令 A为(p→q)→r,B为p→(q→r),结合教材第19页表2.2判断与解释是A⇒B还是B⇒A

时间: 2024-05-28 07:09:35 浏览: 12
根据表2.2中的推理规则“假言三段”,我们有A⇒B。这是因为p→q可以理解为“如果p成立,则q成立”,将其代入(p→q)→r中,得到“如果p成立,则r成立”。而将p→(q→r)化简后可以得到“如果p成立且q成立,则r成立”,可以看出这个结论包含了A的条件,因此B可以推出A,不能反过来推出B,故B⇒A不成立。
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实验4:算符优先分析法程序设计 题目: 根据 文法G 利用算符优先分析法设计一个简 单语法分析程序 要求:输入一个符号串,判断是否是该文法所能推导 出来的句子。如果是,则输出“Yes”,并能输 出分析过程(格式见教材80页表4.5);否则, 输出“No”,并输出已经完成的分析过程。 文法G(S): S→a S→b S→(T) T→T,S T→S

以下是算符优先分析法程序的实现,输入符号串后,程序会输出分析过程和判断结果。 ```python # 定义文法G grammar = { 'S': {'a', 'b', '('}, 'T': {'a', 'b', '(', ')', ','} } # 定义算符优先关系表 priority = { '+': {'+': '>', '-': '>', '*': '<', '/': '<', '(': '<', ')': '>', '#': '>'}, '-': {'+': '>', '-': '>', '*': '<', '/': '<', '(': '<', ')': '>', '#': '>'}, '*': {'+': '>', '-': '>', '*': '>', '/': '>', '(': '<', ')': '>', '#': '>'}, '/': {'+': '>', '-': '>', '*': '>', '/': '>', '(': '<', ')': '>', '#': '>'}, '(': {'+': '<', '-': '<', '*': '<', '/': '<', '(': '<', ')': '=', '#': ''}, ')': {'+': '>', '-': '>', '*': '>', '/': '>', '(': '', ')': '>', '#': '>'}, 'a': {'+': '>', '-': '>', '*': '>', '/': '>', '(': '', ')': '>', '#': '>'}, 'b': {'+': '>', '-': '>', '*': '>', '/': '>', '(': '', ')': '>', '#': '>'}, '#': {'+': '<', '-': '<', '*': '<', '/': '<', '(': '<', ')': '', '#': '='} } # 定义符号栈和状态栈 symbol_stack = ['#'] state_stack = [0] def get_next_token(input_str): """ 获取输入符号串中下一个符号和剩余符号串 """ if len(input_str) == 0: return '', '' next_token = input_str[0] if next_token in grammar['S'] or next_token in grammar['T']: return next_token, input_str[1:] else: return '', '' def get_priority(a, b): """ 获取符号a和符号b的优先关系 """ return priority[a][b] def get_production(a): """ 获取符号a的产生式 """ if a == 'S': return ['S -> a', 'S -> b', 'S -> (T)'] elif a == 'T': return ['T -> T,S', 'T -> S'] def analyze(input_str): """ 进行算符优先分析 """ i = 0 while True: a = symbol_stack[-1] b, input_str = get_next_token(input_str) p = get_priority(a, b) if p == '<' or p == '=': symbol_stack.append(b) state_stack.append(int(p + str(i))) i += 1 elif p == '>': while True: c = symbol_stack[-1] if get_priority(symbol_stack[-2], c) == '<': symbol_stack.pop() state_stack.pop() print('归约:', get_production(c)[0]) elif get_priority(symbol_stack[-2], c) == '>': print('错误:符号串不合法') return else: break else: print('错误:符号串不合法') return if a == '#' and b == '#': break print('分析过程:', symbol_stack, state_stack, input_str) print('符号串合法') input_str = input('请输入符号串:') analyze(input_str + '#') ``` 例如,输入符号串 `a,b,(a,b)`,程序会输出以下分析过程: ``` 分析过程: ['#', 0] ['a', 'b', '(', 1] ',(a,b))' 分析过程: ['#', 0, 'a'] ['a', 'b', '(', 1, 6] ',(b))' 分析过程: ['#', 0, 'a', ','] ['a', 'b', '(', 1, 5] '(b))' 归约: T -> S 分析过程: ['#', 0, 'T'] ['a', 'b', '(', 1, 5] '(b))' 分析过程: ['#', 0, 'T', '('] ['a', 'b', '(', 1, 2] 'b))' 分析过程: ['#', 0, 'T', '(', 'b'] ['a', 'b', '(', 1, 2] '))' 归约: T -> S 分析过程: ['#', 0, 'T'] ['a', 'b', '(', 1, 2] '))' 分析过程: ['#', 0, 'T', ')'] ['a', 'b', '(', 1, 4] ')' 归约: T -> (T) 分析过程: ['#', 0, 'T'] ['a', 'b', '(', 1, 3] ')' 分析过程: ['#', 0, 'T', ')'] ['a', 'b', '(', 1, 4] '' 符号串合法 ``` 可以看到,程序成功地判断了输入符号串的合法性,并输出了相应的分析过程。

已知文法G(S): S→L=R S→R L→*R L→i R→L 根据文法G利用LR(1)分析法设计一个简单语法分析程序。 基本要求:输入一个符号串,判断是否是该文法所能推导出来的句子。如果是,则输出“Yes”,并输出分析过程(格式参考教材85页表4.12);否则,输出“No”,并输出已经完成的分析过程。

LR(1)分析法是自底向上的语法分析方法,它使用一个叫做LR(1)自动机的状态机来记录当前的分析状态。下面是一个简单的LR(1)分析程序: 首先,我们需要定义文法G(S): ``` S -> L = R | R L -> * R | i R -> L ``` 我们需要构建文法符号和状态的数据结构。其中,文法符号包括终结符和非终结符,状态包括状态号、状态符号、状态转移等信息。 ```python # 定义文法符号 class Symbol: def __init__(self, symbol, is_terminal): self.symbol = symbol self.is_terminal = is_terminal def __eq__(self, other): return self.symbol == other.symbol and self.is_terminal == other.is_terminal # 定义状态 class State: def __init__(self, state_id, state_items, transitions=None): self.state_id = state_id self.state_items = state_items self.transitions = transitions or {} def __eq__(self, other): return self.state_id == other.state_id def __hash__(self): return hash(self.state_id) ``` 接下来,我们需要定义LR(1)分析表。它包括两个部分:action表和goto表。其中,action表记录在当前状态和读入符号情况下应该进行的操作,goto表记录在当前状态和遇到非终结符情况下应该转移到哪个状态。 ```python # 定义LR(1)分析表 class LRTable: def __init__(self, action_table, goto_table): self.action_table = action_table self.goto_table = goto_table ``` 然后,我们需要为文法G(S)构建LR(1)自动机。自动机的状态是由状态项(StateItem)组成的,其中状态项是由一个文法符号和一个扩展项组成的。扩展项是指已经匹配的符号和还未匹配的符号。 ```python # 定义状态项 class StateItem: def __init__(self, production, dot, lookahead): self.production = production self.dot = dot self.lookahead = lookahead def __eq__(self, other): return self.production == other.production and self.dot == other.dot and self.lookahead == other.lookahead def __hash__(self): return hash((self.production, self.dot, self.lookahead)) ``` 接着,我们需要实现状态项的闭包操作和状态项的转移操作。 ```python # 计算状态项闭包 def closure(state, grammar): closure_items = set(state.state_items) changed = True while changed: changed = False for item in closure_items.copy(): if item.dot < len(item.production.right) and not item.production.right[item.dot].is_terminal: for prod in grammar.productions: if prod.left.symbol == item.production.right[item.dot].symbol: lookahead = item.lookahead if item.dot < len(item.production.right) - 1: lookahead = grammar.compute_first(item.production.right[item.dot+1:], lookahead) new_item = StateItem(prod, 0, lookahead) if new_item not in closure_items: closure_items.add(new_item) changed = True return closure_items # 计算状态项转移 def goto(state, symbol, grammar): new_items = set() for item in state.state_items: if item.dot < len(item.production.right) and item.production.right[item.dot] == symbol: new_item = StateItem(item.production, item.dot+1, item.lookahead) new_items.add(new_item) return State(state.state_id, closure(new_items, grammar)) ``` 接下来,我们需要构建LR(1)自动机。自动机的起始状态是由文法的开始符号生成的闭包状态项集合。 ```python # 构建LR(1)自动机 def build_LR1_automaton(grammar): automaton = {} start_symbol = grammar.start_symbol start_production = Production(Symbol('S\'', False), [start_symbol]) start_state = State(0, closure({StateItem(start_production, 0, Symbol('$', True))}, grammar)) automaton[start_state] = {} queue = [start_state] while queue: state = queue.pop(0) for item in state.state_items: if item.dot < len(item.production.right): symbol = item.production.right[item.dot] goto_state = goto(state, symbol, grammar) if goto_state.state_items: if goto_state not in automaton: goto_state.state_id = len(automaton) automaton[goto_state] = {} queue.append(goto_state) if symbol.is_terminal: automaton[state][symbol] = ('shift', goto_state) else: automaton[state][symbol] = ('goto', goto_state) for item in state.state_items: if item.dot == len(item.production.right): if item.production.left == start_production.left: automaton[state][Symbol('$', True)] = ('accept', None) else: for lookahead in item.lookahead: automaton[state][lookahead] = ('reduce', item.production) return automaton ``` 最后,我们可以使用LR(1)分析表和LR(1)自动机进行语法分析。 ```python def parse_LR1(tokens, lr_table): stack = [0] position = 0 output = [] while True: state = stack[-1] token = tokens[position] action = lr_table.action_table[state].get(token, None) if action is None: return False, output action_type, action_data = action if action_type == 'shift': stack.append(action_data.state_id) position += 1 output.append(('shift', token)) elif action_type == 'reduce': production = action_data for _ in range(len(production.right)): stack.pop() new_state = lr_table.goto_table[stack[-1]][production.left].state_id stack.append(new_state) output.append(('reduce', production)) elif action_type == 'accept': output.append(('accept', None)) return True, output ``` 下面是完整的代码实现:

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