参数化LR解析：理论与实现详解

"这篇论文探讨了参数化LR分析的理论与实现，主要关注如何在LR解析器生成器中支持用户定义的重复模式和参数化非终结符，从而增强语法的抽象能力。作者提出了一种直接实现的方法，相较于扩展语法的方法，能够生成更小的解析表并减少解析约束。此外，当语义函数对参数具有多态性时，参数化非终结符的属性求值可以保持原有的效率。该研究已应用于部分评估基础的LR解析器生成器，关键词包括LR分析器生成器、产生式、属性求值、多态性和部分求值。" 在LR解析技术中，通常的解析器生成器允许用户定义语法规则，但缺乏对重复模式的抽象表示。这篇论文的作者Peter Thiemann和Matthias Neubauer提出了参数化LR分析的概念，旨在解决这个问题。他们指出，尽管一些生成器允许在产生式的右侧使用正则表达式，但没有工具支持语法中的用户自定义模式。参数化LR分析允许语法包含参数化非终结符，这使得语言设计者可以创建更加灵活和可复用的规则。 为了实现这一概念，作者讨论了两种方法：扩展语法和直接实现。他们发现直接实现的方法可以生成更小的解析表，且具有较少的解析约束，这意味着解析过程可能更加高效。此外，如果与参数化非终结符关联的语义函数是多态的，那么这些非终结符的属性求值仍然可以按传统方式执行，不会影响解析性能。 论文中提到的实现是基于部分评估的LR解析器生成器。部分评估是一种优化技术，可以提前计算解析过程中的一些步骤，以提高整体性能。将参数化LR分析与部分评估结合，可以创建出更高效且适应性强的解析器。 总结来说，这篇论文为LR解析器生成器的改进提供了新的思路，通过参数化非终结符增强了语法的表达能力，同时优化了解析过程，对于编译器设计和解析技术的发展有着积极的意义。关键词所涵盖的领域，如LR分析器生成器、产生式、属性求值、多态性和部分求值，都是编译器构造和形式语言理论的关键组成部分，显示出该研究的广泛适用性。