Электронная библиотека » Алексей Молчанов » » онлайн чтение - страница 6


  • Текст добавлен: 28 июля 2017, 17:00


Автор книги: Алексей Молчанов


Жанр: Программирование, Компьютеры


сообщить о неприемлемом содержимом

Текущая страница: 6 (всего у книги 21 страниц) [доступный отрывок для чтения: 6 страниц]

Шрифт:
- 100% +
Выводы по проделанной работе

В результате лабораторной работы № 2 построен лексический анализатор на основе конечного автомата. Построенный лексический анализатор позволяет выделять в тексте исходной программы лексемы следующих типов:

• ключевые слова (if, then, else, or, xor и and);

• идентификаторы (при этом в именах идентификаторов различаются строчные и прописные английские буквы);

• знак операции присваивания;

• целые десятичные константы без знака;

• разделители (круглые скобки и точка с запятой).

Лексический анализатор игнорирует в тексте входной программы пробелы, знаки табуляции и переводы строки, а также комментарии, выделенные фигурными скобками.

В случае обнаружения неверной лексемы (например числа, содержащего букву), незакрытого комментария или незавершенной лексемы (такой лексемой может быть только символ «:») лексический анализатор выдает сообщение об ошибке и прекращает дальнейший анализ. При наличии нескольких неверных лексем анализатор обнаруживает только первую из них.

Результатом выполнения лексического анализа является структура данных, которая представляет таблицу лексем. Построенный лексический анализатор предназначен для подготовки данных, необходимых для выполнения следующих лабораторных работ, связанных с синтаксическим анализом и генерацией кода.

Лабораторная работа № 3
Построение простейшего дерева вывода

Цель работы

Цель работы: изучение основных понятий теории грамматик простого и операторного предшествования, ознакомление с алгоритмами синтаксического анализа (разбора) для некоторых классов КС-грамматик, получение практических навыков создания простейшего синтаксического анализатора для заданной грамматики операторного предшествования.

Краткие теоретические сведения
Назначение синтаксического анализатора

По иерархии грамматик Хомского выделяют четыре основные группы языков (и описывающих их грамматик) [1, 3, 4, 7]. При этом наибольший интерес представляют регулярные и контекстно-свободные (КС) грамматики и языки. Они используются при описании синтаксиса языков программирования. С помощью регулярных грамматик можно описать лексемы языка – идентификаторы, константы, служебные слова и прочие. На основе КС-грамматик строятся более крупные синтаксические конструкции: описания типов и переменных, арифметические и логические выражения, управляющие операторы и, наконец, полностью вся программа на входном языке.

Входные цепочки регулярных языков распознаются с помощью конечных автоматов (КА). Они лежат в основе сканеров, выполняющих лексический анализ и выделение слов в тексте программы на входном языке. Результатом работы сканера является преобразование исходной программы в список или таблицу лексем. Дальнейшую ее обработку выполняет другая часть компилятора – синтаксический анализатор. Его работа основана на использовании правил КС-грамматики, описывающих конструкции исходного языка.

Синтаксический анализатор (синтаксический разборщик) – это часть компилятора, которая отвечает за выявление и проверку синтаксических конструкций входного языка. В задачу синтаксического анализатора входит:

• найти и выделить синтаксические конструкции в тексте исходной программы;

• установить тип и проверить правильность каждой синтаксической конструкции;

• представить синтаксические конструкции в виде, удобном для дальнейшей генерации текста результирующей программы.

Синтаксический анализатор – это основная часть компилятора на этапе анализа. Без выполнения синтаксического разбора работа компилятора бессмысленна, в то время как лексический разбор, в принципе, не является обязательной фазой компиляции. Все задачи по проверке синтаксиса входного языка могут быть решены на этапе синтаксического разбора. Лексический анализатор только позволяет избавить сложный по структуре синтаксический анализатор от решения примитивных задач по выявлению и запоминанию лексем исходной программы.

Выходом лексического анализатора является таблица лексем. Эта таблица образует вход синтаксического анализатора, который исследует только один компонент каждой лексемы – ее тип. Остальная информация о лексемах используется на более поздних фазах компиляции при семантическом анализе, подготовке к генерации и генерации кода результирующей программы.

Синтаксический анализатор воспринимает выход лексического анализатора и разбирает его в соответствии с грамматикой входного языка. Однако в грамматике входного языка программирования обычно не уточняется, какие конструкции следует считать лексемами. Примерами конструкций, которые обычно распознаются во время лексического анализа, служат ключевые слова, константы и идентификаторы. Но эти же конструкции могут распознаваться и синтаксическим анализатором. На практике не существует жесткого правила, определяющего, какие конструкции должны распознаваться на лексическом уровне, а какие надо оставлять синтаксическому анализатору. Обычно это определяет разработчик компилятора исходя из технологических аспектов программирования, а также синтаксиса и семантики входного языка. Принципы взаимодействия лексического и синтаксического анализаторов были рассмотрены в лабораторной работе № 2.

В основе синтаксического анализатора лежит распознаватель текста исходной программы, построенный на основе грамматики входного языка. Как правило, синтаксические конструкции языков программирования могут быть описаны с помощью КС-грамматик; реже встречаются языки, которые могут быть описаны с помощью регулярных грамматик.

Главную роль в том, как функционирует синтаксический анализатор и какой алгоритм лежит в его основе, играют принципы построения распознавателей для КС-языков. Без применения этих принципов невозможно выполнить эффективный синтаксический разбор предложений входного языка.

Проблема распознавания цепочек КС-языков

Взаимодействие лексического и синтаксического анализаторов рассматривалось в предыдущей лабораторной работе, здесь же будут рассмотрены алгоритмы, лежащие в основе синтаксического анализа. Перед синтаксическим анализатором стоят две основные задачи: проверить правильность конструкций программы, которая представляется в виде уже выделенных слов входного языка, и преобразовать ее в вид, удобный для дальнейшей семантической (смысловой) обработки и генерации кода. Одним из способов такого представления является дерево синтаксического разбора.

Основой для построения распознавателей КС-языков являются автоматы с магазинной памятью – МП-автоматы – односторонние недетерминированные распознаватели с линейно-ограниченной магазинной памятью (полная классификация распознавателей приведена в [1, 4, 3, 7]). Поэтому важно рассмотреть, как функционирует МП-автомат и как для КС-языков решается задача разбора – построение распознавателя языка на основе заданной грамматики. Далее рассмотрены технические аспекты, связанные с реализацией синтаксических анализаторов.

МП-автомат в отличие от обычного КА имеет стек (магазин), в который можно помещать специальные «магазинные» символы (обычно это терминальные и нетерминальные символы грамматики языка). Переход МП-автомата из одного состояния в другое зависит не только от входного символа, но и от одного или нескольких верхних символов стека. Таким образом, конфигурация автомата определяется тремя параметрами: состоянием автомата, текущим символом входной цепочки (положением указателя в цепочке) и содержимым стека.

При выполнении перехода МП-автомата из одной конфигурации в другую из стека удаляются верхние символы, соответствующие условию перехода, и добавляется цепочка, соответствующая правилу перехода. Первый символ цепочки становится верхушкой стека. Допускаются переходы, при которых входной символ игнорируется (и тем самым он будет входным символом при следующем переходе). Эти переходы называются ^-переходами. Если при окончании цепочки автомат находится в одном из заданных конечных состояний, а стек пуст, цепочка считается принятой (после окончания цепочки могут быть сделаны Х-переходы). Иначе цепочка символов не принимается.

МП-автомат называется недетерминированным, если при одной и той же его конфигурации возможен более чем один переход. В противном случае (если из любой конфигурации МП-автомата по любому входному символу возможно не более одного перехода в следующую конфигурацию) МП-автомат считается детерминированным (ДМП-автоматом). ДМП-автоматы задают класс детерминированных КС-языков, для которых существуют однозначные КС-грамматики. Именно этот класс языков лежит в основе синтаксических конструкций всех языков программирования, так как любая синтаксическая конструкция языка программирования должна допускать только однозначную трактовку [1–4, 7].

По произвольной КС-грамматике

всегда можно построить недетерминированный МП-автомат, который допускает цепочки языка, заданного этой грамматикой [1–3, 7]. А на основе этого МП-автомата можно создать распознаватель для заданного языка.

Однако при алгоритмической реализации функционирования такого распознавателя могут возникнуть проблемы. Дело в том, что построенный МП-автомат будет, как правило, недетерминированным, а для МП-автоматов, в отличие от обычных КА, не существует алгоритма, который позволял бы преобразовать произвольный МП-автомат в ДМП-автомат. Поэтому программирование функционирования МП-автомата – нетривиальная задача. Если моделировать его функционирование по шагам с перебором всех возможных состояний, то может оказаться, что построенный для тривиального МП-автомата алгоритм никогда не завершится на конечной входной цепочке символов при определенных условиях. Примеры таких МП-автоматов можно найти в [1, 3, 7].

Поэтому для построения распознавателя для языка, заданного КС-грамматикой, рекомендуется воспользоваться соответствующим математическим аппаратом и одним из существующих алгоритмов.

Виды распознавателей для КС-языков

Существуют несложные преобразования КС-грамматик, выполнение которых гарантирует, что построенный на основе преобразованной грамматики МП-автомат можно будет промоделировать за конечное время на основе конечных вычислительных ресурсов. Описание сути и алгоритмов этих преобразований можно найти в [1, 3, 7].

Эти преобразования позволяют строить два основных типа простейших распознавателей:

• распознаватель с подбором альтернатив;

• распознаватель на основе алгоритма «сдвиг-свертка».

Работу распознавателя с подбором альтернатив можно неформально описать следующим образом: если на верхушке стека МП-автомата находится нетерминальный символ A, то его можно заменить на цепочку символов а при условии, что в грамматике языка есть правило A → а, не сдвигая при этом считывающую головку автомата (этот шаг работы называется «подбор альтернативы»); если же на верхушке стека находится терминальный символ a, который совпадает с текущим символом входной цепочки, то этот символ можно выбросить из стека и передвинуть считывающую головку на одну позицию вправо (этот шаг работы называется «выброс»). Данный МП-автомат может быть недетерминированным, поскольку при подборе альтернативы в грамматике языка может оказаться более одного правила вида A → а, тогда функция δ(q,λ,A) будет содержать более одного следующего состояния – у МП-автомата будет несколько альтернатив.

Решение о том, выполнять ли на каждом шаге работы МП-автомата выброс или подбор альтернативы, принимается однозначно. Моделирующий алгоритм должен обеспечивать выбор одной из возможных альтернатив и хранение информации о том, какие альтернативы на каком шаге уже были выбраны, чтобы иметь возможность вернуться к этому шагу и подобрать другие альтернативы.

Распознаватель с подбором альтернатив является нисходящим распознавателем: он читает входную цепочку символов слева направо и строит левосторонний вывод. Название «нисходящий» дано ему потому, что дерево вывода в этом случае следует строить сверху вниз, от корня к концевым вершинам («листьям»).[3]3
  В отличие от обычных деревьев, корень у синтаксического дерева вывода находится вверху, а листья – внизу.


[Закрыть]

Работу распознавателя на основе алгоритма «сдвиг-свертка» можно описать так: если на верхушке стека МП-автомата находится цепочка символов у, то ее можно заменить на нетерминальный символ A при условии, что в грамматике языка существует правило вида A → у, не сдвигая при этом считывающую головку автомата (этот шаг работы называется «свертка»); с другой стороны, если считывающая головка автомата обозревает некоторый символ входной цепочки a, то его можно поместить в стек, сдвинув при этом головку на одну позицию вправо (этот шаг работы называется «сдвиг» или «перенос»).

Этот распознаватель потенциально имеет больше неоднозначностей, чем рассмотренный выше распознаватель, основанный на алгоритме подбора альтернатив. На каждом шаге работы автомата надо решать следующие вопросы:

• что необходимо выполнять: сдвиг или свертку;

• если выполнять свертку, то какую цепочку у выбрать для поиска правил (цепочка у должна встречаться в правой части правил грамматики);

• какое правило выбрать для свертки, если окажется, что существует несколько правил вида A → γ (несколько правил с одинаковой правой частью).

Для моделирования работы этого расширенного МП-автомата надо на каждом шаге запоминать все предпринятые действия, чтобы иметь возможность вернуться к уже сделанному шагу и выполнить эти же действия по-другому. Этот процесс должен повторяться до тех пор, пока не будут перебраны все возможные варианты.

Распознаватель на основе алгоритма «сдвиг-свертка» является восходящим распознавателем: он читает входную цепочку символов слева направо и строит правосторонний вывод. Название «восходящий» дано ему потому, что дерево вывода в этом случае следует строить снизу вверх, от концевых вершин к корню.

Функционирование обоих рассмотренных распознавателей реализуется достаточно простыми алгоритмами, которые можно найти в [3, 7]. Однако оба они имеют один существенный недостаток – время их функционирования экспоненциально зависит от длины входной цепочки n = |α|, что недопустимо для компиляторов, где длина входных программ составляет от десятков до сотен тысяч символов. Так происходит потому, что оба алгоритма выполняют разбор входной цепочки символов методом простого перебора, подбирая правила грамматики произвольным образом, а в случае неудачи возвращаются к уже прочитанной части входной цепочки и пытаются подобрать другие правила.

Существуют более эффективные табличные распознаватели, построенные на основе алгоритмов Эрли и Кока—Янгера—Касами [1, 3]. Они обеспечивают полиномиальную зависимость времени функционирования от длины входной цепочки (n3 для произвольного МП-автомата и n2 для ДМП-автомата). Это самые эффективные из универсальных распознавателей для КС-языков. Но и полиномиальную зависимость времени разбора от длины входной цепочки нельзя признать удовлетворительной.

Лучших универсальных распознавателей не существует. Однако среди всего типа КС-языков существует множество классов и подклассов языков, для которых можно построить распознаватели, имеющие линейную зависимость времени функционирования от длины входной цепочки символов. Такие распознаватели называют линейными распознавателями КС-языков.

В настоящее время известно множество линейных распознавателей и соответствующих им классов КС-языков. Каждый из них имеет свой алгоритм функционирования, но все известные алгоритмы являются модификацией двух базовых алгоритмов – алгоритма с подбором альтернатив и алгоритма «сдвиг-свертка», рассмотренных выше. Модификации заключаются в том, что алгоритмы выполняют подбор правил грамматики для разбора входной цепочки символов не произвольным образом, а руководствуясь установленным порядком, который создается заранее на основе заданной КС-грамматики. Такой подход позволяет избежать возвратов к уже прочитанной части цепочки и существенно сокращает время, требуемое на ее разбор.

Среди всего множества можно выделить следующие наиболее часто используемые распознаватели:

• распознаватели на основе рекурсивного спуска (модификация алгоритма с подбором альтернатив);

• распознаватели на основе LL(1) – и LL(k) – грамматик (модификация алгоритма с подбором альтернатив);

• распознаватели на основе LR(0) – и LR(1) – грамматик (модификация алгоритма «сдвиг-свертка»);

• распознаватели на основе SLR(1) – и LALR(1) – грамматик (модификация алгоритма «сдвиг-свертка»);

• распознаватели на основе грамматик предшествования (модификация алгоритма «сдвиг-свертка»).

Алгоритмы функционирования всех перечисленных и ряда других линейных распознавателей описаны в [1–4, 7].

Построение синтаксического анализатора

Синтаксический анализатор должен распознавать весь текст исходной программы. Поэтому, в отличие от лексического анализатора, ему нет необходимости искать границы распознаваемой строки символов. Он должен воспринимать всю информацию, поступающую ему на вход, и либо подтвердить ее принадлежность входному языку, либо сообщить об ошибке в исходной программе.

Но, как и в случае лексического анализа, задача синтаксического анализа не ограничивается только проверкой принадлежности цепочки заданному языку. Необходимо оформить найденные синтаксические конструкции для дальнейшей генерации текста результирующей программы. Синтаксический анализатор должен иметь некий выходной язык, с помощью которого он передает следующим фазам компиляции информацию о найденных и разобранных синтаксических структурах. В таком случае он уже является не разновидностью МП-автомата, а преобразователем с магазинной памятью – МП-преобразователем [1, 2, 7].

Вопросы, связанные с представлением информации, являющейся результатом работы синтаксического анализатора, и с порождением на основе этой информации текста результирующей программы, рассмотрены в лабораторной работе № 4, поэтому здесь на них останавливаться не будем.

Построение синтаксического анализатора – это более творческий процесс, чем построение лексического анализатора. Этот процесс не всегда может быть полностью формализован.

Имея грамматику входного языка, разработчик синтаксического анализатора должен в первую очередь выполнить ряд формальных преобразований над этой грамматикой, облегчающих построение распознавателя. После этого он должен проверить, относится ли полученная грамматика к одному из известных классов КС-языков, для которых существуют линейные распознаватели. Если такой класс найден, можно строить распознаватель (если найдено несколько классов, следует выбрать тот, для которого построение распознавателя проще либо построенный распознаватель будет обладать лучшими характеристиками). Если же такой класс КС-языков найти не удалось, то разработчик должен попытаться выполнить над грамматикой некоторые преобразования, чтобы привести ее к одному из известных классов. Эти преобразования не могут быть описаны формально, и в каждом конкретном случае разработчик должен попытаться найти их сам (иногда преобразования имеет смысл искать даже в том случае, когда грамматика подпадает под один из известных классов КС-языков, с целью найти другой класс, для которого можно построить лучший по характеристикам распознаватель).

Сложностей с построением синтаксических анализаторов не существовало бы, если бы для КС-грамматик были разрешимы проблемы преобразования и эквивалентности. Но поскольку в общем случае это не так, то одним классом КС-грамматик, для которого существуют линейные распознаватели, ограничиться не удается. По этой причине для всех классов КС-грамматик существует принципиально важное ограничение: в общем случае невозможно преобразовать произвольную КС-грамматику к виду, требуемому данным классом КС-грамматик, либо же доказать, что такого преобразования не существует. То, что проблема неразрешима в общем случае, не говорит о том, что она не решается в каждом конкретном частном случае, и зачастую удается найти такие преобразования. И чем шире набор классов КС-грамматик с линейными распознавателями, тем проще их искать.

Только, когда в результате всех этих действий не удалось найти соответствующий класс КС-языков, разработчик вынужден строить универсальный распознаватель. Характеристики такого распознавателя будут существенно хуже, чем у линейного распознавателя: в лучшем случае удается достичь квадратичной зависимости времени работы распознавателя от длины входной цепочки. Такое бывает редко, поэтому все современные компиляторы построены на основе линейных распознавателей (иначе время их работы было бы недопустимо велико).

Часто одна и та же КС-грамматика может быть отнесена не к одному, а сразу к нескольким классам КС-грамматик, допускающих построение линейных распознавателей. Тогда необходимо решить, какой из нескольких возможных распознавателей выбрать для практической реализации.

Ответить на этот вопрос не всегда легко, поскольку могут быть построены два принципиально разных распознавателя, алгоритмы работы которых несопоставимы. В первую очередь речь идет именно о восходящих и нисходящих распознавателях: в основе первых лежит алгоритм подбора альтернатив, в основе вторых – алгоритм «сдвиг-свертка».

На вопрос о том, какой распознаватель – нисходящий или восходящий – выбрать для построения синтаксического анализатора, нет однозначного ответа. Эту проблему необходимо решать, опираясь на некую дополнительную информацию о том, как будут использованы или каким образом будут обработаны результаты работы распознавателя. Более подробно обсуждение этого вопроса можно найти в [1, 7].

Совет.

Следует вспомнить, что синтаксический анализатор– это один из этапов компиляции. И с этой точки зрения результаты работы распознавателя служат исходными данными для следующих этапов компиляции. Поэтому выбор того или иного распознавателя во многом зависит от реализации компилятора, от того, какие принципы положены в его основу.

Желание использовать более простой класс грамматик для построения распознавателя может потребовать каких-то манипуляций с заданной грамматикой, необходимых для ее преобразования к требуемому классу. При этом нередко грамматика становится неестественной и малопонятной, что в дальнейшем затрудняет ее использование для генерации результирующего кода. Поэтому бывает удобным использовать исходную грамматику такой, какая она есть, не стремясь преобразовать ее к более простому классу.

В целом следует отметить, что, с учетом всего сказанного, интерес представляют как левосторонний, так и правосторонний анализ. Конкретный выбор зависит от реализации конкретного компилятора, а также от сложности грамматики входного языка программирования.

В общем виде процесс построения синтаксического анализатора можно описать следующим образом:

1. Выполнить простейшие преобразования над заданной КС-грамматикой.

2. Проверить принадлежность КС-грамматики, получившейся в результате преобразований, к одному из известных классов КС-грамматик, для которых существуют линейные распознаватели.

3. Если соответствующий класс найден, взять за основу для построения распознавателя алгоритм разбора входных цепочек, известный для этого класса, если найдено несколько классов линейных распознавателей – выбрать из них один по своему усмотрению.

4. Иначе, если соответствующий класс по п. 2 не был найден или же найденный класс КС-грамматик не устраивает разработчиков компилятора – попытаться выполнить над грамматикой неформальные преобразования с целью подвести ее под интересующий класс КС-грамматик для линейных распознавателей и вернуться к п. 2.

5. Если же ни в п. 3, ни в п. 4 соответствующий распознаватель найти не удалось (что для современных языков программирования практически невозможно), необходимо использовать один из универсальных распознавателей.

6. Определить, в какой форме синтаксический распознаватель будет передавать результаты своей работы другим фазам компилятора (эта форма называется внутренним представлением программы в компиляторе).

Реализовать выбранный в п. 3 или 5 алгоритм с учетом структур данных, соответствующих п. 6.

В данной лабораторной работе в заданиях предлагаются грамматики, не требующие дополнительных преобразований. Кроме того, гарантировано, что все они относятся к классу КС-грамматик операторного предшествования, для которых существует известный алгоритм линейного распознавателя. Поэтому создание синтаксического распознавателя для выполнения лабораторной работы существенно упрощается.

Для грамматик, предложенных в заданиях, известно, что они относятся также к классам КС-грамматик LR(1) и LALR(1), для которых также существует известный алгоритм линейного распознавателя, но, по мнению автора, этот алгоритм более сложен (его описание можно найти в [1, 2, 7]). Однако желающие могут не согласиться с автором и использовать для выполнения лабораторной работы любой из этих классов.

После несложных преобразований эти же грамматики могут быть приведены к виду, удовлетворяющему требованиям алгоритма рекурсивного спуска (или алгоритма анализа для LL(1) – грамматик). Этот алгоритм тривиально прост, но для его реализации надо выполнить достаточно несложные неформальные преобразования над заданными грамматиками – автор оставляет эти преобразования для желающих попробовать свои силы.

Выполняющие лабораторную работу могут пойти любым из рекомендованных путей или построить иной синтаксический анализатор по своему усмотрению – в этом направлении их ничто не ограничивает.

В качестве основного пути выполнения лабораторной работы автор предлагает распознаватель на основе грамматик операторного предшествования, поэтому именно этот класс КС-грамматик далее рассмотрен более подробно (описания остальных известных классов и подклассов КС-грамматик можно найти в [1–3, 7]).

Внимание! Это не конец книги.

Если начало книги вам понравилось, то полную версию можно приобрести у нашего партнёра - распространителя легального контента. Поддержите автора!

Страницы книги >> Предыдущая | 1 2 3 4 5 6
  • 0 Оценок: 0

Правообладателям!

Данное произведение размещено по согласованию с ООО "ЛитРес" (20% исходного текста). Если размещение книги нарушает чьи-либо права, то сообщите об этом.

Читателям!

Оплатили, но не знаете что делать дальше?


Популярные книги за неделю


Рекомендации