当对于G的每一个非终结符A的任何两个不同产生式 A→α|β,下面的条件成立:SELECT( A→α)∩SELECT( A→β)=dd,其中, α|β不能同时 ε. 解释:LL(1)的意思是,第一个L,指的是从左往右处理输入,第二个L,指的是它为输入生成一个最左推导.1指的是向前展望1个符号. LL(1)文法是上下文无关文法的一个子集.它用的方法是自顶向下的(递归式的处理

1.先读入终结符,非终结符,和所有产生式. 2.预处理:初始化:getpp()获得每个非终结符在产生式左边时的产生式编号, 记录在 string getp[]中(可以多个). 3.获得所有的符号的first集:dfs法,从S开始DFS,遇到终结符则是递归出口,回溯时候沿路保存记录所有路径上VN的first,(遇到有左递归的,continue,左递归的产生式不用不影响求fisrt集) 4:获得项目集族:一个lr(1)项目用一个结构体记录,get_close(项目 t):bfs来完成对t的闭包.ge

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    

原理 数据结构 // GO private static Map<Map<Integer,String>,Integer> GO = new HashMap<Map<Integer,String>,Integer>(); // 规范族集 C private static Map<Integer,Map<String,List<String>>> C = new HashMap<Integer, Map<Stri

LR(0).SLR(1).LR(1).LALR(1) de 若干方面的区别 目录 推导过程 分析能力 本质区别 文法对比 可以适当利用物理意义对二义性文法进行冲突处理 推导过程 LR(0)的基础上才有SLR(1) SLR分析方法只用在分析表上,DFA与LR(0)相同 LR(1)的基础上才有LALR(1) LR(1)的DFA合并同心项才能为LALR(1) 分析能力 LR(1)>LALR(1)>SLR(1)>LR(0) 分析能力指的是分析方法对于文法的甄别能力,也就是可以理解成文法包括的范围

前言 目录 01 文法和语言.词法分析复习 02 自顶向下.自底向上的LR分析复习 03 语法制导翻译和中间代码生成复习 04 符号表.运行时存储组织和代码优化复习 第4章 自顶向下的语法分析方法 确定的自顶向下分析思想 开始符号集或首符号集:设\(G=(V_T,V_N,P,S)\)是上下文无关文法. \(FIRST(\alpha)=\{a \mid\alpha \stackrel{*}{\Rightarrow} a\beta, a\in V_T, \alpha,\beta\in V^*\}\)

[转] 一:LR(0),SLR(1),规范LR(1),LALR(1)的关系     首先LL(1)分析法是自上而下的分析法.LR(0),LR(1),SLR(1),LALR(1)是自下而上的分析法.            自上而下:从开始符号出发,根据产生式规则推导给定的句子.用的是推导            自下而上:从给定的句子规约到文法的开始符号.用的是归约      1: SLR(1)与LR(0)的关系:            SLR(1)与LR(0):简单的LR语法分析技术(即SLR(1

前言:考虑到这几种文法如果把具体内容讲下来肯定篇幅太长,而且繁多的符号对初学者肯定是极不友好的,而且我相信看这篇博客的人已经对这几个文法已经有所了解了,本篇博客的内容只是对 这几个文法做一下对比,加深大家对这几个文法的理解.更详细的细节,初学者可以看看这个课件https://files-cdn.cnblogs.com/files/henuliulei/%E7%AC%AC5%E7%AB%A0.ppt,或者其他相关的博客. 一:五种文法的演变 1.1 LL(1)文法 LL(1)文法是自上而下的分析方

系列导航 (一)语法分析介绍 (二)LR(0) 语法分析 (三)LALR 语法分析 (四)二义性文法 (五)错误恢复 (六)构造语法分析器 首先,需要介绍下 LALR 语法分析的基础:LR(0) 语法分析. 还是以之前的算式文法为例: $E \to E + T$ $E \to T$ $T \to T * F$ $T \to F$ $F \to id$ $F \to (E)$ 先来看一下 $(id+id)$ 是如何被 LR(0) 语法分析执行的.这里使用 $\$$ 这个特殊符号来标记输入的结束.

语法分析的两种思维方式:1:自顶向下分析 :从语法树的根部推下来一直推到需要确认的终结符号串为止:就是为了找到一个符号串的最左推导 自顶向下分析,因为文法有些是以非终结符开头的另外文法中还可能含有右部为空的推导:(为了能让机器决定下 一步采取那个推导式子)前者情况决定需要求所谓的FIRST集.后者决定需要求FOLLOW集(例如F->空|非空: 那么当能推导 过程中遇到F时因为F可能为空所以就需要求一下F后边可能后随的符号即FLLOW集以判断F是否可以取空:当然此时必须要求 F的后随符号(FOLL

基于虎书实现LALR(1)分析并生成GLSL编译器前端代码(C#) 为了完美解析GLSL源码,获取其中的信息(都有哪些in/out/uniform等),我决定做个GLSL编译器的前端(以后简称编译器或FrontEndParser). 以前我做过一个CGCompiler,可以自动生成LL(1)文法的编译器代码(C#语言的).于是我从<The OpenGL ® Shading Language>(以下简称"PDF")找到一个GLSL的文法,就开始试图将他改写为LL(1)文法.等

抽象语法树简介 (一)简介 抽象语法树(abstract syntax code,AST)是源代码的抽象语法结构的树状表示,树上的每个节点都表示源代码中的一种结构,这所以说是抽象的,是因为抽象语法树并不会表示出真实语法出现的每一个细节,比如说,嵌套括号被隐含在树的结构中,并没有以节点的形式呈现.抽象语法树并不依赖于源语言的语法,也就是说语法分析阶段所采用的上下文无文文法,因为在写文法时,经常会对文法进行等价的转换(消除左递归,回溯,二义性等),这样会给文法分析引入一些多余的成分,对后续阶段造成不

  在学习了编译原理的相关知识后,逐渐的掌握一个编译器的结构.作用和实现方法.同时,希望自己在不断的努力下写出一个简单的C语言编译器. 实现步骤 词法分析器:将C语言测试代码分解成一个一个的词法单元: 语法分析器:利用LR(1)文法分析算法对词法单元进行归约: 语义制导翻译:即语义分析,集成在语法分析器中,在每次归约后执行相应的语义动作,产生三地址码: 代码优化:对三地码进行优化,提高效率: 汇编代码生成:分配寄存器.由三地址码转化为汇编代码,再由汇编器编译成可执行代码 由于时间关系和实现难度较

atitit.自己动手开发编译器and解释器(2) ------语法分析,语义分析,代码生成--attilax总结 1. 建立AST 抽象语法树 Abstract Syntax Tree,AST) 1 2. 建立AST 语法树----递归下降(recursive descent)法 2 3. 语法分析概念 2 3.1. 上下文无关语言,非终结符(nonterminal symbol),终结符(terminal symbol).注 2 3.2. 最左推导.当然也有最右推导 3 3.3. 分支预测的

转载自: http://www.cnblogs.com/cxihu/p/5836744.html (一)简介 抽象语法树(abstract syntax code,AST)是源代码的抽象语法结构的树状表示,树上的每个节点都表示源代码中的一种结构,这所以说是抽象的,是因为抽象语法树并不会表示出真实语法出现的每一个细节,比如说,嵌套括号被隐含在树的结构中,并没有以节点的形式呈现.抽象语法树并不依赖于源语言的语法,也就是说语法分析阶段所采用的上下文无文文法,因为在写文法时,经常会对文法进行等价的转换(

Logistic回归虽然名字叫"回归" ,但却是一种分类学习方法.使用场景大概有两个:第一用来预测,第二寻找因变量的影响因素.逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析,是分类和预测算法中的一种.通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测.例如,我们可以将购买的概率设置为因变量,将用户的特征属性,例如性别,年龄,注册时间等设置为自变量.根据特征属性预测购买的概率.逻辑回归与回归分析有很多相似之处,在开始介绍逻辑回归之前我们先来看下回归分析. 回归分

/* * 该程序用于计算语言的核心项集 * RexfieldVon * 2013年8月24日21:19:25 */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <assert.h> #ifndef bool # define bool char #endif #ifndef true # define #endif #ifndef false # define #en

1.v连用形+ものの:虽然~但是(201212-32) -(の)かというと/かといえば(201412-38)a动词ます辞書形・た形/イ形+~ な形語幹/名+~a,"至于是否・・・・・・","是不是・・・・・・就・・・・・・"eg:文章がうまければ誰でも作家になれるかというと.そんなことはない(是不是文章写得好就都能成为作家,其实并不是这样的) b,疑問詞+~:提出疑问后,给出原因或解释,"要说・・・・・・那是因为・・・・・・"eg:夏休みが嫌いだ

了解LR的同学们都知道,LR采用了最小化交叉熵或者最大化似然估计函数来作为Cost Function,那有个很有意思的问题来了,为什么我们不用更加简单熟悉的最小化平方误差函数(MSE)呢? 我个人理解主要有三个原因: MSE的假设是高斯分布,交叉熵的假设是伯努利分布,而逻辑回归采用的就是伯努利分布: MSE会导致代价函数$J(\theta)$非凸,这会存在很多局部最优解,而我们更想要代价函数是凸函数: MSE相对于交叉熵而言会加重梯度弥散. 这里着重讨论下后边两条原因. 代价函数为什么要为凸函数

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