<编译原理>-用例题理解-自底向上的语法分析,FIRSTVT,LASTVT集 上一篇:编译原理-用例题理解-自顶向下语法分析及 FIRST,FOLLOW,SELECT集,LL(1)文法 本笔记是对教材<编译原理>- 张晶老师版 做学习笔记. 本篇就是第 5 章的笔记. (一)自底向上的语法分析概述 自底向上语法分析 自底向上语法分析从待输入的符号串开始,利用文法的产生式步步向上归约,试图归约到文法的开始符号. 从语法树的角度看 自底向上分析的过程是以输入符号串作为端末结点符号串,向…

程序设计语言--实践之路>[PDF]下载链接: https://u253469.pipipan.com/fs/253469-230382240 内容简介 本书在美国大学已有使用了十余年,目前被欧美许多重要大学用于"程序设计语言"或者"软件系统"课程.本书适合高年级本科生或者一年级研究生使用,许多内容对专业程序员也很有价值.本书作者Michael Scott是计算机领域的著名学者,译者是北京大学的裘宗燕教授,他熟悉专业,译笔流畅,是一本难得的著.译双馨的佳作.…

近来复习编译原理,语法分析中的自上而下LL(1)分析法,需要构造求出一个文法的FIRST和FOLLOW集,然后构造分析表,利用分析表+一个栈来做自上而下的语法分析(递归下降/预测分析),可是这个FIRST集合FOLLOW集看得我头大... 教课书上的规则如下,用我理解的语言描述的: 任意符号α的FIRST集求法: . α为终结符,则把它自身加入FIRSRT(α) . α为非终结符,则: ()若存在产生式α->a...,则把a加入FIRST(α),其中a可以为ε ()若存在一串非终结符Y1,Y2,…

语法分析(自顶向下/自底向上) 自顶向下 递归下降分析法 这种带回溯的自顶向下的分析方法实际上是一种穷举的不断试探的过程,分析效率极低,在实际的编译程序中极少使用. LL(1)分析法 又称预测分析法,是一种不带回溯的非递归自顶向下分析方法.(使用显式栈) LL(1)的含义是:第一个L表明自顶向下分析是从左向右扫描输入串,第2个L表明分析过程中将使用最左推导,1表明只需向右看一个符号便可决定如何推导,即选择哪个产生式(规则)进行推导. 需要解决的几个问题 1.怎么根据某个文法构造LL(1)分析表…

目录 自顶向下分析方法 TINY文法 消左提左.构造first follow 基本思想 python构造源码 运行结果 参考来源:聊聊编译原理(二) - 语法分析 自顶向下分析方法 自顶向下分析方法:递归下降分析法,LL1分析法.其实本质上核心思想是一样的,也就是LL,从左至右,最左推导,因而我觉得其实可以把前一个称为LL0分析法,即不使用向前看符号,这也是他们的不同点,具体实现不同罢了,递归下降需要用回溯和分治,调用递归函数,因为递归调用,耗费时间当然要长一点,而LL1使用first和foll…

#include<iostream> #include<fstream> #include<iomanip> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<vector> #include<string> #include<set> #include<queue> #include<stack>…

Atitit 表达式原理 语法分析 原理与实践 解析java的dsl  递归下降是现阶段主流的语法分析方法 于是我们可以把上面的语法改写成如下形式:1 合并前缀1 语法分析有自上而下和自下而上两种分析方法2 递归下降是现阶段主流的语法分析方法,2 于是我们可以把上面的语法改写成如下形式: 1)       Operator="+" | "-" | "*" | "/" 2)       Expression=<数字>…

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…

语法分析之 LL1分析法实现 一.设计目的 根据某一文法编制调试LL(1)分析程序,以便对任意输入的符号串进行分析.本次实验的目的主要是加深对预测分析LL(1)分析法的理解. 二.设计要求 程序输入/输出示例: 对下列文法,用LL(1)分析法对任意输入的符号串进行分析: 原文法: E->E+T|E-T|T T->T*F|T/F|F F->id|(E)|num 其中: id: a-f, A-F,num:0-9 消左递归: E->TA A->+TA A->-TA A->…

K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了,在我们平常的生活中也会不自主的应用.比如,我们判断一个人的人品,只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了.这里就运用了KNN的思想.KNN方法既可以做分类,也可以做回归,这点和决策树算法相同. KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同.KNN做分类预测时,一般是选择多数表决法,即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本,预测为里面有最多类别数的类别.而KNN做回归时,一般是选择平均…