N→. L L. f=1 print (L.v) L-→BL B.f= L.f L. f=L. f+1 L. v =L. v+B. V L-→ε L. v=0 B→0 B. v=0 B→1 B.v=2-B.f基于递归下降子程序方法，写一个自顶向下的语法制导分析程序。

这里是一个基于递归下降子程序方法的自顶向下语法制导分析程序的示例代码：

# 定义全局变量
tokens = []
index = 0
f_value = 1

# 递归下降分析程序
def parse_N():
    global f_value
    parse_L()
    if tokens[index][0] == 'L':
        index += 1
        print(tokens[index-2][1])
        f_value -= 1

def parse_L():
    global f_value
    parse_B()
    if tokens[index][0] == 'B':
        tokens[index-1][2] = f_value
        parse_L1(tokens[index-1])
        f_value += 1

def parse_L1(L):
    global f_value
    if tokens[index][0] == 'L1':
        L1 = {'v': None}
        index += 1
        parse_L()
        L1['v'] = L['v'] + tokens[index-1][2]
        L['v'] = L1['v']
        f_value -= 1
        print(L1['v'])

def parse_B():
    global f_value
    if tokens[index][0] == '0':
        index += 1
        tokens[index-1][2] = 0
    elif tokens[index][0] == '1':
        index += 1
        tokens[index-1][2] = 2 - f_value

# 测试程序
def main():
    global tokens, index
    # 假设已经将输入的代码解析为tokens列表
    tokens = [('N', 'N', None), ('L', 'L', None), ('B', '0', None), ('L1', 'L1', None), ('B', '1', None), ('L1', 'L1', None), ('L1', 'L1', None)]
    index = 0
    parse_N()

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个程序中，我们同样定义了全局变量tokens和index，它们分别表示输入的token序列和当前处理的token下标。然后我们定义了四个分别对应N、L、L1、B四个非终结符号的递归下降子程序parse_N、parse_L、parse_L1和parse_B。在每个子程序中，我们首先根据当前的token进行判断，如果符合某个产生式的规则，就继续解析下一个token，直到遇到无法解析的token或者产生式结束。在解析的过程中，我们还会根据产生式的规则对符号的属性进行计算和更新，最终输出需要的结果。

在程序的最后，我们定义了一个测试程序main，它模拟了一个已经解析好的token序列，并调用parse_N进行语法制导分析。运行程序，我们可以得到输出结果。