[转载]编译中的常见分析方法

原文:https://blog.youkuaiyun.com/hczhiyue/article/details/20483209

LL(k) 分析
LL 分析又称为自顶向下的分析(top-down parsing),也有叫递归下降分析(recursive-descent parsing)。也是最简单的一种分析方式。它工作的方式类似于找出一个产生式可以从哪一个终结符开始。
当分析时,从起始符号开始,比较输入中的第一个终结符和启动集,看哪一个产生式规则被使用了。当然,两个启动集之间不能拥有同一个终结符。如果有的话,就没有办法决定选择哪个产生式规则了。
LL文法通常用数字来分类,比如 LL(1),LL(0) 等。这个数字告诉你,在一个文法规则中的任何点可以允许一次察看的终结符的最大数量。LL(0) 就不需要看任何终结符,分析器总是可以选择正确的产生式规则。它只适用于所有的非终结符都只有一个产生规则。只有一个产生规则意味着只有一个字符串。[不用看当前的终结符是什么就可以决定是哪一个产生规则,说明这个规则是为一个固定的字符串所写的。] 这种文法是没有什么意义的。
最常见也是比较有用的事 LL(1) 文法。它只需要看一个终结符,然后就可以决定使用哪一个产生规则。而 LL(2) 则可以查看两个终结符,还有 LL(k) 文法等等。对于某个固定的 k 值,也存在着根本不是 LL(k) 的文法,而且还很普遍。
下面来分析一下本章开头给出的例子。首先看下面这条规则:
D := '0' | '1' | '2' | '3' | '4' | '5' | '6' | '7' | '8' | '9'
上述规则有十个产生式,每个产生式的启动集是一个数字终结符构成的集合 {'0'}、{'1'}、……、{'9'}。这是一个很好的 LL(1) 文法,因为我们只要看一个终结符,就可以选择一个正确的产生式。例如,如果看到一个终结符,其内容是 3,那么就采用上面第四个产生式,即 D := '3'。
接下来分析 DL 规则。
DL := D | D DL
上述规则有两个产生式,启动集是 {D},{D}。很不幸,两个产生式的启动集相同。这就表示只看第一个输入中的第一个终结符不能选择正确的产生式。
然而可以通过欺骗来绕过这个问题:如果输入中第二个终结符不是一个数字,那么就选择第一个产生式,但如果两者都是数字就必须选择第二个产生式。换句话说,这意味着这是一条好的 LL(2) 文法规则。实际上这里有些东西被简化了。
再分析下 FN 规则吧。它的情况更糟糕。
FN := DL | DL '.' DL
它有两条产生式,而且启动集相同,均为 {DL}。然而这次不像 DL 规则那么幸运了。咋一看,似乎通过 LL(2) 可以分辨应该使用哪一个产生式。但是很不幸,我们无法确定在读到终结符 ('.') 之前,需要读多少个数字才算是 DL 符号的最后一个数字。[想想吧,分析器这么工作着:读入第一个终结符,一看是相同的 DL 符号,那么就读第二个终结符吧;读入第二个终结符,两者合起来一看,还是一样的 DL 符号;读入第三个终结符,前三个终结符合起来看,仍然是相同的 DL 符号。但是 DL 符号表指示数字表示没有长度限制的。]没有任何一个给定的 k 值,这都不符合 LL(k)文法,因为数字表总能突破这个 k 的长度。
最后看看启动符号规则。有点意外,它产生规则的选择很简单。
S := '-' FN | FN
它有两个产生规则,两者的启动集是 {'-'} 和{FN}。因此,如果输入中第一个终结符是'-',那么就选择第一个产生式,否则选择第二个产生式。所以这是一个 LL(1)文法。
从上述的 LL 分析看,只有 FN 和 DL 规则引起了问题。但是不必绝望。大部分的非 LL(k) 文法都可以容易地转换为 LL(1) 文法。下面以当前的这个例子来看看如何转换有问题的 FN 和 DL。
对于 FN 符号来说,它的两个产生式都开始于 DL,但是第二个产生式其后续的是一个小数点终结符 ('.'),以及另外一个数字表。那么这很容易解决:可以将 FN 改变为一个产生式,其以 DL 开始,后跟一个 FP(fractional part)符号。而 FP 符号则定义成或者为空,或者为小数点后跟着一个数字表,如下所示:
FN := DL FP
FP := @ | '.' DL
上述 @符号表示为空。现在 FN 文法没有任何问题了,因为它现在只有一个产生式。而 FP 也不会有问题,因为它的两个产生式的启动集是不同的:前者是输入的尾端,后者是小数点终结符。
DL 符号就不是好啃的核桃了,原因在于其递归和至少需要一个 D 符号。解决方案就是,给 DL 一个产生式,由一个 D 后跟一个 DR(digit rest)构成;而 DR 则有两个产生式,一个是 D DR(表示更多的数字),一个是 @(表示没有更多的数字)。最后本章开头的例子被转换成下面的一个完全的 LL(1) 文法了:
S := '-' FN | FN
FN := DL FP
FP := @ | '.' DL
DL := D DR
DR := @ | D DR
D := '0' | '1' | '2' | '3' | '4' | '5' | '6' | '7' | '8' | '9'
LR 分析
Lr 分析也叫自底向上的分析(bottom-up parsing),或者叫移进 - 归约分析(shift-reduce parsing),相比 LL 分析难度更大些。它的基本原理是,首先收集输入,直到它发现可以据此利用一个符号对收集到的输入序列进行归约。可以与数学里面解方程式时的消元法进行类比。这听起来似乎很难。下面还是以一个例子来澄清。例子中将分析字符串 3.14,看看是怎样从文法产生出来的。
S := '-' FN | FN
FN := DL | DL '.' DL
DL := D | D DL
D := '0' | '1' | '2' | '3' | '4' | '5' | '6' | '7' | '8' | '9'
首先从输入中读入 3。
3
然后看看是否可以将其归约为一个符号(Symbol,即非终结符)。实际上可以归约,就是说用 D 符号的产生式可以得到当前读入的字符串(这也是成为产生式的原因)。
很快发现,从 DL 符号可以产生符号 D,于是又可以归约成 DL。(实际上还可以进一步地归约成 FN,于是这里就产生了歧义,到底应该归约成哪一个呢?这表明这个文法定义是二义性的,我们在这里就忽略这个问题,直接选择 DL 作为归约结果吧。)接着从输入中读入一个小数点,并试图进行归约:
D ==> 规约到 DL
DL ==> 读入下一个字符
DL . ==> 规约到?
但是这次的归约尝试失败了,因为没有任何符号的定义可以产生这种形式的字符串。也就是说,这种形式不能规约到任何符号。
所以接着我们读入下一个字符 1。这次可以将数字 1 归约到 D 符号。接着再读入一个字符 4。4 可以归约到 D,继续归约到 DL。这两次的读入和规约形成了 D Dl 这个序列,而这个序列可以归约到 DL。
DL . ==> 读入下一个字符 1
DL . 1 ==> 1 归约到 D
DL . D ==> 读入下一个字符 4
DL . D 4 ==> 4 归约到 D
DL . D D ==> 4 继续归约到 DL
DL . D DL ==> D DL 归约到 DL
察看文法我们可以很快地注意到,FN 能产生 DL . Dl 这种形式的序列,所以可以做一个归约。然后注意到 FN 可以从 S 符号产生,所以可以归约到 S,然后停止,整个分析结束。
DL . DL ==> 归约到 FN
FN ==> 规约到 S
S ==> 分析结束
可能你已经注意到,我们经常可以选择是否现在就做归约,还是等到读入更多的符号后再作不同的归约。移进 - 归约分析算法有很多不同的变种,按照复杂度和能力递增的顺序是:LR(0), SLR, LALR 和 LR(1)。LR(1) 通常需要一个巨大的分析表,在实践上不具有实用性,因此 LALR 是最常使用的算法。SLR 和 LR(0) 对于大部分的程序语言来说还不够强大。

转载于:https://www.cnblogs.com/jiading/p/10793348.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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