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语法制导=语法分析+语义翻译：语义翻译=语义分析+中间代码生成；一：SDD:依赖：A->B，表明B依赖A,A决定B。lexeme是虚属性。

SLR:解决了LR0的规约规约冲突。这里配合这里的图片看：下面表明存在移入规约冲突。

涉及知识点：NFA的确定化。NFA的最小化。1：NFA到DFA的确定化：详情看这。下面概述：1：求出每个状态的 ε 到达。2：将对应到达进行合并：3：根据表画图：1：实例演示：1：没啥说的，一看就清楚了。注意3对应的D是终态。2：NFA到DFA的最小化。详细看这，下面概述：1：算法先把集合分成两个初始的集合,一个是接受状态，一个是非接受状态（接受状态就是含有终态的DFA状态，上面链接里面的S4,S6。和上面例子里面的D都是接受状态）。2：通过不同的路径（a,b）进行划分，得到

1：绪论：2：前后文无关语法：1：题目：2-2文法构造2-7需知：文法推导2-7-（2）：B的结尾只能是B|A|b.而A的结尾只能是B|c|a.结尾无法产生d.2-10：文法二义性2-11：子树：任意结点及其全部后继。**2-13文法化简**1：s出发：B结尾为B。消去含B的式子。留下2，4，5，8，9。3：A->csAc。消去含A的式子。5，6没用。删除。3：词法分析：3-7：2：A到任意终态的最短路径：011.3：A到E|F的线:0011.0110.

一：本篇文章涉及的知识点：1：消除左递归：2：FIST集和FOLLOW集。3：预测分析表写法：1：消除左递归：形如P → PX|Y（其中X和Y看作一个整体，比如：P → Pabc|ab|b，X就是abc，Y就是ab|b），可以归纳成如下形式：P → YP’; 比如：P → abP’ | b P’P’ → XP’ | ε; 比如： P’ → abcP’ | ε通用式：形如：P → PX|Y：消除后为：P → YP' P' → XP' | ε;