S → A b {B.in_num := A .num + 100} B { if B.num=0 then S.accepted := true else S.accepted := false } S → A b b {B.in_num := A .num + 50} B { if B.num=0 then S.accepted := true else S.accepted := false } A → A1 a {A. num := A1.num + 1} A →  {A. num := 0} B → {B1.in_num := B.in_num} B1 a {B. num := B1.num - 1} B →  {B. num := B.in_num }

这段代码是一个LR语法分析器的语法规则。其中S、A和B是语法符号，a和b是终结符号。在这个规则中，S是起始符号，A表示一个或多个a，B表示零个或多个a。

规则中的大括号表示在相应的语法符号被归约时执行的语义动作。例如，S → A b {B.in_num := A .num + 100} B表示在S被归约为A b时，执行动作B.in_num := A.num + 100。这个动作将B的in_num属性设置为A.num + 100。

规则中的if语句表示在相应的语法符号被归约时执行的条件语句。例如，S → A b {B.in_num := A .num + 100} B { if B.num=0 then S.accepted := true else S.accepted := false }表示在S被归约为A b B时，如果B.num为0，则设置S.accepted为true，否则设置为false。

这些语义动作和条件语句的目的是在语法分析过程中进行语义检查和语义处理。在归约时，执行相应的语义动作，更新相关的属性值。在分析完成时，检查语义动作是否产生了错误，如类型不匹配等，并执行相应的语义处理，如代码生成等。

相关问题

class sampler (Sampler): def u (self, train size, batch_ size): num_ data = train_ size self .num_ per batch = int(num_ data 1 batch_ size) self .batch size = batch_ size self .range = torch.arange(0, batch_ size) .view(1, batch_ size).long() self.leftover flag = False if num_ data % batch_ size: self.leftover = torch.arange(self .num_ per batch * batch_ size, num_ data) . long( )self.leftover flag = True def_ iter_a (self): rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size self .rand_ num = rand_ num. expand(self .num_ per_ batch, self .batch_size) + self .range self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1) if self.leftover_ flag: self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0 return iter(self .rand_ num_ view) def Len_ (self): return num_ data 分析上述代码中的错误

代码中的错误在于使用了错误的语法和变量命名。以下是需要修正的错误：

1. 函数 `u()` 的定义中，应该将 `train size` 改为 `train_size`。同样的，`batch_ size` 改为 `batch_size`。

2. 在 `u()` 函数中，`int(num_ data 1 batch_ size)` 的语法是错误的，应该改为 `int(num_data / batch_size)`。

3. 在 `u()` 函数中，`self.leftover flag` 的语法也是错误的，应该改为 `self.leftover_flag`。

4. 在 `u()` 函数中，`long( )self.leftover flag = True` 的语法是错误的，应该将其分成两行，并且添加缺少的冒号。

5. 在 `def_ iter_a()` 函数中，`rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size` 的语法是错误的，应该将 `self .batch size` 改为 `self.batch_size`。

6. 在 `def_ iter_a()` 函数中，`self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 的语法是错误的，应该将 `self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 改为 `self.rand_num_view = self.rand_num.view(-1)`。

7. 在 `def_ iter_a()` 函数中，`if self.leftover_ flag:` 的语法是错误的，应该将其改为 `if self.leftover_flag:`。

8. 在 `def_ iter_a()` 函数中，`self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0` 的语法是错误的，应该将其改为 `self.rand_num_view = torch.cat((self.rand_num_view, self.leftover), 0)`。

9. 在 `def Len_()` 函数中，`return num_ data` 的语法是错误的，应该将其改为 `return num_data`。

修正以上错误后的代码如下：

class Sampler:
    def u(self, train_size, batch_size):
        num_data = train_size
        self.num_per_batch = int(num_data / batch_size)
        self.batch_size = batch_size
        self.range = torch.arange(0, batch_size).view(1, batch_size).long()
        self.leftover_flag = False
        if num_data % batch_size:
            self.leftover = torch.arange(self.num_per_batch * batch_size, num_data).long()
            self.leftover_flag = True

    def iter_a(self):
        rand_num = torch.randperm(self.num_per_batch).view(-1, 1) * self.batch_size
        self.rand_num = rand_num.expand(self.num_per_batch, self.batch_size) + self.range
        self.rand_num_view = self.rand_num.view(-1)
        if self.leftover_flag:
            self.rand_num_view = torch.cat((self.rand_num_view, self.leftover), 0)
        return iter(self.rand_num_view)

    def Len(self):
        return num_data

以上是修正后的代码。修正后代码中的变量命名和语法都是正确的。

def max_of_three(a, b, c): max_num = a if b > max_num: max_num = b if c > max_num: max_num = c return max_num写该程序的代码走查

以下是代码走查:

1. 函数名max_of_three描述了函数的作用，符合Python命名规范；
2. 函数的参数a, b, c表示需要比较的三个数，符合函数的需求；
3. 在函数内部，定义了一个变量max_num，初始值为a，表示当前最大值为a；
4. 使用了两个if语句进行比较，如果b或c的值大于当前最大值，则将max_num更新为对应的值；
5. 最后返回最大值max_num；
6. 函数的逻辑正确，没有语法错误；
7. 可以考虑增加注释来提高代码的可读性。

总体来说，该程序的代码走查通过，可以运行并得到正确结果。