基于编译原理的LR(0)算法实现与简洁界面控制台应用

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资源摘要信息:"该文件介绍了一个基于编译原理的LR(0)分析算法的实现。LR(0)分析器是一种自下而上的语法分析器,广泛应用于编程语言的编译器中。文件包含了源代码文件lr(0).c,其可能涉及到编译器前端处理中用于构建和操作LR(0)分析表的逻辑。" 知识点详细说明: 1. LR(0)分析算法概念: - LR(0)是“Left-to-right, Rightmost derivation in reverse, 0 look-ahead”的缩写,表示从左到右读取输入串,使用反向最右推导,并且不使用向前看符号的语法分析方法。 - LR(0)分析器是一种自下而上(bottom-up)的分析方法,意味着它试图将输入串的片段归约为更高级别的非终结符。 2. 编译原理中的LR(0)算法: - 在编译器的设计中,LR(0)算法用于词法分析后的语法分析阶段。 - LR(0)分析算法通过分析有限状态机(DFA)和状态转移表来分析输入串,构建语法树。 - LR(0)方法通过构建一个项目集族和相应的增广文法来构建DFA。 3. LR(0)项目集族与DFA: - 项目集族是LR(0)分析中的一个核心概念,它由一组文法项构成,这些文法项表示了一个文法的分析过程。 - 每个状态都对应DFA中的一个节点,状态之间的转换由输入符号(终结符或非终结符)触发。 - LR(0)项目集族的构造通常需要计算CLOSURE和GOTO操作,以生成完整的状态转移网络。 4. 控制台环境下的LR(0)算法实现: - 实现LR(0)算法的程序可以在控制台环境中运行,通常需要命令行界面来接收用户输入,并展示分析结果。 - 控制台实现通常更加注重于算法逻辑的清晰展示,而不像图形界面那样追求用户体验。 - 界面简洁,操作方便,意味着用户可以通过简单的输入命令来驱动LR(0)分析器的运作,并得到易于理解的输出信息。 5. 程序文件lr(0).c: - 文件名暗示了该文件可能是一个用C语言编写的程序源代码文件。 - 代码中可能包含定义LR(0)项目集族的结构、状态转移表的构建以及分析过程的函数。 - 程序可能提供了读取源代码文件、进行词法分析、构建语法分析器、执行语法分析并输出分析结果等功能。 6. LR(0)分析器的局限性: - LR(0)分析器不使用向前看符号,因此无法处理一些具有二义性的文法结构。 - 为了处理更多的文法,编译器设计者通常采用更复杂的LR分析算法,如SLR(1)、LR(1)、LALR(1)等。 - LR(0)算法的这些局限性限制了它的应用范围,但其在理论教学和简单语法分析任务中仍然具有重要意义。 7. LR(0)算法在编译器构建中的地位: - 编译器前端处理的主要任务之一是语法分析,而LR(0)算法是实现该任务的重要工具之一。 - LR(0)算法的实现是编译原理学习过程中的一个基础性内容,帮助学生理解自下而上的分析机制。 - 在教育和研究领域,LR(0)算法的应用可以加深对编译原理中语法分析过程的理解和应用。 综上所述,给定的文件信息表明了一个简单的LR(0)语法分析器的实现,它通过简洁的控制台界面和方便的操作满足了对自下而上语法分析的学习和研究需求。尽管它有理论上的局限性,但在教育和基础研究中仍然具有一定的价值。

将代码转化为paddlepaddle框架可以使用的代码:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传
2023-05-14 上传

代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

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