根据上述语法规则构造递归下降分析程序

好的，我可以帮你构造递归下降分析程序。首先，根据语法规则，可以将其转换为如下的语法规则：

S -> A+B
A -> a*A | a
B -> b*B | b

其中，S、A、B 都是非终结符，a、b 是终结符。

接下来，我们可以按照递归下降分析的方法，分别对每个非终结符编写一个函数。具体实现如下：

# 定义全局变量
pos = 0  # 记录当前处理到的位置
text = ""  # 记录要分析的文本

def match(expected):
    """匹配终结符"""
    global pos
    if pos < len(text) and text[pos] == expected:
        pos += 1
    else:
        raise Exception("Syntax Error: expected {} but got {}".format(expected, text[pos]))

def A():
    """处理 A"""
    global pos
    if pos < len(text) and text[pos] == "a":
        match("a")
        if pos < len(text) and text[pos] == "*":
            match("*")
            A()
        else:
            pass
    else:
        raise Exception("Syntax Error: expected a but got {}".format(text[pos]))

def B():
    """处理 B"""
    global pos
    if pos < len(text) and text[pos] == "b":
        match("b")
        if pos < len(text) and text[pos] == "B":
            B()
        else:
            pass
    else:
        raise Exception("Syntax Error: expected b but got {}".format(text[pos]))

def S():
    """处理 S"""
    A()
    match("+")
    B()

def parse(input_text):
    """解析输入文本"""
    global pos, text
    pos = 0
    text = input_text
    S()
    if pos == len(text):
        print("Parsing Succeeded")
    else:
        raise Exception("Syntax Error: unexpected end of input")

在上述代码中，我们定义了全局变量 `pos` 和 `text`，分别表示当前处理到的位置和要分析的文本。然后，我们编写了三个函数 `A()`、`B()` 和 `S()`，分别对应非终结符 A、B 和 S。

在 `A()` 和 `B()` 函数中，我们使用了递归的方法，不断调用自身，处理重复出现的子表达式。

最后，我们编写了一个 `parse()` 函数，用来解析输入文本。在解析过程中，我们首先调用 `S()` 函数，然后检查是否已经处理完了整个输入文本。

使用时，只需要调用 `parse()` 函数，传入要分析的文本即可。例如，对于输入文本 `"a*a+aabb"`，我们可以这样调用：

parse("a*a+aabb")

程序将会输出 `"Parsing Succeeded"`，表示分析成功。如果输入的文本不符合语法规则，则会抛出异常，给出相应的错误信息。