22、GLR 解析与 C++ 解析器的深入剖析

GLR 解析与 C++ 解析器的深入剖析

1. GLR 解析概述

解析器生成器(如 yacc 和 bison)广受欢迎的一个重要原因是,它们创建的解析器比手写解析器更可靠。如果将一个无冲突的语法规则输入给 bison,那么生成的解析器所接受的语言将与该语法规则描述的完全一致,不会出现手写解析器常见的漏洞,尤其是在诊断错误输入时。在已知情况下,如表达式语法和 if/then/else 结构中,适度使用优先级声明来解决冲突,也能确保解析器按预期处理语言。

然而,GLR 解析则有所不同。使用 GLR 解析时,可以将任何语法规则交给 bison,它会创建一个解析器来解析内容,并在解析时解决冲突。但冲突越多,解析的语言就越可能不是你想要的,解析器解决冲突的方式也越可能不符合预期。在切换到 GLR 解析之前,必须清楚语法规则中存在冲突的原因,以及如何解决这些冲突。否则,可能会遇到尴尬的情况,比如解析器在遇到未预料到的冲突时意外放弃,或者由于错误的冲突解决方式,导致解析的语言并非预期的语言。

理论上,GLR 解析器可能会非常慢,因为并行运行 N 个解析的速度大约是单个解析的 N 倍,而且特别模糊的语法规则可能会在每个标记处进行分支。不过,有用的 GLR 语法规则通常只有少数模糊性,并且能在几个标记内解决,因此性能通常是足够的。

正常的 bison LALR 解析器无需处理移进 - 归约或归约 - 归约冲突,因为这些冲突在解析器构建时就已解决。但当 GLR 解析器遇到冲突时,它会在概念上进行分支,并行继续两种可能的解析,每个解析器并行消耗输入标记。当存在多个冲突时,它会创建一个部分解析的树,每次遇到冲突时都会进行分支。

如果语法规则实际上是明确的,只是需要

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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