10、语法解析器:从LR(1)到CYK算法的全面解析

语法解析器:从LR(1)到CYK算法的全面解析

1. 复杂语法分析的挑战

并非所有语法都能被成功分析。例如,看似简单却有歧义的语法:

S → S+S
S → a

这种语法的分析结果并不理想,它不是LR(1)语法。

2. LR(1)解析器与下推自动机

LR(1)解析器与经典的下推自动机有相似之处,但也存在细微差别:
- 表格使用 :解析器使用ACTION和GOTO表中的变量,这些表格由编译器生成,解析器使用已创建好的表格,类似于具有固定状态和转换的机器。
- 输入处理 :下推自动机通过读取输入字符串的当前符号并移动到下一个符号进行分析,且只能从栈顶移除元素使用;而LR(1)解析器根据输入字符串的当前符号和栈顶元素选择下一步操作,不一定处理剩余字符串,也不一定从栈顶取元素。
- 符号使用限制 :下推自动机读取元素后只能使用一次,无法返回确定上一状态的当前符号;而编写解析器时可通过栈操作避免经典下推自动机的限制,例如从栈中读取元素时不取出栈顶元素(S, a, p → S’, p ),对输入符号也可采取类似操作。
- 栈操作扩展 :下推自动机没有“读取栈中2 * length(α)个元素”这样的操作。不过,由于字符串α的长度是已知的常量,且栈符号集合有限,可生成所有可能的指定长度的字符串。例如,若栈中只有元素A和B,“从栈中取三个元素”可能的序列有:
- AAA

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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