第三章 词法分析

本文介绍词法分析器的基本概念、设计方法及其组成部分,包括超前搜索、直接分析法及状态转换图法等内容,并深入探讨了正规式与正规集的概念以及确定的有限自动机(DFA)在词法分析中的应用。

   这一章主要包含了三小节内容{对于词法分析器的要求   词法分析器的设计   正规表达式与有限自动机}


一.   词法分析器


           词法分析器:执行词法分析的程序


                          输入:源程序


                          输出:单词符号


                    源程序-词法分析器-单词符号


                     单词的表示形式:<单词种别    ,    单词符号的属性值>


二. 词法分析器的设计

                1,结构

                         

                        超前搜索:

                              在单词识别的过程中,通过向前多读几个符号的形式,准确的进行单词的识别

               一旦确定识别到的单词之后,需要进行扫描指针的回退,保证单词识别工作的顺利进行

               例如: ++,&&,10e2, int a

                        直接分析法:

根据读来的第一个字符的种类分别转到各种子程序处理。这些子程序功能就是识别以相应字符开头的各种单词。

                          状态转换图法

                                  状态转换图:一张有限方向图

           2、正规式与正规集

                          我们可以把具有相同特征的字放在一起组成一个集合,即所谓的正规集

然后使用一种形式化的方法来表示正规集,即所谓的正规式

          3、确定的有限自动机(DFA)

                     一个确定有限自动机(DFA)M是一个五元式:
                     M = (S, ∑, f, s0, F),其中
                              S是一个有限的状态集合,它的每个元素我们称为一个状态
                              ∑是一个有穷的输入符号的字母表,它的每个元素我们称为一个输入字符
                              f是从 S×∑ →S的单值部分映射
                              s0是S的一个元素,为初始状态,它是唯一的

                              状态集合F是终止状态的集合,它是S的子集(可空) 

                       注意:

                                      所谓的自动机不是指一台实际的机器,而是一种数学模型(集合,函数,序列…),             利用它模拟计算机识别的功能

                                      所谓确定性是指,f(s, a) = s’ 是单值函数。 对任何状态s∈S,和输入符号 a∈∑ ,              f(s, a) 唯一的确定下一个状态
                                     所谓有限性是指,S是一个有限的状态集合,并且∑是一个有限的输入符号的字母表

                                     用上述5条,来定义一个DFA,来完成识别一个序列是否被机器所接受


课后题:



      课后题只会比着葫芦画瓢,有时候在课上跟着老师思路走看着课件还是感觉不难的,但是当没有老师在一边引导,不看答案,自己直接做题的时候还是很吃力,知识点掌握的不够透彻。


 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
### 词法分析的基本概念 词法分析是编译过程的第一阶段,其主要任务是从字符序列中识别出一个个具有语义的**单词符号(token)**。这些单词通常包括关键字、标识符、常量、运算符和界符等。词法分析器(也称为扫描器)负责将输入的字符流转换为标记流[^1]。 在这一过程中,词法分析器会忽略源程序中的空白字符、注释等内容,根据语言定义的规则对输入进行划分。例如,在 PL/0 编程语言中,词法分析需要识别出诸如 `begin`、`end` 这样的保留字,以及变量名、数字常量等[^2]。 ### 正则表达式与有限自动机 为了高效地识别这些单词,通常使用**正则表达式(Regular Expressions)**来描述每种类型单词的形式。正则表达式可以被转换为等价的**确定性有限自动机(DFA)**或**非确定性有限自动机(NFA)**,从而用于实际的匹配过程。例如,一个简单的整数常量可以用如下正则表达式表示: ```regex [0-9]+ ``` 该表达式表示由一个或多个数字组成的字符串。通过构造对应的 DFA,可以在输入流中快速定位提取此类模式[^1]。 ### 状态转换图的设计 状态转换图(State Transition Diagram)是一种图形化的方法,用来表示词法分析器如何从一种状态转移到另一种状态以识别不同的单词。每个节点代表一个状态,边上的标签指示了触发转移的字符条件。设计状态图时,需要注意处理最长匹配原则和优先级问题,确保正确区分相似的模式,比如区分关键字 `if` 和可能的标识符 `iff` 或 `ifdef`[^1]。 ### 实现方法与工具支持 实现词法分析的方式主要有两种:手动编写和利用工具自动生成。对于教学用途或小型项目,可以直接用高级语言如 C/C++、Java 或 Python 手动编码实现;而对于大型工业级应用,则更倾向于使用像 Lex/Flex 这样的工具生成器。它们接受一组正则表达式的定义作为输入,输出相应的词法分析器代码[^1]。 例如,下面是一个简化版的 Java 片段,用于识别基本的标识符和数字: ```java public class Lexer { private String input; private int position; public Token nextToken() { // 跳过空格 while (position < input.length() && Character.isWhitespace(input.charAt(position))) { position++; } if (position >= input.length()) return new Token("EOF"); char currentChar = input.charAt(position); // 处理数字 if (Character.isDigit(currentChar)) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); while (position < input.length() && Character.isDigit(input.charAt(position))) { sb.append(input.charAt(position)); position++; } return new Token("NUMBER", sb.toString()); } // 处理字母开头的标识符 if (Character.isLetter(currentChar)) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); while (position < input.length() && (Character.isLetterOrDigit(input.charAt(position)))) { sb.append(input.charAt(position)); position++; } String value = sb.toString(); if ("if".equals(value) || "then".equals(value)) { // 检查是否为关键字 return new Token("KEYWORD", value); } else { return new Token("IDENTIFIER", value); } } // 其他情况视为单个字符的操作符或分隔符 return new Token("OPERATOR_OR_DELIMITER", String.valueOf(currentChar)); } } ``` 此示例展示了如何逐字符读取输入构建 token 流。当然,真实环境下的实现会更加复杂,需考虑更多边界情况及性能优化[^1]。 ### 错误处理机制 由于词法分析面对的是原始输入文本,因此不可避免地会遇到非法字符或无法识别的模式。此时,良好的错误恢复策略至关重要。常见做法包括跳过未知字符、报告错误位置及尝试猜测用户的意图等。此外,还应提供详细的诊断信息帮助开发者定位问题所在[^1]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值