编译原理笔记

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<<编译原理>>笔记

第一章编译原理简介

阶段
- 前端：词法分析、语法分析、中间代码生成
- 后端：代码优化、目标机器代码生成
使用
- 编译器
- 文本转换
- 智能提示
- 重构
- 类型推导

第二章简单的一遍翻译

上下文无关文法
- 符号集、终结点符号、非终结点符号、初始符号、产生式
- 文法的歧义(有多于一种语法分析树）
- 操作符、操作数；前缀、中缀、后缀；优先级、左结合、右结合；
- 左递归、右递归、左递归树、右递归数
- 左递归消除技术
抽象语法树
具体语法树（分析树）
递归下降算法Lex
- 双缓存LookUp

递归可枚举语言，上下文相关语言，上下文无关语言，正规语言

What's the difference between parser tree and syntax tree

In an abstract syntax tree for an expression, each interior node represents an operator; the children of the node represent the operands of the operator. More generally, any programming construct can be handled by making up an operator for the construct and treating as operands the semantically meaningful components of that construct.
However, in the syntax tree, interior nodes represent programming constructs while in the parse tree, the interior nodes represent nonterminals. Many nonterminals of a grammar represent programming constructs, but others are "helpers" of one sort of another, such as those representing terms, factors, or other variations of expressions. In the syntax tree, these helpers typically are not needed and are hence dropped. To emphasize the contrast, a parse tree is sometimes called a concrete syntax tree, and the underlying grammar is called a concrete syntax for the language.

第三章词法分析

lex and parser
- token and identity
- linearly sequence -> tree
正规表达式
- 并（concatenation）
- 或（alternation）
- 克林闭包（Kleene star）
- 正规表达式转NFA
  - Thompson构造法
  - 将正规表达式分解为最基本的子表达式，分别构造其NFA，然后组合
    - e: -[s]->(i)-[e]->(f)
    - a: -[s]->(i)-[a]->(f)
    - s|t: -[s]->(i) (-[e]->(()N(s)())-[e]|-[e]->(()N(t)())-[e]) ->(f)
    - st: -[s]->(i)N(s)()N(t)(f)
    - s*: -[s]->(i)-[e]->(()N(s)())-[e]->(f)&(i)-[e]->(f)&()-[e]->()
最小化（压缩）状态转表

NFA

e-clousure(s)、e-clousure(T)、move(T,a)
子集构造法->DFA

function NFA2DFA(inputs,s0,Dstates,Dtrans)
	A=e-closure({s0})
	Dstates.Add(A,false)
	while T in Dstates.PopUnlableSet() do
		for c in inputs do
			U = e-closure(move(T,c))
			if not Dstates.Contain(U) then
				Dstates.Add(U,false)
			end
			Dtrans[T,c]=U
		end
	end
end
function e-closure(states,T)
	closure=T
	stack=T
	while not stack.IsEmpty() do
		t = stack.top();
		stack.pop();
		for u in states do
			if edege(t,u)==e then
				if not closure.Contain(u) then
					closure.add(u)
					stack.push(u)
				end
			end
		end
	end
end

双堆栈模型

function (S,F,a,s0,nextchar,e-closure,move)
	S=e-closure({s0})
	a=nextchar()
	while not a=eof do
		S=e-closure(move(S,a)
		a=nextchar()
	end
	if not S.Intersect(F).IsEmpty() then return "yes" end
	return "no"
end

基于NFA 模式匹配

DFA
- 状态集
- 初始状态
- 接受状态
- 基于DFA 模式匹配
  - NFA的重要状态：有标记为非e的出边的状态
  - 两个子集是等同的iff它们的重要状态相同并且同时包含或者不包含NFA的接受状态
  - 将NFA的重要状态与正规表达式的符号相关联，只有字母表上一个符号出现在正规表达式中，Thompson构造法才创建一个重要状态。
  - NFA有且只有一个接受状态，但该状态不是重要的，因为没有出边，通过在正规表达式r右边链接一个结束符#，
    使得接受状态成为重要状态。非重要的NFA状态用大写字母表示。
  - 用语法树扩展正规表达式，叶子节点是符号表中的符号或者e标记，内节点表示操作符，分别有cat-节点，or-或者star-节点。
    对每个非e的叶子节点分配唯一的整数位置。
  - 正规表达式节点位置函数：nullable(n),firstpos(n),lastpos(n),followpos(n)
```
function nullable(node)
	if node.IsLeaf() and node.IsE() then 
		return true 
	end
	if node.IsLeaf() and (not node.IsE()) then
		return false
	end
	if node.IsOrNode() then
		c1=node.Left()
		c2=node.Right()
		return nullable(c1) or nullable(c2)
	end
	if node.IsCatNode() then
		c1=node.Left()
		c2=node.Right()
		return nullable(c1) and nullable(c2)
	end
	if node.IsStarNode() then
		return true
	end
end
```
```
function firstpos(node)
	if node.IsLeaf() and node.IsE() then 
		return {}
	end
	if node.IsLeaf() and (not node.IsE()) then
		i=node.pos()
		return {i}
	end
	if node.IsOrNode() then
		c1=node.Left()
		c2=node.Right()
		return firstpos(c1).Union(firstpos(c2))
	end
	if node.IsCatNode() then
		c1=node.Left()
		c2=node.Right()
		if nullable(c1) then
			return firstpos(c1).Union(firstpos(c2))
		else
			return firstpos(c1)
		end
	end
	if node.IsStarNode() then
		return true
	end
end
```
  lastpos的计算和firstpos类似，只需调换c1和c2，则计算followpos的股则如下：
  1. 如果n是cat节点，具有左子节点c1和右子节点c2，并且i是lastpos(c1)中的一个位置，
  则firstpos(c2)的所有位置在follow(i)中。
  2. 如果n是star节点，并且i是lastpos中的一个位置，则所有firstpost(n)中的位置都在followpos(i)中。
  - 从正规表达式构造DFA
```
function (r,inputs)
	r=root(concat('(',r,')#'))
	Dstates={firstpos(r))
	while Dstates.HasUnLabel() do
		T=Dstates.GetNextUnLable()
		for a in inputs do
			for p in T do
				U=followpos(p)
				a=getnode(p).Symbol()
				if not U.IsEmpty() and (not Dstates.Contain(U)) then
					Dstates.Add(U,unlable=true)
				end
				Dtran[T,a]=U
			end
		end
	end
end
```
  - 最小化DFA的状态数

第四章语法分析

典型语法分析算法
- Cocke-Younger-Kasami算法和Earley算法，能分析任何文法，但生成编译器效率低
- 自顶向下法
- 自底向上法
语法错误处理
- 错误类型
  - 词法错误：标识符、关键字、操作符拼写错误
  - 语法错误：括号不匹配、少了分号
  - 语义错误：操作符作用于不相容的操作数
  - 逻辑错误：死循环、无限递归
- 错误恢复
  - 紧急错误恢复
  - 短语级错误恢复
  - 出错产生式
  - 全局纠正
上下文无关文法
- 分析树和推导
- 二义性
- 正规表达式和上下文无关文法比较
  - 使用正规表达式的场景
    - 语言的词法规则通常比较简单，不必动用文法
    - 对于记号，正规表达式更简洁易于理解
    - 正规表达式易于自动构造词法分析器，文法构造词法分析器难
    - 把语法分为词法和非词法，利于编译器前端的模块化
  - 功能差别
    - 正规表达式通常描述标识符、常数、关键字
    - 文法在描述括号配对、begin-end配对、if-then-else等嵌套结构，正规表达式此时无力
- 验证文法所产生的语言：归纳法
- 消除二义性：改写
- 消除左递归
  - 消除直接左递归：A->Aα1|...|Aαm|β1|...|βn => A->β1A'|...|βnA' + A'->α1A'|...αmA'|e
  - 消除隐式左递归
```
function(A1,A2,...,An)
	for i=1:n do
		for j=1:i-1 do
			Ai->Ajγ+Aj->δ1|δ2|...|δk => Ai->δ1γ1|δ2γ2|...|δkγk
		end
		Ai->Aiα1|...|Aiαm|β1|...|βn => Ai->β1Ai'|...|βnAi' + Ai'->α1Ai'|...αmAi'|e
	end
end
```
- 提取左因子
```
function(A1,A2,...,An)
	for i=1:n do
		Ai->αiβi1|...|αiβin|γ => Ai->αiAi'|γ+Ai'->βi1|...|βin
	end
end
```
- 非上下文无关语言结构
  - 不可用上下文无关文法表示的例子：
    - L1={wcw|w \in (a|b)*} 标识符的声明先于引用
    - L2={a^nb^mc^nd^m|m>=1,n>=1} 过程声明的形参个数和过程引用的实参个数应该一致
    - L3={a^nb^nc^n|n>=0} 在键盘上敲打字母键，退格同样次数，敲打同样次数下划线：下划线标记的单词集合，正规表达式(abc)*则可以描述之
  - 可用上下文无关文法表示的例子：
    - L1'={wcw^R|w \in (a|b)*,w^R表示w的逆序}
    - L2'={a^nb^nc^md^m|m>=1,n>=1}
    - L3'={a^nb^n|n>=1} 这个例子不能用正规表达式表示
  - 两个性质
    - 有穷自动机不能计数，如上L3'不能用正规表达式
    - 上下文无关文法能计2项的数，不能计3项的数，如上L3和L3'的对比
预测语法分析

functions look(products,inputs)
	a=inputs.begin();
	<s,t>=products.states.begin()
	while a and <s,t> do
		if a is terminal then
			if match(s,t,a) then 
				a=inputs.next()
				<s,t>=products.states.next() 
			else
				return false
			end
		else
			store.a=a
			store.inputs=inputs
			subproducts = a.getproducts()
			for subproduct in subproducts do//递归下降
				if look(a.getproducts(),inputs.rest()) then
					<s,t>=products.states.next()
					a=inputs.next()
					break
				else//回朔
					a=store.a
					inputs=store.inputs
				end	
			end
		end
	end
	return products.states.finish()
end

非递归的预测语法分析（表格驱动），对比NFA双堆栈模型

function look(stack,table,inputs,outputs)
	--stack是文法符号序列，栈底是$,初始时stack含有文法的开始符号和下边的$
	--table是分析表M,value=M[A,a],A是非终结符，a是终结符或$
	--inputs是输入符号序列,末尾是$
	--outputs是输出的语法树
	ip=inputs.First()
	while true do
		X,a=stack.Top(),ip.Symbol()
		if X.IsTerminalOr$() then
			if X==a then
				stack.Pop(),ip=inputs.Next()
			else
				error()
			end
		else
			if not M[X,a]==error then --M[X,a]={X={Y1,Y2,...,Yk}}，表示X->Y1Y2...Yk
				stack.Pop()
				Y=M[x,a][X]
				outpus.Dump(X).Dump('->')
				for i=1,k do 
					stack.Push(Y[k-i])
					outpus.Dump(Y[i])
				end
			else
				error()
			end
		end
		if X==$ then break end
	end
end

Parser
- FIRST(α),FOLLOW(α),Items,Closure
- LL(k)Parser, Scan From Left to Right, Predict and Match the Leftmostm nonterminals Production By Recursive Descend Algorithm, Top-Down.
  - Predict: Based on the leftmost nonterminal and some number of lookahead tokens, choose which production ought to be applied to get closer to the input string.
  - Match: Match the leftmost guessed terminal symbol with the leftmost unconsumed symbol of input.
- LR(k)Parser，Scan From Left to Right, Shift and Reduce the Rightmost nonterminals Production By Recursive Descend Algorithm, Bottom-Up. Include SLR(Simple LR),LR(Canonical LR), LALR(Look ahead LR),LELR and GLR
  - Shift: Add the next token of input to a buffer for consideration.
  - Reduce: Reduce a collection of terminals and nonterminals in this buffer back to some nonterminal by reversing a production.
    - ACTION Table
    - GOTO Table

第五章

Syntax Direct Definition(SDD):is a context-free grammar together with attributes and rules. Attributes are associated with grammar symbols and rules are associated with productions.
- Inherited and Synthesized Attributes
- Dependency Graph:A dependency graph depicts the flow of information among the attribute instances in a particular parse tree; an edge from one attribute instance to another means that the value of the first is needed to compute the second.
- Ordering the Evaluation of Attributes:If the dependency graph has an edge from node M to node N, then the attribute corresponding to M must be evaluated before the attribute of N. Thus, the only allowable orders of evaluation are those sequences of nodes Nl, N2, .•• ,Nk such that if there is an edge of the dependency graph from Ni to Nj, then i < j. Such an ordering embeds a directed graph into a linear order, and is called a topological sort of the graph.
- S-Attributes:An SDD is S-attributed if every attribute is synthesized
- L-Attributes:The second class of SDD's is called L-attributed definitions. The idea behind this class is that, between the attributes associated with a production body, dependency-graph edges can go from left to right, but not from right to left (hence "L-attributed").
Syntax Direct Transition(SDT): a syntax-directed translation scheme (SDT) is a contextfree grammar with program fragments embedded within production bodies, The program fragments are called semantic actions and can appear at any position within a production body. By convention, we place curly braces around actions; if braces are needed as grammar symbols, then we quote them
1. The underlying grammar is LR-parsable, and the SDD is S-attributed.
2. The underlying grammar is LL-parsable, and the SDD is L-attributed.

<<程序设计语言基础>>笔记

第一章引言

λ记法和λ演算系统
- λx:σ.M
  - α等价:λx:σ.M->λy:σ[y/x]M
  - β等价:(λx:σ.M)N->[N/x]M
  - 同余规则:(M1=M2,N1=N2)/M1N1=M2N2
  - Church-Roosser汇聚性、强正则化性质
类型与类型系统简述
- 类型：一个类型是共享某种性质的值的集合，是一个Collection（集聚）
- 值：类型的成员
- 论域、阶（Order）、种类（Kind）：以类型为成员
- 避免：所有类型的类型，以免罗素悖论
- 编译器类型检查
  - 较早发现错误
  - 编译文档
  - 保证优化得以实施
  - 绝大多数编译时类型检查基于简单的一些算法，它们拒绝接受带有运行时类型错误的程序，但同时也拒绝了可能不包含运行时错误的某些程序。这是基本递归论的一个不可避免的后果：语言运行时的类型错误是程序的一种不可判定的性质。
- 运行期类型检查
集合论基本知识
- 集合论是数学的机器语言
  - 空集、相等；序偶、笛卡尔乘积
  - 罗素悖论
  - 朴素集合定义(x|P(x))，不会导致悖论的集合定义(x \in A|P(x))。
  - 幂集和幂集的幂集
  - 序偶，三元组，K元组
  - 良序（基）：集合A上的二元关系良序，其性质是不存在无限下降序列a0>a1>a2>...
    - <是A上的良序， iff A 的每个非空子集有最小元。
- 关系
  - 自反、对称、传递；反对称、排中律；
  - 等价关系、偏序关系、全序关系；
- 函数
  - 单射、满射、投影、双射；
  - 部分函数、全部函数；
  - 定义域、值域；
上下文无关文法
- 参考<<编译原理>>笔记第二章
归纳法基本知识
- 自然数归纳法，形式1：欲证明对每一个自然数n，P(n)为真，则只需先证明P(0)和对任意的自然数m，若P(m)为真，则P(m+1)亦然。
- 自然数归纳法，形式2：欲证明P(n)对每一个自然数n为真，只要证明对任意自然数m，若P(i)对所有的i<m为真，则P(m)也必为真。
- 结构归纳法，形式1：欲证明P(e)对于某文法产生的每个表达式e为真，只要证明P(e)对每个原子表达式成立，并且证明对任何带有直接子表达式e1,...,ek的复合表达式e，若P(ei)对于i=1,...,k成立，则P(e)也成立。
- 结构归纳法，形式2：欲证明P(e)对由某种文法产生动每一个表达式e为真，只要证明对任何表达式e，若P(e'')对于每个e的子表达式e''成立，则P(e)成立。
- 公理与推理规则通常写成模式，借以表达一个给定形式的所有公式或证明步骤。
  - 自反性公理: e=e，每个形如e=e的等式为公理。
  - 推理规则：(A1 ... An)/B,若有形如A1,...,An的公式的证明，则可组合它们得到对应公式B的证明。
  - 等式的传递的推理规则：(e1=e2,e2=e3)/(e1=e3)
- 形式化而言，一个证明可定义为一个公式序列，其中每个公式或者证明是一个公理，不然则由前面的公式通过单一推理规则而得。由于每个推理规则通常有一系列前件和一个后件，很容易将证明看成一颗以公式标记的叶和内节点的形式的树。
  - 每个公理认为是可能的叶
  - 每条推理规(A1 ... An)/B作为可能的内部的分支节点，其子树比为A1,...,An的证明。
- 证明上帝结构归纳法：欲证明P(π)对某一证明系统中的每个证明π为真，只要证明P对于该证明系统的每条公理成立，并且接着假定P对π1,...,πk等证明成立，则对任何以一条推理规则扩展π1,...,πk等证明之中的一个或多个而结束的任意证明，证明P(π)均成立。
- 良序归纳法：设<是集合A上的良序二元关系，并且设P为A的某性质。若当P(A)对所有b<a成立时P(a)都成立，则P(a)对所有a \in A成立。

第二章 PCF语言

PCF语法
- 每个PCF表达式都有唯一类型
  - 自然数、布尔值:nat bool，值:true false
  - 序偶、参数：笛卡尔乘机σxτ、函数σ->τ（以σ为定义域，τ为值域），函数是右结合的。
- 表达式文法
  - boolexp=true|false|if boolexp then boolexp else boolexp|Eq? natexp natexp
  - natexp=digital*|natexp+natexp|natexp x natexp|if boolexp then natexp else natexp
  - digital=0|1|2|3|4|5|6|7|8|9
  - σexp=if boolexp then σexp then σexp
- 公理
  - 0+0=0,0+1=1,1+0=1,1+1=2,...
  - if true then M else N=M,if false then M else N=N
  - Eq? n n = true, Eq? m n = false (m,n not equal)
配对及其函数
- 配对
  - 定义：若M具有类型σ，N具有类型τ，则<M,N> 具有类型 σxτ
  - 公理：
    - proj: Proj1<M,N>=M Proj2<M,N>=N
    - sp: <Proj1<M,N>,Proj2<M,N>>=<M,N> 满射配对
- 函数:
  - 高阶函数:comp def= λf:nat->nat.λg:nat->nat.λx:nat.f(g(x))
  - 公理：
    - α：λx:σ.M=λy:σ.[y/x]M, y在M中不是自由的
    - β: (λx.σ.M)N=[N/x]M
      - [N/x]x=N
      - [N/x]a=a a是常量或a不等x
      - [N/x](PQ)=([N/x]P)([N/x]Q)
      - [N/x]λx:σ.M=λx:σ.M
      - [N/x]λy:σ.M=λy.σ.[N/x]M x不等y且y不属于FV(N)
      - [N/x]λy:σ.M=λz.σ.[N/x][z/y]M z,y不等x且z不属于FV(MN)
    - η：λx.σ.Mx=M x不属于FV(M)
- 参数分离：
  - Curry=λf:(natxnat)->nat.λx:nat.λy:nat.f<x,y>
  - add=λp:natxnat.(Proj1p)+(Proj2p)
```
Curry(add)=(λf:(natxnat)->nat.λx:nat.λy:nat.f<x,y>)add  
    =λx:nat.λy:nat.add<x,y>  
    =λx:nat.λy:nat.(Proj1<x,y>)+(Proj2<x,y>)  
    =λx:nat.λy:nat.x+y  
```

惯用形化

定义：let x:σ=M in N def= (λx:σ.N)M
例子+去惯用形+规约：

let compose=λf:nat->nat.λg:nat->nat.λx:nat.f(g x) in
  let h=λx:nat.x+x in
    compose h h 3
    //
(λcompse:(nat->nat)->(nat->nat)->nat->nat.
  (λh:nat->nat.compose h h 3) λx:nat.x+x)
   λf:nat->nat.λg:nat->nat.λx:nat.f(g x)
    //
->(λh:nat->nat.(λf.nat->nat.λg:nat->nat.λx:nat.f(g x)) h h 3) λx:nat.x+x
->(λf.nat->nat.λg:nat->nat.λx:nat.f(g x))(λx:nat.x+x)(λx:nat.x+x) 3
->(λg:nat->nat.λx:nat.(λy:nat.y+y)(g x))(λx:nat.x+x) 3
->(λx:nat.(λy:nat.y+y)((λz:nat.z+z) x) 3
->(λy:nat.y+y)((λz:nat.z+z) 3)
->(λy:nat.y+y)(3+3)
->(3+3)+(3+3)
->12

不动点

引入

letrec f:σ->σ=M in N
let f:nat->nat=λy:nat.(if Eq? y 0 then 1 else y*f(y-1)) in f 5
F def= λf:nat->nat.λy:nat.if Eq? y 0 then 1 else y*f(y-1)
fixσ:(σ->σ)->(σ->σ)
letrec f:σ->σ=M in N def= let f:σ->σ=(fixσ λf:σ.M) in N

公理:

fix: fixσ=λf:σ->σ.f(fixσ f)
fixσ M = M(fixσ M)
fact n = (fix F) n
      -->-> F(fix F)n
       = (λf:nat->nat.λy:nat.if Eq? y 0 then 1 else y*f(y-1)) (fix F) n
      -->-> if Eq? n 0 then 1 else n*(fix F)(n-1)

联立递归：

f = F f g
g = G f g
fixσxτ =λ<f,g>:<σ,τ>.<F f g,G f g>

公理语义
- 基本公理
  - add Eq? cond proj sp α β η fix
- 推理规则
  - 等价(对称、传递) (M=N)/(N=M) (M=N,N=P)=(M=P)
  - 同余(nat、bool) (M=N,P=Q)/(M+P=N+Q) (M=N,P=Q)/(Eq? M P=Eq? N Q)
    (M1=M2,N1=N2,P1=P2)/(if M1 then N1 else P1=if M2 then N2 else P2)
  - 序偶 (M=N)/(ProjiM=ProjiN) (M=N,P=Q)/(<M,P>=<N,Q>)
  - 函数 (M=N)/(λx:σ.M=λx:σ.N) (M=N,P=Q)/(MP=NQ)

参考资料

posted @ 2015-03-26 23:15 ffl 阅读(2343) 评论(3) 编辑收藏举报

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编译原理笔记

<<编译原理>>笔记

第一章编译原理简介

第二章简单的一遍翻译

第三章词法分析

第四章语法分析

第五章

<<程序设计语言基础>>笔记

第一章引言

第二章 PCF语言

参考资料

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