消除回溯很好的例子

最新推荐文章于 2022-04-30 15:24:11 发布
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文章标签： 编译原理 回溯
本文详细介绍了如何通过提取左公因子和消除左递归的方法来解决编译原理中的问题，包括具体步骤和示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

编译原理题目 s→ (L)|aS|a L→L,S|S 消除左递归和回溯（过程请详细点）题目重新发下s→ (L)|aS|aL→L,S|S
题目重新发下
s→ (L)|aS|a

L→L,S|S


消除回溯：提取左公因子a,（注：用e代表一补西农符号,就是反三的那个符号,在电脑上不知道怎么打那个符号）
S→aS'|(L)
S'→S|e
消除左递归：
L→SL'
L'→,SL'|e (注意S前面有一个符号“,”)

--------------------------------致苦逼的学生党

转自：http://zuoye.baidu.com/question/26648270950b96c0edff432a198b4374.html

Pandas进行时间序列平滑与差分
Mr数据杨
08-12 241
时间序列数据的平滑与差分运算是数据分析中的常用方法。通过滚动窗口，可以对数据进行短期平滑处理，消除短期波动；扩展窗口则提供了一种观察全局趋势的方法；而差分运算则帮助消除长期趋势，使数据更加平稳，便于建模与预测。这些方法在实际应用中非常广泛，无论是金融市场分析还是项目预算管理，都可以利用它们来捕捉数据中的关键变化趋势。
编译原理 --- 消除回溯问题，以及FIRST集合和FELLOW集合的构造算法
qq_51947882的博客
10-13 3755
2.非终结符A的FELLOW集合 --- 首先找出所有非终结符A无法匹配的词法分析器给出的终结符，然后从文法的所有句型中找到存在非终结符A的句型，然后从在这些句型中找到非终结符A，并依次判断非终结符A后面第一个字符是不是终结符，如果是的话又在不在我们前面找到的终结符集合中，如果在的话将这个终结符放到A的FELLOW集合中。但是问题来了，一般来说两个候选的首符集出现交集的情况是比较多的，为了解决这个问题，下面来介绍一个算法，对所有候选进行处理，使得不同候选的首符集尽可能的不出现交集。--- 答案是有的！
回溯的消除
qq_45180475的博客
08-07 4054
回溯的消除 在自上而下分析过程中,由于回溯需要推翻前面的分析,包括已做的一大堆语义工作,重新去进行试探,这样大大降低了语法分析器的工作效率,因此,需要消除回溯。 从 4.2.1 节中我们已经发现引起回溯的原因是,在文法中某个非终结符 A 有多个候选式,遇到用 A 去匹配当前输入符号 a 时,无法确定选用唯一的一个候选式,而只能逐一进行试探,从而引起回溯,这具体表现为下面两种情况。第一种情况是相同左部的规则,其右部左端第一个符号相同而引起回溯。例 4.1 即是这种情况。第二种情况是相同左部的规则,其中某一右部
编译原理(四) 提取左因子法消除回溯
llin-黎辰
11-28 1万+
概念简述回溯：分析工作部分地或全部地退回到之前的一个阶段，在当前阶段采取与之前不同的决策重新推进工作 FIRST(α)FIRST(\alpha)：令Ｇ是一个不含左递归的文法，对G的所有非终结符的每个候选α定义它的终结首符集FIRST(α)为： FIRST(α)={a | α=>*a…, a∈VT} 若α=>*ε，则规定ε∈FIRST(α) FIRST(α)是α的所有可能推导的开头终结符或可能的ε
c语言编译原理消除回溯,编译原理消除回溯.ppt
weixin_29912855的博客
05-19 428
《编译原理消除回溯.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《编译原理消除回溯.ppt(20页珍藏版)》请在装配图网上搜索。1、编译原理,主讲教师：于永彦,计算机科学与技术专业最重要的学科基础课程,淮阴工学院,电话: 15996198961 信箱: shanshan_,2/20,FIRST集合,引入FIRST集概念是为了在当前输入的条件下，观察哪个产生式的右部能够导出输入符号，进而决定采用哪个产生...
消除文法的左递归和回溯
qq_55168827的博客
04-30 8918
1.自上而下分析 （1）面临的问题 文法左递归问题 回溯问题 （2）构造不带回溯的自上而下分析算法 消除文法的左递归性 消除回溯 （3）识别左递归 消除左递归分为消除直接左递归和间接左递归，间接左递归有的时候还要转化为直接左递归进行运算，我们如何去辨别他们是否为直接左递归或者是间接左递归呢 直接左递归：P->Pα|β(β不以P开头) 间接左递归：例如S→Qc｜c，Q→Rb｜b，R→Sa｜a 2.直接左递归的消除 3.直接左递归例题 根据左递归定义..
python 动态规划 回溯_回溯算法和动态规划的转化
weixin_29129919的博客
01-28 578
有的问题如果实在想不出状态转移方程，尝试用回溯算法暴力解决也是一个聪明的策略，总比写不出来解法强。那么，回溯算法和动态规划到底是啥关系？它俩都涉及递归，算法模板看起来还挺像的，都涉及做「选择」，真的酷似父与子。那么，它俩具体有啥区别呢？回溯算法和动态规划之间，是否可能互相转化呢？今天就用力扣第 494 题「目标和」来详细对比一下回溯算法和动态规划，真可谓群魔乱舞：注意，给出的例子 nums 全是 ...
编译原理-回溯法及其优化的思考
qq_40232851的博客
09-30 1900
回溯法的根本思想 对于一个问题求解过程中不断地去依据现在的状态，遍历下一个可能状态的集合。 这里要保存的东西有： 所有的历史路径 每一个路径可能去的下一路径的集合。 这种记忆方式的产生原因：是考虑所有的状态与状态之间有时间的先后顺序。 整个递归树的遍历点的路径画出来之后，看上去就很麻烦。 所以复杂性（不是复杂度）来自于这种路径而不是树本身。因为问题的解空间确定了，在解空间中寻找一个或多个解。那...
消消乐实验回溯法（深大算法实验3）报告+代码
AKGWSB 's blog
06-27 3629
所有实验的资源 链接: https://pan.baidu.com/s/1lukZRM3Rsd1la35EyyJcvg 提取码: iv72 目录写在前面实验要求求解问题的算法原理描述算法实现的核心伪代码算法测试结果及效率分析回溯法：得分测试回溯法：最大规模回溯法：时间复杂度时间测试回溯法与剪枝回溯法：得分测试时间与得分 分析：图形演示对求解这个问题的经验总结代码消消乐图形演示 写在前面 期末终于算法课快要完结了。 这学期算法课可谓是最难顶的课程了，又正好是线上上课，提问互动的机会相对较少，老师上课抛砖引玉
算法刻意练习之递归/分治/回溯/贪心算法
chenliguan的博客
09-14 869
1 递归（Recursion） 1.1 特点 （1）递归 - 循环，通过函数体来进行的循环； （2）盗梦空间的梦境 1.2 递归状态 （1）示例 1.4 递归思维要点 （1）不要人肉进行递归（最大误区），初学者可以在纸上画出递归的状态树，慢慢熟练之后一定要抛弃这样的习惯。一定要记住：直接看函数本身开始写即可。否则，永远没办法掌握、熟练使用递归； （2）找到最近最简的方法，将其拆解成可重复解决的问题（找最近重复子问题）。原因是我们写的程序的指令，只包括 if else 、 for 和 while loop
回溯法回溯法回溯法回溯法
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回溯法回溯法回溯法回溯法回溯法回溯法回溯法回溯法回溯法回溯法回溯法回溯法回溯法回溯法
消消乐自动求解
03-03
是对网上一款消消乐游戏的自动求解过程。 消消乐游戏http://www.5u3d.com/game/xxk/index.htm?1=0?f=&i=#noref
算法实验三-回溯法-马周游
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在一个8*8的棋盘上，一个放在棋盘上某个位置的马是否可以恰好访问每个方格一次，并且回到起始位置上？
回溯法实验报告
12-18
算法分析与设计回溯法完整实验报告（包含java代码）
消除左递归和回溯
Acapplella的博客
05-23 1896
左递归的消除 使用自顶向下的任何一种算法必须消除左递归和提取公共左因子。 1.直接左递归的消除 2.完全消除左递归 提取左因子，消除回溯 1.FIRST(\(\alpha\)) 2.应用 3.公共左因子的提取 ...
编译原理 [0x03][0x02] ==（4.3） 语法分析__消除回溯和左递归
Zeroooooo的博客
09-25 1220
目录 ​​​消除直接左递归 消除间接左递归 消除左递归的算法 消除回溯 LL(1)分析法 消除直接左递归 例如 （不以P开头）表达的是一个后接任意个 如果要消除左递归，我们可以将其变为右递归 我们引入这个中间量将其转换为 ...
语法分析——自上而下分析1&自上而下分析的基本问题&LL（1）文法——消除文法的左递归&LL（1）文法——消除回溯&FIRST和FOLLOW的构造
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04-27 1223
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编译原理（语法分析之消除左递归、消除回溯）
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引言：语法分析–自上而下分析部分内容 顾名思义，自上而下就是从文法的开始符号出发，向下推导，推出句子。 其中，自上而下分析方法不允许文法含有任何左递归。 为构造不带回溯的自上而下分析算法，首先要消除文法的坐递归性，并找出克服回溯的充分必要条件。下面讨论消除左递归和克服回溯。 左递归的消除 直接消除产生式中的左递归是比较容易的。假定关于非终结符P的规则为 P→Pα | β 其中，...
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编译原理-LL1语法分析器（消除左递归+消除回溯） 实验要求： 要求一 1、 给出文法如下： G[E]： E->T|E+T; T->F|T*F; F->i|(E); 2、 根据该文法构造相应的LL(1)文法及LL(1)分析表，并为该文法设计预测分析程序，利用C语言或C++语言或Java语言实现； 3、 利用预测分析程序完成下列功能： 1） 手工将测试的表达式写入文本文件，每个表达...
写出一个可以自己思考进行开心消消乐消除的代码
最新发布
04-28
<think>嗯，用户想要实现开心消消乐自动消除逻辑的代码。首先，我需要回忆一下消消乐游戏的基本机制。这类游戏通常基于二维网格，玩家交换相邻的方块，形成三个或更多相同颜色的连续方块以消除它们。自动消除算法需要检测所有可能的可消除组合，并选择最优的消除路径。 根据用户提供的引用，特别是引用3中的Cocos Creator示例，消除算法可能涉及回溯和深度优先搜索（DFS）来探索可能的消除路径。引用2提到华为OD的机试题目中使用了回溯和深度搜索来处理二维数组中的消除逻辑。这可能是一个关键点，即在检测到1时，遍历周围八个方向，递归地将相邻的1变为0，从而模拟消除过程。 接下来，我需要考虑数据结构的选择。通常，二维数组可以表示游戏网格，每个元素代表一个方块及其颜色或类型。例如，使用一个二维数组grid，其中每个元素是颜色编号。自动消除需要两个主要步骤：检测所有可消除的组合，然后执行消除操作。 检测可消除组合时，可能需要遍历整个网格，检查每个方块的横向和纵向是否有连续三个或更多相同颜色的方块。引用3中的getCombinations函数可能实现了这一点，通过遍历每个方块并检查其周围是否有符合条件的组合。 然后，处理消除逻辑。消除后，上方的方块需要下落填充空缺，同时生成新的方块补充顶部。这涉及到更新网格数据并刷新界面。引用3中的eliminateTile函数处理了方块消失和数据置空的操作，之后可能需要调用下落和生成新方块的函数。 此外，自动消除可能需要优化，比如优先消除能产生连锁反应的组合，或者选择消除数量最多的组合以提高分数。引用1中的开心消消乐Vue版提到了分数统计和消除算法优化，这可能涉及到算法效率的提升，如使用更高效的数据结构或减少重复计算。 用户可能需要代码示例，所以最好提供一个简单的Python实现，因为之前的引用中有Python的例子（如华为OD的机试真题）。代码应包括网格初始化、消除检测、执行消除以及网格更新。同时，需要考虑如何递归检测相邻方块，确保所有相连的相同颜色都被消除。 需要注意的是，用户可能希望自动算法能自动找到所有可能的消除，而不是手动点击。因此，算法可能需要遍历所有可能的交换，模拟交换后的消除情况，并选择最优解。不过，这可能计算量较大，尤其是对于大型网格。因此，可能需要优化算法，比如使用回溯剪枝或动态规划来减少计算量。 最后，根据用户提供的引用4，初始化时使用布尔矩阵记录访问状态，防止重复处理同一位置。这在深度优先搜索中很常见，确保每个方块只处理一次，避免无限递归。 综上所述，代码实现应包括网格表示、消除检测、消除执行、方块下落和新方块生成。同时，需要考虑算法效率和优化策略，确保在合理时间内完成计算。</think>根据消消乐游戏的核心机制和自动消除算法需求，我将分步骤说明实现逻辑并提供Python代码示例： ### 一、算法核心原理 1. **网格表示**：使用二维数组$grid[row][col]$存储方块颜色编号 2. **消除条件**：连续3个及以上相同颜色（横向或纵向） 3. **自动消除流程**： $$检测可消除组合 \rightarrow 执行消除 \rightarrow 填充空缺 \rightarrow 循环检测$$ ### 二、Python实现代码 ```python import numpy as np from typing import List, Set class AutoEliminator: def __init__(self, grid_size=(8, 8), colors=4): self.rows, self.cols = grid_size self.grid = np.random.randint(1, colors+1, grid_size) def find_eliminations(self) -> Set[tuple]: # 检测所有可消除坐标 to_eliminate = set() # 横向检测 for i in range(self.rows): current = self.grid[i][0] count = 1 for j in range(1, self.cols): if self.grid[i][j] == current: count +=1 else: if count >=3: to_eliminate.update((i, x) for x in range(j-count, j)) current = self.grid[i][j] count = 1 if count >=3: # 行末处理 to_eliminate.update((i, x) for x in range(self.cols-count, self.cols)) # 纵向检测（类似逻辑） # ...此处省略垂直检测代码... return to_eliminate def cascade_eliminate(self): # 执行消除与下落 total_score = 0 while True: elim_set = self.find_eliminations() if not elim_set: break # 执行消除（置为0） for (i,j) in elim_set: self.grid[i][j] = 0 total_score += 10 # 加分规则 # 方块下落 for col in range(self.cols): remaining = [self.grid[row][col] for row in range(self.rows) if self.grid[row][col] != 0] new_col = remaining + [0]*(self.rows - len(remaining)) self.grid[:,col] = new_col return total_score # 使用示例 eliminator = AutoEliminator() print("初始网格：\n", eliminator.grid) score = eliminator.cascade_eliminate() print("最终网格：\n", eliminator.grid) print("总得分：", score) ``` ### 三、关键实现说明 1. **消除检测算法**： - 横向遍历每行，统计连续相同颜色的数量$count$ - 当$count \geq 3$时记录坐标集合 - 纵向检测使用相同逻辑（代码中未完整展示） 2. **连锁消除处理**： ```python while True: elim_set = self.find_eliminations() if not elim_set: break # 执行消除与下落 ``` 这种循环结构确保处理由下落产生的新消除组合[^3] 3. **性能优化点**： - 使用numpy数组加速矩阵操作 - 采用集合存储待消除坐标避免重复 - 分列处理下落逻辑（时间复杂度$O(n^2)$） ### 四、高级扩展建议 1. **智能匹配策略**： ```python def find_best_move(self): # 评估所有可能的交换 moves = [] for i in range(self.rows): for j in range(self.cols): # 检查右交换 if j < self.cols-1: # 模拟交换 self.grid[i][j], self.grid[i][j+1] = self.grid[i][j+1], self.grid[i][j] elim_count = len(self.find_eliminations()) if elim_count >0: moves.append( ((i,j), (i,j+1), elim_count) ) # 恢复交换 self.grid[i][j], self.grid[i][j+1] = self.grid[i][j+1], self.grid[i][j] # 返回最优移动 return max(moves, key=lambda x:x[2], default=None) ``` 该算法通过预判交换后的消除效果选择最优操作（时间复杂度$O(n^3)$） 2. **动画效果实现**： - 在消除时记录坐标用于播放粒子效果 - 下落过程使用插值算法实现平滑动画[^3]
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