请给出相应文法 和 相关流程 以及代码

为了给出一个简单的文法例子及其相应的流程及代码，我们以计算表达式的LL(1)文法为例，它通常用于描述加减乘除运算。假设我们有一个非常基础的算术表达式文法：

E -> E + T | T
T -> T * F | F
F -> ( E ) | num
num -> [数字]

其中，`E`代表整个表达式，`T`和`F`分别代表term（项）和factor（因子），`num`代表一个数字，而`+`和`*`是操作符，`( ... )`是括号。

流程如下：

1. **输入**：一个算术表达式字符串，如 "3 + 4 * 5"

2. **解析**：从左至右，按文法一步步解析。比如遇到第一个 `num`，就识别并存储它的值，然后决定下一步操作（是`E -> E + T`还是`T -> T * F`）。

3. **状态机**：LL(1)解析器会维护一个状态机，基于当前的输入符号和上一状态来决定如何移动。

4. **递归下降**：在每一层递归函数里，处理当前的非终结符（如`E`, `T`, `F`)和操作符。

5. **回溯**：如果遇到无效的输入或者不符合文法规则的情况，需要回溯到上一步，尝试其他可能的分支。

6. **结束条件**：当解析完整个表达式且符合文法规则时，返回结果（例如树结构表示的表达式）。

由于这里是一个文本交互环境，下面给出Python的简单示例，使用递归下降解析方法：

def parse_expr(tokens):
    def parse_term():
        term = parse_factor()
        while tokens and tokens[0] in "+*":
            op = tokens.pop(0)
            factor = parse_factor()
            if op == "+":
                term += factor
            elif op == "*":
                term *= factor
        return term

    # ...（类似地定义parse_factor和处理num部分）

    expr, _ = parse_term(), []
    while tokens:
        expr.append(expr.pop(0))  # 括号先移除，保证先处理内嵌表达式
        expr.extend(parse_expr(tokens))  # 处理剩余部分
    return expr

tokens = ['3', '(', '4', '*', '5', ')']
result = parse_expr(tokens)
print(result)  # 输出：[3, 4, 5, 20]

这只是最基础的演示，实际的解析器会更复杂，包括错误处理和回溯机制。