将变量和常量分别用符号b和c表示，写出能够描述上述表达式的LL(1)文法，并构建预测分析表对b+c%b#进行分析，写出分析过程； 表达式为:x+y*z-3

LL(1)文法可以这样表示：

E -> T | T + E
T -> F | F * T
F -> b | c | ( E )

构建预测分析表的过程如下：

1. 首先构建符号表，包括终结符和非终结符。终结符有b、c和%，非终结符有E、T、F。

2. 求出每个非终结符的FOLLOW集。FOLLOW集的定义是：对于非终结符A，FOLLOW(A)表示在文法中出现A后可能出现的符号集合。根据定义，可以得到以下FOLLOW集：

FOLLOW(E) = {%)}
FOLLOW(T) = {%, +}
FOLLOW(F) = {*, %, +}

3. 求出每个非终结符的FIRST集。FIRST集的定义是：对于非终结符A，FIRST(A)表示文法中出现A的产生式的第一个符号的集合。根据定义，可以得到以下FIRST集：

FIRST(E) = {b, c, (}
FIRST(T) = {b, c, (}
FIRST(F) = {b, c, (}

4. 根据文法和FIRST、FOLLOW集，填写预测分析表。对于每个产生式A -> α，如果FIRST(α)中包含终结符a，则在A的行、a的列填写产生式A -> α；如果FIRST(α)中不包含终结符，则在A的行、FOLLOW(A)中的每个符号a的列填写产生式A -> α。

以上就是构建预测分析表的过程。

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题,用最小二乘法分别估计最优的w和b,并写出线性回归模型表达式。

最小二乘法是一种常用的线性回归方法，用于估计模型中的参数w和b。线性回归模型可以用以下表达式表示：

y = wx + b

其中，y表示因变量（待预测值），x表示自变量（特征值），w表示自变量的权重（斜率），b表示模型的截距。

最小二乘法的目标是使得模型预测值与实际观测值之间的残差平方和最小化。假设给定的数据集中有n个样本点，分别记作(x1, y1),(x2, y2),...,(xn, yn)。则最小二乘法可以通过以下步骤来估计w和b的最优值：

1.计算自变量x和因变量y的均值，记作x̄和ȳ。

2.计算自变量x和因变量y的样本协方差，记作sxy。

3.计算自变量x的样本方差，记作sxx。

4.将样本协方差sxy除以样本方差sxx，得到的结果记作w。

5.将自变量x和因变量y的均值代入线性回归模型表达式，可求得b = ȳ - wx̄。

通过以上步骤，可以得到最优的w和b的估计值。将这些估计值代入线性回归模型表达式，即可得到具体的线性回归模型。

无符号整型变量m 的最高位为1且最低位为0用C语言关系表达式和逻辑表达式怎么表达

要用 C 语言的关系表达式和逻辑表达式来表达无符号整型变量 `m` 的最高位为1且最低位为0，可以使用以下方式：

关系表达式：

// 判断最高位是否为1
(m & (1 << (sizeof(m) * 8 - 1))) != 0 && 
// 判断最低位是否为0
(m & 1) == 0

逻辑表达式：

// 判断最高位是否为1且最低位是否为0
((m >> (sizeof(m) * 8 - 1)) & 1) && 
(m & 1) == 0

这里使用了位运算符来进行判断。关系表达式中，`(m & (1 << (sizeof(m) * 8 - 1)))` 表示将 `m` 的最高位与1进行与运算，判断是否为1；`(m & 1)` 表示将 `m` 的最低位与1进行与运算，判断是否为0。逻辑表达式中，`((m >> (sizeof(m) * 8 - 1)) & 1)` 表示将 `m` 右移至最高位，再与1进行与运算，判断是否为1。