C语言词法分析器实验:手动实现与错误检测

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在这个实验中,学生方梓健,学号19335043,来自计算机科学与技术(超算)专业,计算机教务1班,需要完成一个基础的C语言词法分析器的实现。实验的目标是设计并实现一个词法分析器,它能够识别C语言中的不同元素,包括界符、运算符、数字、标识符、关键字和注释。 1. **词法分析器基础**: 实验的核心是设计一个有限状态自动机(DFA),通过逐个读取源代码中的字符,将它们映射到预定义的状态类别。初始状态(state==1)用于处理一般的字符读取。遇到单引号和双引号时,会进入特殊状态(state==2),表示处于字符串边界。 2. **字符分类**: - **界符**:包括花括号、方括号、圆括号、分号、引号等,分别对应不同的状态。 - **运算符**:如加减乘除、算术运算符、关系运算符、逻辑运算符和位操作符,每个运算符类别对应特定的状态转移。 - **数字**:识别二进制、八进制、十进制、十六进制、小数和科学计数法。 - **标识符**:符合C语言规则,由字母、数字和下划线组成,首字符不能为数字。 - **关键字**:C语言预设的关键字集合,如if、for、while等。 - **注释**:区分单行注释(//到行尾)和多行注释(/*...*/)。 3. **状态转换与编码**: 每次读取字符后,根据当前状态决定下一步状态,并基于新的状态获取相应的编码,这通常通过状态转移表实现。编码结果会被用于判断词法类别并存入词法分析的容器中。 4. **错误处理**: 实现过程中,词法分析器需要具备一定的错误检测能力,如果源程序存在语法错误,能返回错误信息,并指出错误所在的行数。 5. **核心代码实现**: 学生需编写核心代码,主要包括字符读取模块、状态转换逻辑、解码模块以及错误处理部分。具体实现可能会使用Lex或其他词法分析库,但手动设计也是一个可选方案。 6. **实验报告**: 实验报告应包括实验设计、实现步骤、关键代码片段以及测试案例,以展示对C语言词法分析原理和实践的理解及应用。 整个实验旨在锻炼学生的编程基础、数据结构和算法运用能力,以及理解C语言语法规则的能力。完成这样的项目有助于提升分析文本和设计自动化处理流程的技能。
2021-02-16 上传
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行