大数据-谷正阳-183080453
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更新于2022-08-04
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"大数据-谷正阳-183080453"
本资源的标题是"大数据-谷正阳-183080453”,描述也是同样的内容。根据提供的部分内容,我们可以看到这篇文章主要讲述了词法分析中的 token 类型、DFA、Lookahead、语法树、FIRST 集和 FOLLOW 集等概念。
词法分析是编译器的第一个阶段,将源代码分解成单个 token。token 是编译器的基本单元,可以是关键字、标识符、常量、运算符等。在词法分析中,我们需要识别 token 的类型,这可以通过 DFA(确定性有限自动机)来实现。
DFA 是一种特殊的有限自动机,它可以在同一个时刻只处于一个状态,并且只有一个输入只有一个转移。这样可以避免回溯,提高词法分析的效率。DFA 的状态转移图可以通过语法树来描述,语法树是编译器对源代码的抽象表示。
Lookahead 是一种技术,用于在词法分析中减少回溯。它可以预测下一个 token 的类型,从而避免回溯。Lookahead 可以通过 FIRST 集和 FOLLOW 集来实现。FIRST 集表示句型可以推导出全部句子的首个符号集合,而 FOLLOW 集表示在非终结符后全部可能的终结符集合。
在词法分析中,我们可以使用左递归和共同前缀的方法来分析语法树。左递归是指在语法树中,左侧的符号可以推导出右侧的符号,而共同前缀是指在语法树中,多个符号共享同一个前缀。
本文还提到了 SDT(Syntax-Directed Translation)和 SDD(Syntax-Directed Definition)等概念。SDT 是一种翻译技术,用于将源代码翻译成目标代码。SDD 是一种定义技术,用于定义语法树中的符号和属性。SDT 和 SDD 是相互关联的,SDT 使用 SDD 来定义符号和属性,而 SDD 则使用 SDT 来翻译语法树。
在词法分析中,我们还需要考虑 DFA 的状态数和 Lookahead 的大小。DFA 的状态数可以影响词法分析的效率,而 Lookahead 的大小则可以影响回溯的次数。因此,我们需要合理地设计 DFA 的状态数和 Lookahead 的大小,以提高词法分析的效率。
本文主要讲述了词法分析中的 token 类型、DFA、Lookahead、语法树、FIRST 集和 FOLLOW 集等概念,并讨论了 SDT 和 SDD 等技术的应用。这些概念和技术都是编译器的基础,掌握它们对于编译器的设计和实现非常重要。
南小鹏
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