DFA与NFAWord文档下载推荐.docx

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应用记号literal

在实际的编译器设计中，词法记号，一样用一个整形数字表示

词法记号的属性：

我们爱好用<

词法记号,属性>

那个二元组来描述一个词法单位，比如，关于源代码：

position:

=initial+rate*60

关于词法单位+，我们能够应用<

add_op,'

+'

>

来表示。

有些情形，加倍复杂一点，比如关于position，我们表示是如许的，<

id,指向符号表中的position元素的指针>

，具体来说应当是如许的，假定属性是一个字符串，那么id将指向如许一个字符串"

position\0"

，我们把存放那个字符串的处所叫做符号表。

有些时刻，属性是不须要的，比如:

=，表示赋值，我们能够应用<

assign_op,257>

如许的表示那个词法单位，只是那个显得有些多于，因为assign_op和词法单位是一对一的，也确实是assign_op只对应了:

=，因此额外信息（属性）就显得余外的了

词法缺点：

词法分析器是专门难（有些缺点照样能够检测）检测缺点的，因为词法分析器的目标是产生词法记号流，它没有才能去分析法度榜样构造，是以无法检测到和法度榜样构造有关的缺点，比如：

fi（a==b）

词法分析器可不能找到那个缺点，它认为fi是一个标识符，而不是一个关键字，只有在后面的时期中，那个缺点才会被发明，这是一个与法度榜样构造有关的缺点

词法分析器，只能检测到词法单位上的问题，比如12.ab，作为一个词法单位，却不没有对应的模式，那么确实是产生一个缺点。

2.正规式：

前面说过模式是一种规矩，为了应用，我们须要一种规范的方法来表达模式，这确实是正规式

1）串和说话

字符类（又叫字母表）：

关于字符的有限集合

串：

字符类上字符的有穷序列，串那个概念，具体来说是，某个字符类上的串

串的长度：

串中字符的个数，比如串s=abc，那么串的长度为3，用|s|表示串的长度

空串：

用ε表示

说话：

某字符类上的串的集合，属于说话的串，成为说话的句子或字

比如：

{abc,a}这确实是一个说话，abc和a确实是句子。

别的空集也是属于说话

连接：

x是串，y是串，x和y连接，成果确实是xy那个串。

假如x是串，x^3为xxx。

关于x^n（n>

=0）,x^0=ε

说话的运算（假定L和M是说话）：

1.LUM={s|s属于L或者M}，例如：

L={1,2}M={3,4}那么LUM={1,2,3,4}

2.LM={st|s属于L且t属于M}，例如：

L={a,b}M={1,2}那么LM={a1,a2,b1,b2} 

ML={1a,1b,2a,2b}

3.L^n=LLL...LLL（n个L），例如：

L={a,b}那么L^3={aaa,aab,aba,abb,baa,bab,bbb,bba}

留意n可认为0，L^0={ε}

4.L*=L^0UL^1UL^2UL^3U...

L*表示，说话L中，所有的句子（串）以随便率性数量随便率性次序构成的句子的集合，包含ε，例如：

{a,b}*={ε,a,b,ab,ba,aab,aba,baa,bba,bab,abb,aaa,bbb...}

L*叫做L的闭包

5.L+=L^1UL^2UL^3U...

L+表示，说话L中，所有的句子（串）以随便率性数量随便率性次序构成的句子的集合，然则不包含ε

L+中的句子和L*中的句子比拟少一个ε

那么，我们经由过程上面的常识就能够表示一个标识符了，我们明白一样说话规定标识符是由字母开首，后接若干个字母或数字，我们能够如许来表示：

L={a-zA-Z}N={0-9}，那么标识符确实是L（LUN）*

2）正规式

正规式又叫正规表达式，正规式是模式得一种规范的表达情势，正规式描述了一个集合，那个集合是由串构成的，事实上那个集合确实是我们前面说过的说话，只是那个地点大年夜家爱好应用正规集那个术语。

正规式r表示正规集L（r）

正规式的运算：

1.闭包运算，运算优先级最高，（r）*表示（L（r））*

2.连接运算，运算优先集合低于闭包，（r）（s）表示（L（r））（L（s））

3.或运算，运算优先集合最低，（r）|（s）表示（L（r））U（L（s））

例如：

a|b表示集合（说话，正规集）{a,b}

（a|b）（a|b）表示集合（说话，正规集）{aa,ab,ba,bb}

a*表示由一切a字符构成的集合（说话，正规集），包含ε

（a|b）表示由a,b构成的集合（说话，正规集），包含ε

等价的正规式：

（a|b）=（b|a）

正规式的代数性质：

1.r|s=s|r

2.r|（s|t）=（r|s）|t

3.（rs）t=r（st）

4.r（s|t）=rs|rt

5.εr=r

6.r**=r*

7.r*=（r|ε）*

留意，rs!

=sr因为连接运确实是有次序的，记住并明白得2个最全然的运算：

a|b表示{a,b}，ab表示{ab}

3.正规定义

我们能够应用名字->

正规式这种表示，来说明一个等价的代替，比如：

dight->

0|1|2|3|4|5|6|7|8|9

那个地点，我们就能够应用名字digit来代替后面的正规表达式

我们能够对某个串集进行正规定义，比如我们对标识符集合进行正规定义：

letter->

A|B|...|Z|a|b|...|z

id->

letter（letter|dight）*

请经由过程上面的例子明白得正规定义。

在我们表达正规表达式的时刻，能够应用一些符号使得表达简化

1）+，表示一个或者多个实力，比如，a+表示{a,aa,aaa,aaaa,...}。

差别一下*,他们的关系是那个地点r+=r*|ε

2）字符组，[abc]表示a|b|c，还能够如许表示[a-zA-Z]表示字母表中的字符

4.状况转换图

状况转换图是对词法分析器进行分析过程的描述，我们看一个确信关系运算的状况转化图：

1）图中圆圈表示状况

2）箭头叫做边。

X状况的边，一样指的是由X状况动身，指向其他状况的边

3）边上的符号叫做标记

若何来应用那个图？

假定输入字符串是<

=，那么辨认开端时，发明<

和状况0与状况1间的边上的标记一样，那么就进入1状况，下一个输入字符为=，将进入2状况，辨认停止，返回二元组<

relop,LE>

上图中2，3，4，5，7，8状况，他们表示辨认了一个关系运算符，那个状况叫做接收状况

状况4上面有一个*，表示说，输入指针须要回移。

所谓的输入指针，确实是指向输入字符串中现在被读入的字符的地位，4状况会多读取一个字符，因此须要回移，也确实是要留意的是，辨认完成之后，输入指针指向的是被辨认对象的最后一个字符，而不是待辨认对象的第一个字符，如许的规定在实现词法分析器时，是有必定的意义，举例说明：

输入字符串为：

a>

b

识其余时刻，从>

开端，读入下一个字符b时，进入4状况，那个时刻，输入指针指向b，这时刻须要回移

我们在须要回移的状况上加一个*

每个状况后面有一个return（relop,XX）那个是状况的行动，那个地点具体来说确实是返回一个二元组的行动，词法分析器分析的成果确实是获得二元组（词法记号和属性的二元组），那个二元组能够表示一个特定的字符串。

事实上上面的*，也是表示行动，也确实是输入指针回移的行动，我们能够看见，只有在接收状况才会有行动显现

对一门典范的说话来说状况可能有几百个

5.若何编写一个词法分析器

1）依照须要写出正规定义

2）依照正规定义画出转换图

3）依照转换图写出词法分析器

那个地点具体评论辩论面向过程的说话来实现一个词法分析器（比如c说话），同时重要评论辩论的是第3步

1）我们须要一个nextchar（）函数，取得缓存中下一个等待分析的字符，那个函数完成年2个义务

1. 

让输入指针向前移动一位

2. 

返回输入指针指向的字符

2）定义一个变量token_beginning，在每个状况转换图开端的时刻，记录输入指针的地位，定义forward变量作为输入指针

3）状况转换图被实现成为代码之后，每个状况都有属于本身的一块代码，这些代码按次序完成以下工作：

读取一个字符，经由过程nextchar（）函数

读取的字符（标记），假如它和当前状况的边上的标记雷同，那么状况将转换到边所指向的状况，具体实现只须要一个语句确实是state=xxx（xxx为目标状况）；

假如当前状况的所有边的标记和那个读取字符不一样，那么表示没有找到token（词法记号），这时刻须要调用fail（）函数

3. 

fail（）函数完成如许的功能：

a.指针回移，完成forward＝token_beginning的操作b.找到恰当的开端状况（也确实是查找别的一个转换图的开端状况）。

假定所有的转换图都被测验测验过，同时无法匹配，这时刻会调用一个发明缺点的小法度榜样，来申报缺点

4. 

请不要随便添加行动到各个状况所持有的代码中，应当以转换图中表示的行动为准

4）定义一个全局变量lexical_value，用于储存一个指针，那个指针由install_id（）和install_num（）两个函数中的一个返回

5）定义两个整形变量start,state，分别表示一个转换图的开端状况和当前的状况

6）nexttoken（），这是词法分析器的主法度榜样，能够说，我们经由过程调用nexttoken（）就完成了词法分析，那个函数必定是如许的格局：

while

（1）{

switch（state）{

casexx:

...

caseyy:

default:

}

}

关于具体的设计那个地点就不说了，举例说明一个转换图若何转换成为法度榜样：

这是一个辨认浮点数的例子，看下面的代码：

#include<

stdio.h>

ctype.h>

string.h>

char*nexttoken（）;

charnextchar（）;

voidnext（）;

voidback（）;

char*gettoken（）;

charcbuf[]="

12.3*********klj12.2e2jj778"

;

intforward=-1;

intmain（）{

while

（1）{

printf（"

%s\n"

nexttoken（））;

if（forward>

=strlen（cbuf）-1）{

getchar（）;

return0;

intstate;

intstart;

char*nexttoken（）{

charc;

state=12;

case12:

c=nextchar（）;

start=forward;

if（isdigit（c））{

state=13;

}else{

next（）;

break;

case13:

if（isdigit（c））

elseif（c=='

e'

||c=='

E'

） 

state=16;

.'

）

state=14;

else

state=19;

case14:

state=15;

case15:

||c=='

case16:

state=18;

||c=='

-'

state=17;

case17:

case18:

case19:

back（）;

returngettoken（）;

charnextchar（）{

forward++;

returncbuf[forward];

voidback（）{

forward--;

voidnext（）{

chartoken_buf[128];

char*gettoken（）{

inti,j=0;

for（i=start;

i<

=forward;

i++）{

token_buf[j++]=cbuf[i];

token_buf[j]='

\0'

returntoken_buf;

词法分析

（2）---NFA

假定一个输入符号（symbol），能够获得2个或者2个以上的可能状况，那么那个finiteautomaton确实是不确信的，反之确实是确信的。

这确实是一个不确信的无穷自念头，在symbola输入的时刻，无法确信状况应当转向0，照样1

不论是确信的finiteautomaton照样非确信的finiteautomaton，它们都能够精确的描述正规集（regularsets）

我们能够专门便利的把正规表达式（regularexpressions）转换成为不确信finiteautomaton

2.NFA（NondeterministicFiniteAutomaton）

非确信的无穷自念头，我们用NFA那个术语表示，它是一个数学模型（model）：

一个关于状况的集合S

一个关于输入符号（inputsymbols）的集合Σ

函数move:

（状况,符号）->

P（S） 

一个开端状况s0，是一个独一的状况

5. 

一个停止（接收）状况集合F

留意，P（S），表示S的幂集。

在NFA中，inputsymbol可认为ε

转换函数（transitionfunction）的含义确实是，一个确信的状况差不多从那个状况动身的一条边的标签（符号symbol），能够确信它的下一个状况构成的集合，比如上图（那个转换图确实是NFA的一种表示方法），0状况，a符号，确信了一个状况的集合{0,1}

3.转换图（transitiongraph）的表示

我们明白，运算机是无法直截了当表示一个图，我们应当若何来表示一个转换图？

应用表格确实是一个最简单的方法，每行表示一个状况，每列表示一个inputsymbol，这种表格被叫做transtiontable（转换表）

能够说应用表格是最简单的表示方法，然则我们能够留意到在那个图中状况1和inputsymbola，是没有下一个状况的（空集合），也确实是，关于一个大年夜的状况图，我们可能花费大年夜量的空间，而个中空聚聚会会议消费许多空间，然则这种消费又不是必须的，因此，作为最简单的一种实现方法，却不是最优的

说话（language）被NFA定义成为一个inputstring的集合，而那个集合中的元素则是被NFA受接收的所有的字符串（那些能够从开端状况到某接收状况的inputstring）

至于储备的方法，能够尝尝邻接表。

留意，应用什么样的数据构造来储存NFA按情形不合而不合，在一些专门情形下，某些数据构造会变得专门便利应用，而换入其他情形，则弗成以应用了。

词法分析（3）---DFA

1.DFA（DeterministicFiniteautomaton）

DFA确实是确信的有限自念头，因为DFA和NFA关系紧密，我们经常须要把他们拿到一路来讲，NFA能够转化成为一个DFA，DFA依旧是一个数学model，它和NFA有以下差别

不存在ε-transition，也确实是说，不存在ε为inputsymbol的边

关于move函数，move:

（state,symbol）->

S，具体来说确实是，一个状况和一个特定的inputsymbol，可不能映射到2个不合的状况。

如许的成果是，每个状况，关于每个特定的inputsymbol，只有一条出边

下图确实是一个DFA：

接收说话（a|b）*ab，留意一下，接收说话（a|b）*ab的DFA我们前面见过，确实是这张图：

2.DFA的行动

我们用一个算法来仿照DFA的行动

s=s0;

c=nextchar（）;

while（c!

=EOF）{

s=move（s,c）;

if（s属于F）

return"

yes"

else

no"

词法分析（4）---NFA与DFA的转化

1.子集构造（SubsetConstruction）

这是一个转换NFA到DFA的算法。

我们明白NFA和DFA的差别最重要的确实是一个状况和一个inputsymbol是否能够或许确信一个状况的问题，关于NFA，它将确信一个组状况，而DFA将确信一个状况，是以，我们有一个专门好的方法确实是把NFA的状况集对应每个DFA的状况，这确实是subsetconstruction的思惟，只是这只是大年夜概泛泛而论，我们须要加倍明白的熟悉

1）NFA在任何一个inputsymbol下，映射的状况集（经由过程move函数，那个集合平日用T字母表示）应当被明白

2）必须包管1）中状况集都对应了DFA中的一个状况

具体算法：

Input:

一个NFAN

Output:

接收雷同说话的DFAD

Method:

为D构架一个transitiontable（转换表）Dtran，每个DFA的状况是一个NFA的状况集合（那个地点必定要留意前面说过的1）2）两点）。

我们定义一些操作：

s表示NFA的状况，T表示NFA的状况集合，a表示一个inputsymbol

ε-transition（ε转换）确实是说inputsymbol为ε时的transition（转换）

操作（operation）

描述（description）

ε-closure（s）

从NFA的状况s动身，只经由过程ε-transition达到的N