递归下降分析算法是自顶向下分析算法的一部分。
递归下降分析算法
- 也称为预测分析
- 分析高效(线性时间)
- 容易实现(方便手工编码)
- 错误定位和诊断信息准确
- 被很多开源和商业的编译器所采用
- GCC 4.0, LLVM, ...
- 算法基本思想
- 每个非终结符构造一个分析函数
- 用前看符号指导产生式规则的规则
对于给定的文法G如下:
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7S -> N V N N -> s | t | g | w V -> e | d
我们写出它的递归下降算法如下:
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1parse_S
一般算法框架
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4X -> β11 ... β1i | β21 ... β2j | β31 ... β3k | ...
对应的代码实现如下:
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1parse_X
举个例子,当 β11 ... β1i 为 a B c D 时,也就是 i 为 4。(其中大写表示非终结符,小写为终结符),则其分析过程如下:
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1parse_X
当然,使用递归下降算法也存在一定的问题,当对于上面给出的算法框架的第三行我们也是 a 开头的一些类符号的时候,当读入前看字符为 a 的时候,不仅仅可以对第一行的 a B c D 的判断执行操作,对于第三行也可以。
对算数表达式的递归下降分析
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5E -> E + T | T T -> T * F | F F -> num
对于给定的上述文法,我们应用其对句子 3+4*5 做语法分析
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7// a first try parse_E() token = tokens[i++] if(token == num) ? // E+T or T else error("...")
然而该算法存在一定的问题,对于 token == num的情况下,我们不知道如何做出判断,因为就 E 可以推导出的结果来说 T 可以通过 F 推出 num, 而 E + T由于是 T 的递归,所以 T 能推出的 num , E +T 也可以推出。存在选择问题。
那么我们需要对算法进行改进。
对于 E 可以推出的 T 的结果可以衍生为 T+T+...+T,
而对于 T 可以推出的 F 的结果可以变为 F*F*...*F
于是我们可以构建新的算法,对上面的两个衍生结果进行判断。
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14// a second try parse_E() parse_T() token = tokens[i++] while(token == +) parse_T() token = tokens[i++] parse_T() parse_F() token = tokens[i++] while(token == *) parse_F() token = tokens[i++]
原文链接:
- 编译原理 - 网易云课堂
最后
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