编译原理--ll1分析实验小结

时间: 2023-11-12 22:01:56 浏览: 48
在编译原理课程的ll1分析实验中,我们学习了如何构建LL(1)分析表并使用该表来分析和构建语法树。在实验中,我们首先学习了LL(1)文法的定义和特点,然后通过对一些具体的文法进行分析,了解了文法是否满足LL(1)文法的条件。 在构建LL(1)分析表的过程中,我们使用了FIRST集合和FOLLOW集合来确定文法的终结符和非终结符的候选推导,并建立了LL(1)分析表。通过这个过程,我们深入了解了LL(1)分析表的构造原理,加深了对LL(1)分析算法的理解。 在实际的分析过程中,我们发现了一些文法无法通过LL(1)分析表进行分析的情况,这些情况通常是由于文法不满足LL(1)文法的条件,导致分析表中出现了冲突。我们学会了如何通过对文法进行改造,消除冲突,以便能够构建正确的LL(1)分析表。 通过这次实验,我们不仅对LL(1)分析算法有了更深入的理解,还学会了如何应用这个算法来分析和构造语法树。这对于我们理解编译原理的相关知识以及在实际编译器开发中具有重要意义。同时,通过这次实验,我们也体会到了文法设计的重要性,只有合理有效的文法才能使得LL(1)分析表正确无冲突地构建出来。
相关问题

编译原理LL1文法判断实验小结

在编译原理中,LL1文法是一种重要的语法分析方法。为了判断一个文法是否是LL1文法,我们需要进行以下步骤: 1. 消除文法的左递归:如果文法存在左递归,我们需要先将左递归消除,以便后续判断。 2. 计算FIRST集合:对于每个非终结符,计算它所能推导出的所有终结符的集合,即FIRST集合。 3. 计算FOLLOW集合:对于每个非终结符,计算它的FOLLOW集合,即在该非终结符后面可能出现的所有终结符的集合。 4. 判断文法是否满足LL1文法的条件:文法需要满足以下条件才能是LL1文法: - 每个产生式的FIRST集合与FOLLOW集合之间没有交集。 - 对于每个非终结符A,如果它能推导出空串,则FIRST(A)与FOLLOW(A)之间没有交集。 - 有且仅有一个产生式的右部以某个终结符或者空串开始。 通过以上步骤,我们可以判断一个文法是否是LL1文法。如果文法是LL1文法,那么它就可以被LL1分析器所分析。如果不是LL1文法,我们需要进行一些文法转换,使其成为LL1文法,以便进行分析。

编译原理实验LL1语法分析

LL(1)语法分析是编译原理中非常重要的一部分,它可以将输入的代码转化为语法树,进而进行语义分析和代码生成。下面是一个基于LL(1)语法分析的编译器实验流程: 1. 确定文法:首先需要确定输入代码的文法,通常使用巴克斯范式(BNF)或者扩展巴克斯范式(EBNF)表示。 2. 构建FIRST集和FOLLOW集:通过文法构建FIRST集和FOLLOW集,这两个集合在后面的分析过程中非常重要。 3. 构建LL(1)预测分析表:根据FIRST集和FOLLOW集,构建LL(1)预测分析表。预测分析表是一个二维表格,其中行表示非终结符,列表示终结符,每个单元格中填写的是使用该非终结符推导出该终结符的产生式。 4. 实现LL(1)语法分析器:根据预测分析表,编写LL(1)语法分析器。分析器的主要任务是读入源代码,根据分析表进行分析,并将结果输出为语法树。 5. 测试和调试:编写测试用例,对编写好的LL(1)语法分析器进行测试和调试,确保其正确性和稳定性。 以上是一个基本的LL(1)语法分析器实验流程,需要注意的是,LL(1)语法分析器只能处理LL(1)文法,对于其他类型的文法需要使用其他类型的语法分析器。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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