编译原理语法分析

❶ 编译原理中语法分析的作用是什么

语法分析是搞清楚语言含义的必要条件，只有语法搞清楚了，语句表达的意思才能得到准确理解，才能得到正确实现。

❷ 编译原理笔记7：语法分析（1）语法分析器的任务、语法错误的处理

语法分析器的两项主要任务，分别：

源程序中的错误可以分为词法/语法错误、语义错误两类。前者主要形式是命名不合法、关键字书写错误、语法结构有问题（比如缺分号、该配对的东西不配对）等；后者则可分为静态/动态两种，静态例如类型使用错误、参数使用错误等，动态语义错误则是无穷递归这类逻辑性的问题。

例如：

紧急恢复：x = a+b+d; // 丢弃掉 b 后的记号，直到遇到 +

短语级恢复： x = a+b; // 加入分号

在写程序时，要养成减少错误的好习惯：每次用变量、参数时，要在使用之前进行初始化，并在直接使用之前检查一下是否出现值为空等问题，防止出现不可预知的错误

❸ 编译原理语法分析器程序设计，用C语言或C++，哪里有这个程序

1.文法简略，没有实现的部分，可以在此文法的基础上进行扩充，本程序的采用自顶向下的LL(1)文法。
2.可以自动实现求First
集和
Follow
集。
3.处终结符外（有些硬编码的成分），终结符的文法可以自定义，也就是说读者可以自定义文法。
4.为方便理解，C语言的文法描述写成中文。
5.程序将词法分析和语法分析结合起来，词法分析的结果作为语法分析的输入。
6.最终结果在控制台显示的有：词法分析、First集、Follow集、Select集，在preciateResult.txt
中写入了语法分析结果，在preciateTable.txt
中写入了预测分析表。
7.文法的词素之间必须有空格分开。

❹ 如何通俗易懂地解释编译原理中语法分析的过程

分成词法分析，语法分析（LL算法，递归下降算法，LR算法），语义分析，运行时环境，中间代码，代码生成，代码优化这些部分。其实现在很多编译原理的教材都是按照85,86出版的那本龙书来安排教学内容的，所以那本龙书的内容格式几乎成了现在编译原理教材的定式，包括国内的教材也是如此。一般来说，大学里面的本科教学是不可能把上面的所有部分都认真讲完的，而是比较偏重于前面几个部分。像代码优化那部分东西，就像个无底洞一样，如果要认真讲，就是单独开一个学期的课也不可能讲得清楚。所以，一般对于本科生，对词法分析和语法分析掌握要求就相对要高一点了。

词法分析相对来说比较简单。可能是词法分析程序本身实现起来很简单吧，很多没有学过编译原理的人也同样可以写出各种各样的词法分析程序。不过编译原理在讲解词法分析的时候，重点把正则表达式和自动机原理加了进来，然后以一种十分标准的方式来讲解词法分析程序的产生。这样的做法道理很明显，就是要让词法分析从程序上升到理论的地步。

语法分析部分就比较麻烦一点了。现在一般有两种语法分析算法，LL自顶向下算法和LR自底向上算法。LL算法还好说，到了LR算法的时候，困难就来了。很多自学编译原理的都是遇到LR算法的理解成问题后就放弃了自学。其实这些东西都是只要大家理解就可以了，又不是像词法分析那样非得自己写出来才算真正的会。像LR算法的语法分析器，一般都是用工具Yacc来生成，实践中完全没有比较自己来实现。对于LL算法中特殊的递归下降算法，因为其实践十分简单，那么就应该要求每个学生都能自己写。当然，现在也有不少好的LL算法的语法分析器，不过要是换在非C平台，比如Java,Delphi,你不能运用YACC工具了，那么你就只有自己来写语法分析器。

❺ 编译原理中词法分析和语法分析的任务分别是什么

在编译原理中，语法规则和词法规则不同之处在于：规则主要识别单词,而语法主要识别多个单词组成的句子。
词法分析和词法分析程序：
词法分析阶段是编译过程的第一个阶段。这个阶段的任务是从左到右一个字符一个字符地读入源程序，即对构成源程序的字符流进行扫描然后根据构词规则识别单词(也称单词符号或符号)。词法分析程序实现这个任务。词法分析程序可以使用lex等工具自动生成。
语法分析（Syntax analysis或Parsing）和语法分析程序（Parser）
语法分析是编译过程的一个逻辑阶段。语法分析的任务是在词法分析的基础上将单词序列组合成各类语法短语，如“程序”，“语句”，“表达式”等等.语法分析程序判断源程序在结构上是否正确.源程序的结构由上下文无关文法描述.
语义分析（Syntax analysis）
语义分析是编译过程的一个逻辑阶段. 语义分析的任务是对结构上正确的源程序进行上下文有关性质的审查, 进行类型审查.语义分析将审查类型并报告错误:不能在表达式中使用一个数组变量,赋值语句的右端和左端的类型不匹配.

❻ 【编译原理】第四章：语法分析

从分析树的根节点到叶节点方向构造分析树。
即从开始符号S推导出词串w的过程。

例：

总是选择每个句型的 最左非终结符 进行替换。

总是选择每个句型的 最右非终结符 进行替换。

在自底向上的分析中，总是采用 最左规约 的方式，因此把 最左规约 称为 规范规约 ，对应的 最右推导 称为 规范推导 。

最左推导、最右推导具有唯一性。

自顶向下的语法分析采用最左推导方试，总是选择每个句型的 最左非终结符 进行替换。

由一组 过程 组成，每一个过程对应一个 非终结符 。
从文法开始符号S开始，递归调用文法中的其他非终结符，最终扫描整个输入串，完成分析。

如果其间有不唯一的产生式，就可能需要退回上一步重新尝试的情况，称为 回溯 。

预测分析 是 递归下降分析 技术的一个特例，通过输入中向前看固定个数的符号选择正确的产生式。
如果一个文法可以构造出向前看k个符号的预测分析器，称为LL(k)文法 。

预测分析不需要回溯，具有确定性。

含有 形式产生式的文法称为是 直接左递归 的。
如果一个文法中有一个非终结符A使得对某个串存在推导 ，那么这个文法是 左递归 的。其中，经过两步或以上推导产生的左递归，称为 间接左递归 的。
左递归会使递归下降分析器陷入无限循环。

文法
即
该文法是直接左递归的，会陷入无限循环。

将以上文法转换为：


即可消除左递归。事实上，这个过程把左递归转换成了右递归。

消除直接左递归的一般形式

使用代入法。

对于一个文法，通过改写产生式来 推迟决定 ，等获得足够多的输入信息再做正确的决定。

例：文法：

可以改写为：

从文法的开始符号S开始，每一步推导根据当前句型的最左非终结符A和当前输入符号α，选择正确的A-产生式。为保证分析的确定性，选出的候选式必须是唯一的。

S_文法（简单的确定型文法）

可能在某个举行中紧跟在A后面的终结符a的集合，记为 FOLLOW(A) 。
如果A是某个句型的最右符号，则将结束符“ $ ”添加到FOLLOW(A)中。

例：文法：






中，FOLLOW(B) = {a, c}

产生式 的可选集是指可以选用该产生式进行推导时对应的输入符号的集合，记为 SELECT(A->β) 。
例如
SELECT(A -> aβ)={a}
SELECT(A -> aβ | bγ)={a, b}
SELECT(A -> ε)=FOLLOW(A)

q_文法

文法符号串α串首终结符的集合，记作 FIRST(A) 。

❼ 编译原理语法分析有哪几种方法

语法分析有自上而下和自下而上两种分析方法
其中
自上而下：递归下降，LL(1)
自下而上：LR(0),SLR(1),LR(1),LALR(1)

❽ 编译原理笔记9：语法分析树、语法树、二义性的消除

语法分析树和语法树不是一种东西 。习惯上，我们把前者叫做“具体语法树”，其能够体现推导的过程；后者叫做“抽象语法树”，其不体现过程，只关心最后的结果。

语法分析树是语言推导过程的图形化表示方法。这种表示方法反映了语言的实质以及语言的推导过程。

定义：对于 CFG G 的句型，分析树被定义为具有下述性质的一棵树：

推导，有最左推导和最右推导，这两种推导方式在推导过程中的分析树可能不同，但因最终得到的句子是相同的，所以最终的分析树是一样的。

分析树能反映句型的推导过程，也能反映句型的结构。然而实际上，我们往往不关心推导的过程，而只关心推导的结果。因此，我们要对 分析树 进行改造，得到 语法树 。语法树中全是终结符，没有非终结符。而且语法树中没有括号

定义：

说白了，语法树这玩意，就一句话： 叶子全是操作数，内部全是操作符 ，树里没有非终结符也不能有括号。

语法树要表达的东西，是操作符（运算）作用于操作数（运算对象）

举俩例子吧：

【例】： -(id+id) 的语法树：

【例】：-id+id 的语法树：

显然，我们从上面这两个语法树中，直接就能观察出来它们的运算顺序。

【例】：句型 if C then s1 else s2

二义性问题：一个句子可能对应多于一棵语法树。

【例】： 设文法 G： E → E+E | E*E | (E) | -E | id

则，句子 id+id*id、id+id+id 可能的分析树有：

在该例中，虽然 id+id+id 的 “+” 的结合性无论左右都不会影响结果。但万一，万一“+”的含义变成了“减法”，那么左结合和右结合就会引起很大的问题了。

我们在这里讲的“二义性”的“义”并非语义——我们现在在学习的内容是“语法分析器”，尚未到需要研究语言背后含义的阶段。

我们现在讲的“二义性”指的是一个句子对应多种分析树。

二义性的体现，是文法对同一句子有不止一棵分析树。这种问题由【句子产生过程中的某些推导有多于一种选择】引起。悬空 else 问题就可以很好地体现这种【超过一种选择】带来的二义性问题，示例如下。

看下面这么个例子。。

（其实，我感觉这个其实比较像是“说话大喘气”带来的理解歧义问题。。。）上面的产生式中并没体现出来该咋算分一块，所以两种完全不同的句子结构都是合法的。

二义性问题是有救的，大概有以下这三种办法：

这些办法的核心，其实都是将优先级和结合性说明白。

核心：把优先级和结合性说明白

既然要说明白，那就不能让一个非终结符可以直接在当次推导中能推出会带来优先级和结合性歧义的东西。（对分析树的一个内部节点，不会有出现在其下面的分支是相同的非终结符的情况。如果有得选，那就有得歧义了。没得选才能确定地一路走到黑）

改写为非二义文法的二义文法大概有下面这几个特点：

改写的关键步骤：

【例】改写下面的二义文法为非二义文法。图右侧是要达成的优先级和结合性

改写的核心其实就两句话：

所以能够得到非终结符与运算的对应关系（因为不同的运算有不同的优先级，我们想要引入多个优先级就要引入多个新的非终结符。这样每个非终结符就可以负责一个优先级的运算符号，也就是说新的非终结符是与运算有关系的了。因此这里搞出来了“对应关系”四个字）如下：

优先级由低到高分别是 +、 、-，而距离开始符号越近，优先级越低。因此在这里的排序也可以+ -顺序。每个符号对应一层的非终结符。根据所需要的结合性，则可确定是左递归还是右递归，以确定新的产生式长什么样子

【例】：规定优先级和结合性，写出改写的非二义文法

我们已经掌握了一种叫做【改写】的工具，能让我们消除二义性。接下来我们就要用这个工具来尝试搞搞悬空 else 问题！

悬空 else 问题出现的原因是 then 数量多于 else，让 else 有多个可以结合的 then。在二义文法中，由于选哪两个 then、else 配对都可以，故会引起出现二义的情况。在这里，我们规定 else 右结合，即与左边最靠近的 then 结合。

为改写此文法，可以将 S 分为完全匹配（MS）和不完全匹配（UMS）两类。在 MS 中体现 then、else 个数相等即匹配且右结合；在UMS 中 then、else 不匹配，体现 else 右结合。

【例】：用改写后的文法写一个条件语句

经过检查，无法再根据文法写出其他分析树，故已经消除了二义性

虽然二义文法会导致二义性，但是其并非一无是处。其有两个显着的优点：

在 Yacc 中，我们可以直接指定优先级、结合性而无需自己重写文法。

left 表示左结合，right 表示右结合。越往下的算符优先级越高。

嗯就这么简单。。。

我们其实可以把语言本身定义成没有优先级和结合性的。。然后所有的优先、结合都交由括号进行控制，哪个先算就加括号。把一个过程的结束用明确的标志标记出来。

比如在 Ada 中：

在 Pascal 中，给表达式加括号：

❾ 编译原理-LL1文法详细讲解

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。