第三章 词法分析

一、知识点

    第三章学习了词法分析,词法分析的任务是从左至右逐个字符地对源程序进行扫描,产生一个个的单词符号,把作为字符串的源程序改造成为单词符号串的中间程序。因此,词法分析是编译的基础。执行词法分析的程序成为词法分析器,词法分析器的功能是输入源程序,输出单词符号。单词符号是一个程序语言的基本语法符号。程序语言的单词符号一般可分为关键字、标识符、常数、运算符、界符。词法分析器输出的单词符号常常用二元式来表示:<单词种别,单词符号的属性值>。词法分析器工作的第一步是输入源程序文本。输入串一般是放在一个缓冲区中,这个缓冲区称输入缓冲区。

    超前搜索是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。

    状态转换图是一张有限方向图,再状态转换图中,结点代表状态,用圆圈表示,状态之间用箭弧连结,箭弧上的标记代表在射出结点状态下可能出现的输入字符或字符类,一个完整的状态转换图有n个状态,其中有一个初态,至少要有一个终态(用双圆圈表示)。

    词法分析器的构造的基本思路:程序语言的描述->词法规则->正规表达式->有限自动机->词法分析程序.正规集是把具有相同特征的字放在一起组成一个集合,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。正规式是描述单词结构的一种形式,正规集是该类单词的全集。

       正规式的性质:  (1) U | V = V | U 或的交换律
              (2) U | ( V|W ) = ( U|V ) | W      或的结合律
              (3) U ( VW ) = ( UV ) W 连接积的结合律
              (4) U ( V | W ) = ( UV ) | ( UW ) 分配律
                 ( V | W ) U = VU | WU

              (5) εU = Uε = U

     确定有限自动机(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)。

     非确定有限自动机(DFA):一个非确定有限自动机(NFAM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。∑是一个有限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×∑*2S 的部分映射,其中,2S表示S的幂集合所有S的子集组成的集合,f是非单值的,M是非确定。状态集合S0是初始状态集合,它是S的子集。状态集合F是终止状态的集合,它是S的子集。

    定理1:对于任何∑上NFA M都可构造一个∑上的正规式V,使得L(V)=L(M)其中,L(M)是∑上NFA M所能识别的字的全体L(V)是∑上的正规集。

    定理2. 对于∑上的每一个正规式V,存在一个∑上的DFA M,使得L(M)=L(V)。

     DFA化简算法:

    (1) 基本思想

把M的状态集分割为一些不相交的子集,使得任何不同的两个子集状态都是可区别的,而同一个子集中的任何状态都是等价的,最后让每个子集选一个代表,同时消去其他等价状态。

    (2) 化简算法
    ①对M的状态集S进行划分:
把S的终态和非终态分开,分成终态集合非终态集,形成基本分划П,显然这两个子集是可区别的。

    ②假定到某个时候П含有m个子集,记П={I(1),I(2),… I(m)}并且,属于不同子集的状态是可区别的。检查П中的每个I(i)看能否进一步划分:对于某个I(i)另I(i)={q1 ,q2 ,…,qk}若存在一个输入字符a使得I(i)a不全包含在现行П的某个子集I(j)中,就将I(i)一分为二。

    二、课后习题


    

    三、感悟

    第三章我们学习了词法分析,不光学习了手工构造方法,还学习了自动构造方法,重点是正规式与有限自动机,和他们之间的相互转化。感觉做题有些困难。

    

    

   


    


  


### 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,并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并提取此类模式[^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,并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并构建 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]。
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