S →(S) S |
且将额外的栈项推向右边。输入符号由左列向右。美元符号标出了输入的结束(它与由扫描程序生成的 EOF 记号相对应)。给出了由分析程序执行的动作的简短描述,它将改变栈和(有可能)输入。
LL(1)分析中的重复和选择也存在着与在递归下降程序分析中遇到的类似问题,而且正是由于这个原因,还不能够为的简单算法表达式文法给出一个LL(1)分析表
我们知道2型文法( CFG ),它的每个产生式类型都是 α→β ,其中 α ∈ VN , β ∈ (VN∪VT)*。
例如, 一个表达式的文法:
最终推导出 id + (id + id) 的句子,那么它的推导过程就会构成一颗树,即 CFG 分析树:
从分析树可以看出,我们从文法开始符号起,不断地利用产生式的右部替换产生式左部的非终结符,最终推导出我们想要的句子。这种方式我们称为自顶向下分析法。
从文法开始符号起,不断用非终结符的候选式(即产生式)替换当前句型中的非终结符,最终得到相应的句子。
在每一步推导过程中,我们需要做两个选择:
因为一个句型中,可能存在多个非终结符,我们就不确定选择那一个非终结符进行替换。
对于这种情况,我们就需要做强制规定,每次都选择句型中第一个非终结符进行替换(或者每次都选择句型中最后一个非终结符进行替换)。
自顶向下的语法分析采用最左推导方式,即总是选择每个句型的最左非终结符进行替换。
最终的结果是要推导出一个特定句子(例如 id + (id + id) )。
我们将特定句子看成一个输入字符串,而每一个非终结符对应一个处理方法,这个处理方法用来匹配输入字符串的部分,算法如下:
方法解析:
这种方式称为递归下降分析( Recursive-Descent Parsing ):
当选择的候选式不正确,就需要回溯( backtracking ),重新选择候选式,进行下一次尝试匹配。因为要不断的回溯,导致分析效率比较低。
这种方式叫做预测分析( Predictive Parsing ):
要实现预测分析,我们必须保证从文法开始符号起,每一个推导过程中,当前句型最左非终结符 A 对于当前输入字符 a ,只能得到唯一的 A 候选式。
根据上面的解决方法,我们首先想到,如果非终结符 A 的候选式只有一个以终结符 a 开头候选式不就行了么。
进而我们可以得出,如果一个非终结符 A ,它的候选式都是以终结符开头,并且这些终结符都各不相同,那么本身就符合预测分析了。
这就是S_文法,满足下面两个条件:
例子:
这就是一个典型的S_文法,它的每一个非终结符遇到任一终结符得到候选式是确定的。如 S ->aA | bAB , 只有遇到终结符 a 和 b 的时候,才能返回 S 的候选式,遇到其他终结符时,直接报错,匹配不成功。
虽然S_文法可以实现预测分析,但是从它的定义上看,S_文法不支持空产生式(ε产生式),极大地限制了它的应用。
什么是空产生式(ε产生式)?
例子
这里 A 有了空产生式,那么 S 的产生式组 S ->aA | bAB ,就可以是 a | bB ,这样 a , bb , bc 就变成这个文法 G 的新句子了。
根据预测分析的定义,非终结符对于任一终结符得到的产生式是确定的,要么能获取唯一的产生式,要么不匹配直接报错。
那么空产生式何时被选择呢?
由此可以引入非终结符 A 的后继符号集的概念:
定义: 由文法 G 推导出来的所有句型,可以出现在非终结符 A 后边的终结符 a 的集合,就是这个非终结符 A 的后继符号集,记为 FOLLOW(A) 。
因此对于 A ->ε 空产生式,只要遇到非终结符 A 的后继符号集中的字符,可以选择这个空产生式。
那么对于 A ->a 这样的产生式,只要遇到终结符 a 就可以选择了。
由此我们引入的产生式可选集概念:
定义: 在进行推导时,选用非终结符 A 一个产生式 A→β 对应的输入符号的集合,记为 SELECT(A→β)
因为预测分析要求非终结符 A 对于输入字符 a ,只能得到唯一的 A 候选式。
那么对于一个文法 G 的所有产生式组,要求有相同左部的产生式,它们的可选集不相交。
在 S_文法基础上,我们允许有空产生式,但是要做限制:
将上面例子中的文法改造:
但是q_文法的产生式不能是非终结符打头,这就限制了其应用,因此引入LL(1)文法。
LL(1)文法允许产生式的右部首字符是非终结符,那么怎么得到这个产生式可选集。
我们知道对于产生式:
定义: 给定一个文法符号串 α , α 的 串首终结符集 FIRST(α) 被定义为可以从 α 推导出的所有串首终结符构成的集合。
定义已经了解清楚了,那么该如何求呢?
例如一个文法符号串 BCDe , 其中 B C D 都是非终结符, e 是终结符。
因此对于一个文法符号串 X1X2 … Xn ,求解 串首终结符集 FIRST(X1X2 … Xn) 算法:
但是这里有一个关键点,如何求非终结符的串首终结符集?
因此对于一个非终结符 A , 求解 串首终结符集 FIRST(A) 算法:
这里大家可能有个疑惑,怎么能将 FIRST(Bβ) 添加到 FIRST(A) 中,如果问文法符号串 Bβ 中包含非终结符 A ,就产生了循环调用的情况,该怎么办?
对于 串首终结符集 ,我想大家疑惑的点就是,串首终结符集到底是针对 文法符号串 的,还是针对 非终结符 的,这个容易弄混。
其实我们应该知道, 非终结符 本身就属于一个特殊的 文法符号串 。
而求解 文法符号串 的串首终结符集,其实就是要知道文法符号串中每个字符的串首终结符集:
上面章节我们知道了,对于非终结符 A 的 后继符号集 :
就是由文法 G 推导出来的所有句型,可以出现在非终结符 A 后边的终结符的集合,记为 FOLLOW(A) 。
仔细想一下,什么样的终结符可以出现在非终结符 A 后面,应该是在产生式中就位于 A 后面的终结符。例如 S ->Aa ,那么终结符 a 肯定属于 FOLLOW(A) 。
因此求非终结符 A 的 后继符号集 算法:
如果非终结符 A 是产生式结尾,那么说明这个产生式左部非终结符后面能出现的终结符,也都可以出现在非终结符 A 后面。
我们可以求出 LL(1) 文法中每个产生式可选集:
根据产生式可选集,我们可以构建一个预测分析表,表中的每一行都是一个非终结符,表中的每一列都是一个终结符,包括结束符号 $ ,而表中的值就是产生式。
这样进行语法推导的时候,非终结符遇到当前输入字符,就可以从预测分析表中获取对应的产生式了。
有了预测分析表,我们就可以进行预测分析了,具体流程:
可以这么理解:
我们知道要实现预测分析,要求相同左部的产生式,它们的可选集是不相交。
但是有的文法结构不符合这个要求,要进行改造。
如果相同左部的多个产生式有共同前缀,那么它们的可选集必然相交。
例如:
那么如何进行改造呢?
其实很简单,进行如下转换:
如此文法的相同左部的产生式,它们的可选集是不相交,符合现预测分析。
这种改造方法称为 提取公因子算法 。
当我们自顶向下的语法分析时,就需要采用最左推导方式。
而这个时候,如果产生式左部和产生式右部首字符一样(即A→Aα),那么推导就可能陷入无限循环。
例如:
因此对于:
文法中不能包含这两种形式,不然最左推导就没办法进行。
例如:
它能够推导出如下:
你会惊奇的发现,它能推导出 b 和 (a)* (即由 0 个 a 或者无数个 a 生成的文法符号串)。其实就可以改造成:
因此消除 直接左递归 算法的一般形式:
例如:
消除间接左递归的方法就是直接带入消除,即
消除间接左递归算法:
这个算法看起来描述很多,其实理解起来很简单:
思考 : 我们通过 Ai ->Ajβ 来判断是不是间接左递归,那如果有产生式 Ai ->BAjβ 且 B ->ε ,那么它是不是间接左递归呢?
间接地我们可以推出如果一个产生式 Ai ->αAjβ 且 FIRST(α) 包括空串ε,那么这个产生式是不是间接左递归。
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