从编译原理浅谈闭包

本文通过编译原理的角度,深入浅出地解释了闭包的实现方式。分为三部分,介绍了变量分配、方法执行时的内存空间以及闭包的实现原理。通过JavaScript示例,阐述了闭包如何保留环境并允许外部访问,从而揭示了闭包的本质。

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       刚学完编译原理,再来看闭包这个东西,感觉理解真的深入不少。下面讲一下闭包的一种实现方式,从三个部分解释。

      第一部分:

           当新增一个变量时,计算机会在一块内存空间内分配一个位置,并且记录下这个变量的名称与位置的对应关系。

           而这块内存空间,我们暂且称之为环境。

   第二部分:

      在执行方法时,计算机会新开辟一块内存空间,用来存放方法中的局部变量。

      下面我们来看一个javascript的例子

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### 编译原理中的闭包定义 在编译原理中,闭包通常指的是 **有向无环图 (DAG)** 或者语法分析过程中的一种扩展集合操作。具体来说,在上下文无关文法(CFG, Context-Free Grammar)的解析阶段,特别是构建 FIRST 集合和 FOLLOW 集合时,闭包用于描述某个非终结符可能推导出的所有符号组合[^4]。 对于 LR(1) 文法或者 LALR(1) 文法而言,“闭包”的核心意义在于通过不断扩展项集来完成状态转换表的生成过程。例如,给定一个项目 \( A \rightarrow α·Bβ,(a) \),如果 B 能够推导出 ε,则需要将其后的 β 的 FIRST 集加入到当前项目的后续标记集中[^5]。 这种基于规则的扩展行为实际上类似于程序设计语言中的闭包——它允许我们在有限的状态机框架下捕获并传递额外的信息,从而使得复杂的语法规则得以有效处理。 ### 编译器中闭包的作用 #### 1. 构建 DFA 和 NFA 当涉及到正则表达式的匹配或词法分析器的设计时,闭包的概念被用来表示从某一节点出发经过零步或多步步数所能到达的所有其他节点集合。这有助于简化自动机结构,并提高模式识别效率[^6]。 #### 2. 计算 First/Follow 集 为了预测下一步应该采取的动作(shift/reduce),我们需要预先知道某特定输入序列开头可能出现哪些终端字符;这就是所谓的 first set。而 follow set 则记录了紧跟某个非终态之后可能出现的内容。这两个集合都需要依赖于某种形式上的“闭包运算”,即反复应用某些基本规则直到不再发生变化为止[^7]。 #### 3. 解决间接左递归问题 在构造 SLR/LR(0)/LR(k) 自动机的过程中,可能会遇到由多个生产规则共同引起的隐含循环关系。此时可以通过计算这些相互关联规则之间的闭包来消除潜在冲突,进而获得更加健壮稳定的解析算法[^8]。 ```python def compute_closure(items): closure = items.copy() while True: new_items = [] for item in closure: next_symbol = get_next_symbol(item) if is_non_terminal(next_symbol): productions = grammar[next_symbol] for production in productions: lookahead = calculate_lookahead(item, next_symbol) new_item = create_new_item(next_symbol, production, lookahead) if new_item not in closure and new_item not in new_items: new_items.append(new_item) if not new_items: break closure.extend(new_items) return closure ``` 以上伪代码展示了如何迭代地增加新的项目至现有集合当中,直至达到稳定状态为止。这是实现编译器内部许多重要功能的关键技术之一。 ---
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