import java.util.*; public class LLParserExample { // 预测分析表 private Map<String, Map<String, String>> parseTable; private String startSymbolMap; private String[] terminalSymbol; public LLParserExample(String startSymbolMap, String[] terminalSymbol, Map<String, Map<String, String>> parseTable) { this.parseTable = parseTable; this.startSymbolMap = startSymbolMap; this.terminalSymbol = terminalSymbol; } public boolean parse(String input) { return false; // 分析失败 } // 判断符号是否是终结符 private boolean isTerminal(String symbol) { for (int i = 0; i < this.terminalSymbol.length; i++) { if (this.terminalSymbol[i].equals(symbol)) return true; } return false; } public static void main(String[] args) { // 文法终结符号集合 String[] tSymbols = {"a", "b"}; // 初始化预测分析表 Map<String, Map<String, String>> parseTable; parseTable = new HashMap<>(); Map<String, String> row1 = new HashMap<>(); row1.put("a", "A->aB"); row1.put("b", "A->b"); parseTable.put("A", row1); Map<String, String> row2 = new HashMap<>(); row2.put("a", "B->a"); row2.put("b", "B->bA"); parseTable.put("B", row2); // 初始化LL(1)分析器 LLParserExample parser = new LLParserExample("A", tSymbols, parseTable); // 分析input是否为文法的一个句子并输出产生式序列 String input = "abaa"; boolean success = parser.parse(input); if (success) { System.out.println("分析成功"); } else { System.out.println("分析失败"); } } }

这段代码中实现了一个LL(1)分析器，用于对输入的字符串进行文法分析。LL(1)分析器是一种自顶向下的语法分析器，它使用一个预测分析表（parseTable）来确定下一步应该采取的动作。该分析器的主函数为parse函数，它接收一个输入字符串并返回一个布尔值，表示输入的字符串是否符合文法规则。如果分析成功，程序将会输出“分析成功”，否则输出“分析失败”。

在main函数中，我们首先初始化了一个文法的终结符号集合tSymbols，这里包含了两个终结符号"a"和"b"。接着，我们初始化了一个预测分析表parseTable，该表用于存储在不同的文法符号下，输入不同的终结符号应该采取的产生式。在该示例中，我们使用了两个非终结符号A和B，并在parseTable中初始化了它们的对应产生式。最后，我们创建了一个LLParserExample对象parser，并调用其parse函数来对输入字符串进行文法分析。

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import java.util.*; class LLParserExample { // 预测分析表 private Map<String, Map<String, String>> parseTable; private String startSymbolMap; private String []terminalSymbol; public LLParserExample(String startSymbolMap, String []terminalSymbol, Map<String, Map<String, String>> parseTable) { this.parseTable = parseTable; this.startSymbolMap = startSymbolMap; this.terminalSymbol = terminalSymbol; } public boolean parse(String input) { return false; } // 判断符号是否是终结符 private boolean isTerminal(String symbol) { for (int i=0; i<this.terminalSymbol.length ; i++) { if(this.terminalSymbol[i].equals(symbol)) return true; } return false; } public static void main(String[] args) { //文法终结符号集合 String []tSymbols = {"a","b"}; // 初始化预测分析表 Map<String, Map<String, String>> parseTable; parseTable = new HashMap<>(); Map<String, String> row1 = new HashMap<>(); row1.put("a", "A->aB"); row1.put("b", "A->b"); parseTable.put("A", row1); Map<String, String> row2 = new HashMap<>(); row2.put("a", "B->a"); row2.put("b", "B->bA"); parseTable.put("B", row2); //初始化LL(1)分析器 LLParserExample parser = new LLParserExample("A", tSymbols, parseTable); //分析input是否为文法的一个句子并输出产生式序列 String input = "abaa"; boolean success = parser.parse(input); if (success) { System.out.println("分析成功"); } else { System.out.println("分析失败"); } } }帮我实现parse函数

下面是一个可能的parse函数实现，基本思路是使用栈来模拟分析过程，每次从输入串中读入一个字符并与栈顶符号进行比较，如果匹配则弹出栈顶符号并继续读入下一个字符，否则根据预测分析表中对应的产生式推导出新的符号序列，并将其压入栈中。

public boolean parse(String input) {
    // 初始化栈，将文法起始符号压入栈中
    Stack<String> stack = new Stack<>();
    stack.push("$"); // 栈底符号
    stack.push(startSymbolMap);
    
    // 初始化输入串指针
    int index = 0;
    
    // 循环直到栈为空或者输入串已经被完全读入
    while (!stack.isEmpty() && index < input.length()) {
        String top = stack.peek();
        
        // 如果栈顶符号与当前输入字符相同，则弹出栈顶符号并读入下一个字符
        if (top.equals(Character.toString(input.charAt(index)))) {
            stack.pop();
            index++;
        }
        // 如果栈顶符号是终结符，则分析失败
        else if (isTerminal(top)) {
            return false;
        }
        // 否则根据预测分析表中对应的产生式推导出新的符号序列，并将其压入栈中
        else {
            Map<String, String> row = parseTable.get(top);
            String production = row.get(Character.toString(input.charAt(index)));
            if (production == null) {
                return false;
            }
            else {
                stack.pop();
                String[] symbols = production.split(" ");
                for (int i = symbols.length - 1; i >= 0; i--) {
                    stack.push(symbols[i]);
                }
            }
        }
    }
    
    // 如果栈为空且输入串已经被完全读入，则分析成功
    return stack.isEmpty() && index == input.length();
}

import java.io.IOException; import java.util.*; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.*; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class Merge { /********** Begin **********/ /********** End **********/ }

好的，这是一个基本的MapReduce程序的框架。在这个程序中，你需要完成mapper和reducer函数，然后将它们添加到这个框架中。下面是一个可能的实现：

import java.io.IOException;
import java.util.*;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class Merge {

    public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
        private Text line = new Text();

        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] words = value.toString().split("\\s+");

            for (String word : words) {
                line.set(word);
                context.write(line, new IntWritable(1));
            }
        }
    }

    public static class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
        if (otherArgs.length != 2) {
            System.err.println("Usage: Merge <in> <out>");
            System.exit(2);
        }
        Job job = Job.getInstance(conf, "Merge");
        job.setJarByClass(Merge.class);
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        job.setCombinerClass(MyReducer.class);
        job.setReducerClass(MyReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

在这个程序中，mapper函数将文件中的每一行作为输入，将每个单词作为键，并输出键值对，其中值为1。reducer函数将相同的键组合在一起，并将它们的值相加。最后，不重复的单词作为输出键，它们的出现次数作为输出值。

你可以将这个代码复制到你的Java文件中，并根据你的要求进行修改。请注意，你需要将输入和输出路径替换为你自己的路径。