编译原理（前端）的算法和实现

编译原理（前端）的算法和实现

本文介绍从零实现Lex+YACC（即一键生成编译器（前端））的算法。完整代码在（https://gitee.com/bitzhuwei/grammar-mentor）和（https://github.com/bitzhuwei/GrammarMentor）。

下文将用“解析器”指代编译器前端（即词法分析和语法分析）。

本文主要以四则运算为例，其文法如下：

// GrammarName = Calc
// ExtractedType = FinalValue
Additive       : Additive '+' Multiplicative // R[0]
               | Additive '-' Multiplicative // R[1]
               | Multiplicative ; // R[2]
Multiplicative : Multiplicative '*' Primary // R[3]
               | Multiplicative '/' Primary // R[4]
               | Primary ; // R[5]
Primary        : '(' Additive ')' // R[6]
               | 'number' ; // R[7]
// 用 %%xxx%% 格式 描述单词
'number'       : %%[0-9]+%% ; // 为便于演示，仅处理正整数

本文按如下顺序进行：

  1. 手工实现四则运算Calc的解析器CompilerCalc。

  2. 总结出文法的文法Grammar。

  3. 手工实现文法的解析器CompilerGrammar。

  4. 用CompilerGrammar一键生成CompilerCalc。

  5. 用CompilerGrammar一键生成CompilerGrammar。

练手预热——四则运算解析器CompilerCalc

从源文件内容string到单词流TokenList到语法树Node到语义结构TExtracted，是各种解析器共同的处理过程。

如果从源文件读到的内容是46*(87-19)，我预想中的CompilerCalc会逐步给出如下的数据：

// 源文件内容string:
46*(87-19)
// 词法分析的结果：单词流TokenList:
T[0]='number' 46 [ln:1, col:1, i:0, L:2]
T[1]='*' * [ln:1, col:3, i:2, L:1]
T[2]='(' ( [ln:1, col:4, i:3, L:1]
T[3]='number' 87 [ln:1, col:5, i:4, L:2]
T[4]='-' - [ln:1, col:7, i:6, L:1]
T[5]='number' 19 [ln:1, col:8, i:7, L:2]
T[6]=')' ) [ln:1, col:10, i:9, L:1]
// 语法分析的结果：语法树Node:
R[2]=Additive : Multiplicative ; T[0->6]
 └─R[3]=Multiplicative : Multiplicative '*' Primary ; T[0->6]
    ├─R[5]=Multiplicative : Primary ; T[0]
    │  └─R[7]=Primary : 'number' ; T[0]
    │     └─T[0]='number' 46
    ├─T[1]='*' *
    └─R[6]=Primary : '(' Additive ')' ; T[2->6]
       ├─T[2]='(' (
       ├─R[1]=Additive : Additive '-' Multiplicative ; T[3->5]
       │  ├─R[2]=Additive : Multiplicative ; T[3]
       │  │  └─R[5]=Multiplicative : Primary ; T[3]
       │  │     └─R[7]=Primary : 'number' ; T[3]
       │  │        └─T[3]='number' 87
       │  ├─T[4]='-' -
       │  └─R[5]=Multiplicative : Primary ; T[5]
       │     └─R[7]=Primary : 'number' ; T[5]
       │        └─T[5]='number' 19
       └─T[6]=')' )
// 语义分析的结果：extracted:
3128 = 46 * ( 87 - 19 )

词法分析器

我设定，用'xxx'的形式表示Token，也就是用'前后包围起来。

词法分析的原理是自动机/状态机。自动机可以用正则表达式来表示。

上文中的[0-9]+是一个正则表达式，表示“1个或多个0到9”，也就是0或正整数。Lex的主要功能就是将字符串格式的正则表达式转化为自动机，再将自动机转为等价的代码形式。

我设定，描述Token的正则表达式，用%%前后包围起来。

如果文法中的某个Token没有明示其正则表达式，那么它的字面本身就是它的正则表达式。准确来说，它的字面本身就是它的正则表达式的内容（在涉及转义字符时会有区别）。例如'+'和'('，它们隐含的正则表达式分别是%%[+]%%和%%(%%。当然，%%[+]%%可以换为%%\+%%或%%\u002B%%。

我们可以手工画出识别Calc文法的全部Token的自动机。

image

图中的☆代表初始状态initialState。

以图中的状态7为例：

  • 对于一个没有词法错误的源文件，当词法分析器读入的char是[0-9]中的某个时，就可以断定接下来会遇到的是一个'number'类型的Token，并进入它的终止状态7；

  • 之后可以继续收集此Token的内容；

  • 当读到一个不属于[0-9]的char时，会从终止状态7返回initialState。也就是说，对于每个状态A，都有一条没有被画出来的边，从状态A指向initialState；initialState本身也是如此。有的文章将这种状态称为“死状态”。有死就有生，有生就有死。死就是生，生就是死。“死状态”就是初始状态☆。

现在我们手工将此自动机转化为C#代码。

对于initialState，也就是lexicalState0：

private static readonly LexicalState lexicalState0 = new LexicalState(
    new LexicalRule(/* ☆ --> 1 */
    currentChar => currentChar == '+',
    context => {
        BeginToken(context, EType.@Plus);
        ExtendToken(context);
        return lexicalState1; // go to state 1
    }),
    new LexicalRule(/* ☆ --> 2 */
    currentChar => currentChar == '-',
    context => {
        BeginToken(context, EType.@Dash);
        ExtendToken(context);
        return lexicalState2; // go to state 2
    }),
    new LexicalRule(/* ☆ --> 3 */
    currentChar => currentChar == '*',
    context => {
        BeginToken(context, EType.@Asterisk);
        ExtendToken(context);
        return lexicalState3; // go to state 3
    }),
    new LexicalRule(/* ☆ --> 4 */
    currentChar => currentChar == '/',
    context => {
        BeginToken(context, EType.@Slash);
        ExtendToken(context);
        return lexicalState4; // go to state 4
    }),
    new LexicalRule(/* ☆ --> 5 */
    currentChar => currentChar == '(',
    context => {
        BeginToken(context, EType.@LeftParenthesis);
        ExtendToken(context);
        return lexicalState5; // go to state 5
    }),
    new LexicalRule(/* ☆ --> 6 */
    currentChar => currentChar == ')',
    context => {
        BeginToken(context, EType.@RightParenthesis);
        ExtendToken(context);
        return lexicalState6; // go to state 6
    }),
    new LexicalRule(/* ☆ --> 7 */
    currentChar => '0' <= currentChar && currentChar <= '9',
    context => {
        BeginToken(context, EType.@number);
        ExtendToken(context);
        return lexicalState7; // go to state 7
    }),
    new LexicalRule(/* ☆ --> ☆ */
    currentChar => IsOther(currentChar),/*非以上字符*/
    context => {
        char c = context.CurrentChar;
        if (c == ' ' || c == '\r' || c == '\n' || c == '\t' || c == '\0') { return lexicalState0; }
        // default handler: unexpected char.
        var token = new Token(context.Cursor, context.Line, context.Column);
        token.value = c.ToString(); token.type = EType.Error;
        context.result.Add(token);
        return lexicalState0; // go to state 0
    })
);

一键生成的版本在此（https://gitee.com/bitzhuwei/grammar-mentor/blob/master/Practices/Practice.GeneratedXxxFormat.Test/GeneratedCalc/LexicalAnalyzer/DFA/CompilerCalc.LexicalState0.gen.cs#L10）

对于状态7：

private static readonly LexicalState lexicalState7 = new LexicalState(
    new LexicalRule(/* 7 --> 7 */
    currentChar => '0' <= currentChar && currentChar <= '9',
    context => {
        ExtendToken(context);
        return lexicalState7; // go to state 7
    }),
    new LexicalRule(/* 7 --> ☆ */
    currentChar => IsOther(currentChar),/*非数字*/
    context => {
        AcceptToken(context, EType.@number);
        return lexicalState0; // go to state 0
    })
);

一键生成的版本在此（https://gitee.com/bitzhuwei/grammar-mentor/blob/master/Practices/Practice.GeneratedXxxFormat.Test/GeneratedCalc/LexicalAnalyzer/DFA/CompilerCalc.LexicalState1.gen.cs）

自动机与代码是一一对应的。其他状态不再重述。

调用自动机的过程是所有解析器通用的，因此应当独立出一个基础类库：

public TokenList Analyze(string sourceCode) {
    var context = new LexicalContext(sourceCode, this.initialState);
    while (!context.EOF) {
        char currentChar = context.CurrentChar;
        Func<LexicalContext, LexicalState> function = context.GetFunction(currentChar);
        LexicalState nextState = function(context);
        context.currentState = nextState;// prepare the current state to meet with next char.
        context.MoveForward();// move cursor to next char
    }
    // finish lexical analyzing with external char('\0').
    {
        char currentChar = context.CurrentChar;
        Func<LexicalContext, LexicalState> function = context.GetFunction(currentChar);
        LexicalState nextState = function(context);
        // practically not needed.
        context.currentState = nextState;// prepare the current state to meet with next char.
        context.MoveForward();// move cursor to next char
    }

    return context.result;
}

用'\0'收尾，是一个编程处理的小技巧。在语法分析时，也会用到类似的技巧。

完整版本在此（https://gitee.com/bitzhuwei/grammar-mentor/blob/master/bitzhuwei.Compiler/LexicalAnalyzer/LexicalAnalyzer.cs#L33）

语法分析器

文法里都有什么

我按下图所示称呼文法中的各个部分：

image

回看上文预想中的语法树，可知，每个语法树的叶结点，都对应一个Token。如果按后序优先遍历的方式过一遍语法树，就可以得到依索引排列的TokenList。这说明，语法树是对TokenList的进一步组织，语法树的叶结点类型与Token类型完全重合，非叶结点类型则是自己独有的。

本文用Vt(terminal)表示叶结点，用Vn(non-terminal)表示非叶结点，用V表示两者的总和。

语法分析三大件

nullable(VList)

如果一个V可能推导出空ε，也就是说，一个Vt都没推出来，那么我们就说它是可空的，即nullable(V)=true。

如果一串V可能推导出空ε，也就是说，一个Vt都没推出来，那么我们就说它是可空的，即nullable(V1 V2 V3 ..)=true。

显然，对于任何Vt，nullable(Vt)=false。

FIRST(VList)

一个V，它能推出的第一个Vt都有谁呢？这些Vt合起来，就是FIRST(V)。

一串V，它能推出的第一个Vt都有谁呢？这些Vt合起来，就是FIRST(V1 V2 V3 ..)。

显然，FIRST(V1 V2 V3 ..)包含FIRST(V1)；如果nullable(V1)=true，那么FIRST(V1 V2 V3 ..)也包含FIRST(V2)；以此类推。

如果nullable(VList)=true，那么FIRST(VList)包含空ε。

FOLLOW(Vn)

在所有的Regulation中，紧跟在Vn后面的Vt都有哪些？这就是FOLLOW(Vn)。

显然，在left : 某V 某V .. Vn V1 V2 .. ;中，FOLLOW(Vn)包含FIRST(V1 V2 ..)；如果FIRST(V1 V2 ..)包含空ε，那么FOLLOW(Vn)包含FOLLOW(left)。

LL(1)分析法

以下面的文法SAB为例：

S : A 'a' 's' // R[0]
  | B 'b' 's' // R[1]
  | 'd' ; // R[2]
A : 'a' ; // R[3]
B : 'c' // R[4]
  | empty ; // R[5] empty means (ε)

对于一个没有语法错误的TokenList，如果语法分析器读入的第一个Token是'a'，就可以断定应当使用R[0]展开/推导，因为在R[0]、R[1]、R[2]中，只有R[0]的FIRST(A 'a' 's')包含'a'，也就是说，只有R[0]能匹配一个内容为'a' Vt1 Vt2 ..的TokenList；如果用R[1]或R[2]，就不可能使第一个Vt为'a'了。

抽象化地说，只要语法分析器读入一个Token，就可以根据它的类型断定，应当使用哪个Regulation。凭什么呢？就凭对于当前结点（上例中是S）的所有Regulaion，FIRST(R[0])、FIRST(R[1])、FIRST(R[2])全都没有交集。

这就是LL(1)文法的核心思想。这与词法分析器有相似之处。

对于上面这个文法，可以用LL(1)分析法。但Calc文法不能用LL(1)分析，因为

FIRST( Additive '+' Multiplicative ) = { '(' 'number' }
FIRST( Additive '-' Multiplicative ) = { '(' 'number' }
FIRST( Multiplicative '\*' Primary ) = { '(' 'number' }

各个Regulation的FIRST集都有共同的Vt（即'('和'number'）。当词法分析器读到一个'number'时，它该用哪个Regulation展开/推导呢？它不知道呀。

LR(0)分析法

以Calc的源文件46*(87-19)为例：

最初，我左手上是第一个Vn（Additive）；右手上是一个没有语法错误的TokenList，也就是未来的Vt串。

我只在最抽象的程度上知道：这个Additive对应着整个TokenList（即T[0->6]）。

现在，我需要让Additive具体地对应上TokenList，也就是逐步地展开/推导它，也就是具体化。

Additive有3个Regulation，每个都对应一个展开/推导的可能路线。问题是，选哪个？

从左手上看，我面对是的一个抽象的Vt串；从右手上看，我面对的是一个具体的Vt串。

从左手上看，我位于抽象的Vt串的开头；从右手上看，我位于具体的Vt串的开头。

观察左手，由于R[0]、R[1]、R[2]的存在，实际上我是位于Additive '+' Multiplicative的开头或Additive '-' Multiplicative的开头或Multiplicative的开头，也就是Additive的开头或Multiplicative的开头。这就向具体化迈进了一步。

继续观察Multiplicative，由于R[3]、R[4]、R[5]的存在，实际上我是位于Multiplicative '*' Primary的开头或Multiplicative '/' Primary的开头或Primary的开头，也就是Multiplicative的开头或Primary的开头。这就又向具体化迈进了一步。

继续观察Primary，由于R[6]、R[7]的存在，实际上我是位于'(' Additive ')'的开头或'number'的开头，也就是说，我直接面对的是'('或'number'。这就又向具体化迈进了一步。由于'('和'number'是Vt，就没有继续展开的可能了。

像用放大镜观察物体一样，我们一级一级地放大观察当前直接面对的Vn，直至没有Vn可放大。这个过程，就是求解闭包（Closure）的算法。之所以闭包中的各个项(Item)算作处于同一状态，是因为它们本来就在描述同一状态，只不过是在不同的放大级别上描述同一状态。

此时已经能够断定，我们首先面对的，只会是'('或'number'。

如果语法分析器读入的第一个Token是'('，那么可以立即断定，应当选择R[6]展开/推导。此时，我将移进（shift-in）到Primary : '(' ⏳ Additive ')'中的⏳处，意思是，我读到了'('，我期待着读到Additive ')'。这提示我们，在读入第一个Token之前，我们是位于如下图所示的⏳处：

image

syntaxState0
[-1] FinalValue> : ⏳ Additive ; 
[0] Additive : ⏳ Additive '+' Multiplicative ; 
[1] Additive : ⏳ Additive '-' Multiplicative ; 
[2] Additive : ⏳ Multiplicative ; 
[3] Multiplicative : ⏳ Multiplicative '*' Primary ; 
[4] Multiplicative : ⏳ Multiplicative '/' Primary ; 
[5] Multiplicative : ⏳ Primary ; 
[6] Primary : ⏳ '(' Additive ')' ; 
[7] Primary : ⏳ 'number' ;

图中的[-1]是为了便利编程添加的额外起始Regulation，也就是后文将介绍的扩展Regulation。

仿照上面的步骤，可以找到 Primary : '(' ⏳ Additive ')'的闭包，也就是：

image

syntaxState4
[6] Primary : '(' ⏳ Additive ')' ; 
[0] Additive : ⏳ Additive '+' Multiplicative ; 
[1] Additive : ⏳ Additive '-' Multiplicative ; 
[2] Additive : ⏳ Multiplicative ; 
[3] Multiplicative : ⏳ Multiplicative '*' Primary ; 
[4] Multiplicative : ⏳ Multiplicative '/' Primary ; 
[5] Multiplicative : ⏳ Primary ; 
[6] Primary : ⏳ '(' Additive ')' ; 
[7] Primary : ⏳ 'number' ;

如果语法分析器读入的第一个Token是'number'，那么可以立即断定，应当选择R[7]展开/推导。此时，我将移进到Primary : 'number' ⏳ ;中的⏳处。注意，此处是R[7]的末尾，也就是说，实际上我们已经读入了这个R[7]对应的全部Vt，那么此时就应当用R[7]进行规约（Reduction）了，也就是说，应当建造这样的树结构：

R[7]=Primary : 'number' ; T[0]
 └─T[0]='number' 46

刚刚，我直接面对的是'number'；现在，我直接面对的是它的上级Primary。当syntaxState0遇到Primary时，[5] Multiplicative : ⏳ Primary ;这一放大级别诉我们，应当跳入（Goto）Multiplicative : Primary ⏳ ;这个状态。

继续求闭包，继续移进/规约，直至没有新的syntaxState出现，LR(0)分析法的语法分析表就形成了，如下图所示。这个过程就是LR(0)分析表的构造算法。

image

也可以用表格表示：

状态 '+' '-' '*' '/' '(' ')' 'number' '￥' Additive Multiplicative Primary
0 S4 S5 G1 G2 G3
1 S6 S7 完成
2 R[2] R[2] S8 R[2] S9 R[2] R[2] R[2] R[2] R[2]
3 R[5] R[5] R[5] R[5] R[5] R[5] R[5] R[5]
4 S4 S5 G10 G2 G3
5 R[7] R[7] R[7] R[7] R[7] R[7] R[7] R[7]
6 S4 S5 G11 G3
7 S4 S5 G12 G3
8 S4 S5 G13
9 S4 S5 G14
10 S6 S7 S15
11 R[0] R[0] S8 R[0] S9 R[0] R[0] R[0] R[0] R[0]
12 R[1] R[1] S8 R[1] S9 R[1] R[1] R[1] R[1] R[1]
13 R[3] R[3] R[3] R[3] R[3] R[3] R[3] R[3]
14 R[4] R[4] R[4] R[4] R[4] R[4] R[4] R[4]
15 R[6] R[6] R[6] R[6] R[6] R[6] R[6] R[6]

其中的第一行0和列'('对应的内容为S4，表示在状态0读到'('类型的Vt时，应当移进并进入状态4。

其中的第一行0和列Additive对应的内容为G1，表示在状态0遇到Additive类型的Vn时，应当跳入状态1。

其中的第三行2和列'+'对应的内容为R[2]，表示在状态2遇到'+'类型的Vt时，应当用R[2]规约。

其中的列'￥'表示额外的结束符，其作用类似词法分析中最后额外添加的文件结束符'\0'。读到此Vt就表示整个TokenList已读完。

从表格中可以看到，有的状态下，既可以移进，也可以规约。这是语法冲突。这说明Calc不能用LR(0)分析法。

例如，用Calc解析123+456*789：

读入'number'：从状态0移进到状态5；
状态5规约：Primary : 'number' ;，回到状态0；
从状态0跳入状态3；
状态3规约：Multiplicative : Primary ;，回到状态0；
从状态0跳入状态2；
状态2规约：Additive : Multiplicative ;，回到状态0；
从状态0跳入状态1；
读入'+'：从状态1移进到状态6；
读入'number'：从状态6移进到状态5；
状态5规约：Primary : 'number' ;，回到状态6；
从状态6跳入状态3；
状态3规约：Multiplicative : Primary ;，回到状态6；
从状态6跳入状态11；★★★
读入'*'：从状态11移进到状态8；
读入'number'：从状态8移进到状态5；
状态5规约：Primary : 'number' ;，回到状态8；
从状态8跳入状态13
状态13规约：Multiplicative : Multiplicative '*' Primary ;，回到状态6；
从状态6跳入状态11
状态11规约：Additive : Additive '+' Multiplicative ;，回到状态0；
从状态0跳入状态1
完成，回到状态0

注意上面标★★★的位置，状态11应当移进下一个Vt呢还是规约成Additive并回到状态0呢？

如果规约，那么就是先计算123+456后与789相乘了，其含义就变成了(123+456)*789。作为人类，我们知道此时应当移进；但作为计算机，它是没有这种认知的。计算机是没有任何认知的。

有冲突的位置不止这一个，读者可以自行寻找。

读者可以尝试下面的例子，看看能否用LR(0)分析法。适量的练习是快速理解复杂内容的不二法门。

A : A '+' B // [0]
  | 'a' ; // [1]
B : 'b' ; // [2]

完成练习后，可以在（https://www.cnblogs.com/bitzhuwei/p/ABB-readme-full.html#_lab2_1_4）查看答案。

SLR(1)分析法

继续上面的例子，如果456后面跟的是'*'，那么就应当移进，如果是'+'，那么就应当规约。

理论化地说，在Calc文法中，当⏳位于Additive : Additive '+' Multiplicative ⏳ ;状态，只有⏳后面紧跟的是FOLLOW(Addtive)中的Token类型时，才有可能“状态11应当用R[0]规约”，否则就不可能。

这就是SLR(1)的核心思想，也是SLR(1)与LR(0)的唯一区别。S代表simple。

这样，就可以减少一些R[n]的出现。Calc文法的SLR(1)分析表如下：

状态 '+' '-' '*' '/' '(' ')' 'number' '￥' Additive Multiplicative Primary
0 S4 S5 G1 G2 G3
1 S6 S7 完成
2 R[2] R[2] S8 S9 R[2] R[2]
3 R[5] R[5] R[5] R[5] R[5]
4 S4 S5 G10 G2 G3
5 R[7] R[7] R[7] R[7] R[7]
6 S4 S5 G11 G3
7 S4 S5 G12 G3
8 S4 S5 G13
9 S4 S5 G14
10 S6 S7 S15
11 R[0] R[0] S8 S9 R[0] R[0]
12 R[1] R[1] S8 S9 R[1] R[1]
13 R[3] R[3] R[3] R[3] R[3]
14 R[4] R[4] R[4] R[4] R[4]
15 R[6] R[6] R[6] R[6] R[6]

可以发现，此表中没有冲突了。这说明Calc是可以用SLR(1)方法分析的。

LR(1)分析法

对于下面的文法，SLR(1)分析表仍然有冲突：

// GrammarName = Assignment
// ExtractedType = Assignment2
S : L '=' R | R ;
L : '*' R | 'id' ;
R : L ;

这是描述C语言中常见的a = *p或*p = x或*p = **d语句的文法部分。

它的SLR(1)分析表如下：

状态 '=' '*' 'id' '￥' S L R
0 S4 S5 G1 G2 G3
1 完成
2 S6 R[4]
3 R[1]
4 S4 S5 G8 G7
5 R[3]
6 S4 S5 G8 G9
7 R[2]
8 R[4]
9 R[0]

如表所示，在状态2遇到'='时，仍旧存在冲突。

它的状态图如下：

image

如图所示，在状态2遇到'='时，既可以按R[4]规约，又可以移进到状态6。SLR(1)分析法无力解决这个冲突。

我们需要更细腻的分析法。

在认识LR(0)的闭包时，我们用放大镜一级一级地展开⏳后面的Vn，但我们没有管过：我们所在的Regulation对应的Vt串，紧跟着它的下一个Vt可能是什么类型，可能是这个文法的所有Vt类型吗？

当然不可能是。既然如此，我们应当在求解闭包的时候，把这个后面紧跟着的Token类型记录下来。这个后面紧跟着的Token类型，被称为lookAhead。这样，当⏳位于某个Regulation的末尾，只有⏳后面是lookAhead时，才应当规约。

这就是LR(1)分析法的核心思想。在求解闭包时，除了像LR(0)一样的操作外，还记录了各个Regulation后面跟随的Vt类型。这就是LR(1)与LR(0)的区别。

SLR(1)粗放地做了LR(1)的工作，因而适用范围比LR(0)广，比LR(1)窄。

上面的Assignment文法的LR(1)分析表如下：

状态 '=' '*' 'id' '￥' S L R
0 S4 S5 G1 G2 G3
1 完成
2 S6 R[4]
3 R[1]
4 S4 S5 G8 G7
5 R[3] R[3]
6 S11 S12 G10 G9
7 R[2] R[2]
8 R[4] R[4]
9 R[0]
10 R[4]
11 S11 S12 G10 G13
12 R[3]
13 R[2]

此表中就没有冲突了，但状态数量也增加了。它的状态图如下：

image

LR(1)分析法是我实现的适用范围最广的语法分析法。

LALR(1)分析法

LR(1)状态的每个Item，都由Regulaiton、⏳的位置、跟随的Vt（即lookAhead）这三条数据组成，其信息详尽，优点是适用范围广，缺点是它的状态非常多，状态包含的Item也非常多。在我处理GLSL Shader文法的时候，常常见到包含上万个Item的LR(1)状态。

两个LR(1)状态的Item，如果它们的Regulaiton相同、⏳的位置相同、只有lookAhead不同，我们也将这两个Item视为相同。这就可以合并一些状态。这样，虽然在有的文法里会产生冲突，但状态的数量会大大减少。

这就是LALR(1)分析法的核心思想。很多程序语言，都可以用LALR(1)分析法进行语法分析。因此，它是很实用的优化技巧。

我们的Calc文法，可以用LALR(1)分析。它的LALR(1)分析表如下：

状态 '+' '-' '*' '/' '(' ')' 'number' '￥' Additive Multiplicative Primary
0 S4 S5 G1 G2 G3
1 S6 S7 完成
2 R[2] R[2] S8 S9 R[2] R[2]
3 R[5] R[5] R[5] R[5] R[5] R[5]
4 S4 S5 G10 G2 G3
5 R[7] R[7] R[7] R[7] R[7] R[7]
6 S4 S5 G11 G3
7 S4 S5 G12 G3
8 S4 S5 G13
9 S4 S5 G14
10 S6 S7 S15
11 R[0] R[0] S8 S9 R[0] R[0]
12 R[1] R[1] S8 S9 R[1] R[1]
13 R[3] R[3] R[3] R[3] R[3] R[3]
14 R[4] R[4] R[4] R[4] R[4] R[4]
15 R[6] R[6] R[6] R[6] R[6] R[6]

它的LALR(1)状态图如下：

image

下面的文法用LALR(1)分析，就会产生冲突：

// GrammarName = LALR1Error
// ExtractedType = LALR1Error2
S : 'a' A 'd' | 'b' B 'd' | 'a' B 'e' | 'b' A 'e' ;
A : 'c' ;
B : 'c' ;

它的分析表如下：

状态 'a' 'd' 'b' 'e' 'c' '￥' S A B
0 S2 S3 G1
1 完成
2 S6 G4 G5
3 S6 G8 G7
4 S9
5 S10
6 R[4] R[5] R[5] R[4]
7 S11
8 S12
9 R[0]
10 R[2]
11 R[1]
12 R[3]

在分析表中可以看到，状态6在遇到'd'或'e'时有冲突。

它的状态图如下：

image

在状态图中也可以看到，状态6在遇到'd'或'e'时可以按R[4]或R[5]进行规约。那到底是按R[4]规约还是按R[5]规约呢？它不知道呀。

LR分析法小结

从LR(0)到SLR(1)到LALR(1)到LR(1)，能够解析的文法范围逐步扩大，每一个分析法能解析的文法，都是后一个的真子集。

Calc文法一键生成解析器相关的数据，可见于（https://www.cnblogs.com/bitzhuwei/p/Calc-readme-full.html）。

语义分析器

前文提过，如果按后序优先遍历的方式过一遍语法树，就可以得到依索引排列的TokenList。我们想知道46*(87-19)的算术结果是多少，这可以通过按后序优先遍历的顺序对各个V分别执行相应的操作来实现。相应的操作，反映到代码上，就是针对每种V都设计一个delegate。

每个Vt的操作都是一样的：将它的Token入栈，供上级使用。

private static readonly Action<Node, TContext<FinalValue>> VtHandler =
    (node, context) => {
        var token = context.tokens[node.tokenIndex];
        context.objStack.Push(token);
    };

对Multiplicative : Multiplicative '*' Primary这个Regulation来说，栈里会有3个对象，分别出栈，执行乘法计算，将结果入栈即可。其它Vn的思路相同，不再重述。

    // 3: Multiplicative : Multiplicative '*' Primary ;
    var primary0 = context.objStack.Pop() as Primary;
    var asterisk1 = context.objStack.Pop() as Token;
    var multiplicative2 = context.objStack.Pop() as Multiplicative;
    var multiplicative = new Multiplicative(multiplicative2.value * primary0.value);
    context.objStack.Push(multiplicative);

后序优先遍历的递归版如下：

    public void PostOrderRecursion(Node node)
    {
        for (int i = 0; i < node.Children.Count; i++)
        {
            PostOrderRecursion(node.Children[i]);
        }

        Visit(node);
    }

    private void Visit(Node node) {
        // do something.
    }

后序优先遍历的非递归版如下：

    public void PostOrder(Node rootNode) {
        // post-order traverse rootNode with stack(without recursion).
        var nodeStack = new Stack<Node>();
        var indexStack = new Stack<int>();
        // init stack.
        {
            // push nextLeft and its next pending children.
            var nextLeft = rootNode;
            nodeStack.Push(nextLeft); indexStack.Push(0);
            while (nextLeft.Children.Count > 0) {
                nextLeft = nextLeft.Children[0];
                nodeStack.Push(nextLeft);
                indexStack.Push(0);
            }
        }

        while (nodeStack.Count > 0) {
            var current = nodeStack.Pop();
            var index = indexStack.Pop() + 1;
            if (index < current.Children.Count) {
                // push this node back again.
                nodeStack.Push(current); indexStack.Push(index);

                // push nextLeft and its next pending children.
                var nextLeft = current.Children[index];
                nodeStack.Push(nextLeft); indexStack.Push(0);
                while (nextLeft.Children.Count > 0) {
                    nextLeft = nextLeft.Children[0];
                    nodeStack.Push(nextLeft);
                    indexStack.Push(0);
                }
            }
            else {
                Visit(current);
            }
        }
    }

    private void Visit(Node node) {
        // do something.
    }

其它

手工编写词法分析器和语法分析器是简单而枯燥的。如果文法比较复杂，那么工作量也会大增，很容易写错。下面我们来实现解析器的一键生成功能。

读者可以预先看看Calc一键生成的各种数据结构（nullable、FIRST、FOLLOW、词法分析表、语法分析表等）（https://www.cnblogs.com/bitzhuwei/p/Calc-readme-full.html）。

进入正题——文法解析器CompilerGrammar

读者可在下述链接（https://www.cnblogs.com/bitzhuwei/p/some-grammars.html）中找到一些文法的例子。

经过一些练习，我们可以用文法来描述文法：

// GrammarName = Grammar
// ExtractedType = GrammarDraft
StatementList : StatementList Statement | Statement ;
Statement : SyntaxProduction | LexiProduction ;
SyntaxProduction : 'Vn' ':' CandidateList ';' ;
CandidateList : CandidateList '|' Candidate | Candidate ;
Candidate : VList | 'empty' ;
VList : VList V | V ;
V : 'Vn' | 'Vt' ;
LexiProduction : 'Vt' ':' 'pattern' ';' ;
// 3 VtPatterns:
'Vn' : %%[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*%% ;
'Vt' : %%'([ -&]|\\'|[(-\[]|\\\\|[\]-~])+'%% ;
'pattern' : %%[%]{2}[ -~]([^%]|%[^%])*[%]{2}%% ;

我们可以照葫芦画瓢，借助写CompilerCalc的经验，得到Grammar的数据结构GrammarDraft。对GrammarDraft进行一系列算法操作，就可以得到任意文法的解析器了。

一键生成词法分析器

词法分析器，需要生成的是自动机对应的代码。自动机在文法中是用%%xxx%%里的正则表达式描述的。我们要做的，就是把string格式的正则表达式，转化为Automaton数据结构，最后转化为C#代码。

正则表达式也是一门程序语言，应当用文法描述和解析。这里需要解析的正则表达式格式如下：

// something(xxx) between %%xxx%%
// GrammarName=Pattern
// ExtractedType=TokenDraft
// VnRegulations:
Pattern    : PreRegex Regex PostRegex ;
PreRegex   : 'refVt' | empty ;
PostRegex  : '/' Regex | empty ;
Regex      : Regex '|' Bunch | Bunch;
Bunch      : Bunch Unit | Unit ;
Unit       : 'char' Repeat | '.' Repeat | 'scope' Repeat | '(' Regex ')' Repeat ;
Repeat     : '?' | '+' | '*' | '{' 'min' UpperBound '}' | empty ;
UpperBound : ',' 'max' | ',' | empty ;
// VtRegex:
'refVt'    : %%\<'([ -&]|\\'|[(-\[]|\\\\|[\]-~])+'\>%% ; // start with <' and end with '> 
'min'      : %%<'{'>[0-9]+%% ;
'max'      : %%<','>[0-9]+%% ;
// 'char' is a letter or an escape
'char'     : %%[ !"#%&',]|-|[0-9:;<=>@A-Z_`a-z~]|\\[$()*+]|\\-|\\[./<>?]|\\\[|\\\\|\\\]|\\\^|\\\{|\\\||\\\}|\\u[0-9a-fA-F]{4}%% ;
//'scope'    : %%\[((firstLetter1)(char)*|\^(firstLetter2)(char)*)\]%% ; // a-z or A-Z or ...
//firstLetter1 = \\u[0-9]{4}|\\t|\\n|\\r|\\-|[ -Z]|\[|\\\\|]|\\\^|[_-~]
//firstLetter2 = \\u[0-9]{4}|\\t|\\n|\\r|\\-|[ -Z]|\[|\\\\|]|\^|\\\^|[_-~]
//char =         \\u[0-9]{4}|\\t|\\n|\\r|\\-|[ -Z]|\\\[|\\\\|\\\]|\^|\\\^|[_-~]
'scope'    : %%\[((\\u[0-9]{4}|\\t|\\n|\\r|\\-|[ -Z]|\[|\\\\|]|\\\^|[_-~])(\\u[0-9]{4}|\\t|\\n|\\r|\\-|[ -Z]|\\\[|\\\\|\\\]|\^|\\\^|[_-~])*|\^(\\u[0-9]{4}|\\t|\\n|\\r|\\-|[ -Z]|\[|\\\\|]|\^|\\\^|[_-~])(\\u[0-9]{4}|\\t|\\n|\\r|\\-|[ -Z]|\\\[|\\\\|\\\]|\^|\\\^|[_-~])*)\]%% ; // a-z or A-Z or ...

这个文法看起来吓人，实际上用手工实现也不困难，只是需要耐心和细心。

Lex用前缀和后缀增强了描述自动机的能力，它使用的已经不是纯粹的正则表达式（regex）了，而是<'xxx'>regex/post-regex。因此，我将此文法称为Pattern而不是Regex。我认为这个增强的功能很有必要，且其实现并不特别困难，所以这里也实现了它。

前缀<'xxx'>

前缀能起到这样的作用：在识别了一个'xxx'类型的Token后，应当将后续的regex认定为某个类型。

例如，'min' : %%<'{'>[0-9]+%% ;的意思是，在识别了一个'{'后，应当将后续的数值认定为一个'min'。而'max' : %%<','>[0-9]+%% ;的意思是，在识别了一个','后，应当将后续的数值认定为一个'max'。这样，同样的内容就能够在不同的前缀下被认定为不同的类型了。这大大有利于后续的语法分析。

此功能的实现，就是将[0-9]+的自动机的开头链接到'{'或','的自动机的末尾。

后缀/post-regex

后缀能起到这样的作用：在识别了一个post-regex之后，才将'/'前面的regex认定为某个类型。

例如，下述文法：

Item : 'entityId' '=' 'refEntity' ;
'entityId' : %%[A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*/=%% ;
'refEntity' : %%[A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*%% ;

只有识别了一个'='的时候，才会将前面的标识符认定为'entityId'。也就是说，像平时一样记录Token的起始位置和长度，但直到读到了'='才设置Token的类型。

此功能的实现，就是将post-regex（/后面的regex）链接到regex末尾。

从string到Automaton，需要经历string => ε-NFA => NFA => DFA => MiniDFA的过程。

ε-NFA

为了链接regex内部和外部各种结构，我们先用空ε边把它们链接起来。空ε边就是不需要读入任何char就可以跳转过去的边。有空ε边的自动机，我们称为ε-NFA。

Calc文法的ε-NFA如下图所示：

image

NFA

现在，我们设法去掉空ε边，也就是将ε-NFA转换为NFA。

image

算法思想如下：如上图所示，A可以通过空ε边到达B，B可以通过'x'到达C。这说明，A也可以通过'x'到达C。也就是说，隐含着一条A-'x'->C的边。

我们将此边建立起来，使它不再隐式存在，而是显式存在。

这样，就不需要继续保持原来的空ε边了。因为空ε边的意义，就是隐式的表明A-'x'->C边的存在，再无其他。

为了去掉空ε边，我们只需遍历此图的各个结点N，当从N走出去的边为空ε边时，直接忽略它，不去遍历它指向的结点。这样，将全部被遍历到的结点及其非空ε边收集起来，就是不含空ε边的NFA了。

将Calc文法的ε-NFA隐含的边都显示出来，如下图所示：

image

将Calc文法的ε-NFA的空ε边都去掉，得到的NFA如下图所示：

image

DFA

如果既需要识别整数[0-9]+，又需要识别浮点数[0-9]+[.][0-9]+，那么当词法分析器读入的char是[0-9]中的一个时，就无法判断接下来会遇到的是什么类型的Token了，这怎么办？

理论化的说，如果一个自动机里的状态A，存在A-'x'->C和A-'x'->D这样的两个边，那么，状态A读到'x'时，就不知道该跳转到状态C还是状态D了。

将NFA转化为DFA，就是为了去掉这样的边。不含这样的边的NFA，就成了DFA。这个过程被称为确定化。

算法（子集法）思想如下：

  • 假设，状态A，存在A-'x'->C和A-'x'->D这样的两个边。那好，状态A构成一个新状态X{A}，状态C和状态D合起来构成一个新状态Y{C,D}，X{A}-'x'->Y{C,D}。我们可以说状态C和状态D组成了一个小家庭，住进了它们的小房子Y{C,D}，它们共享一切；状态A是单身汉，自己住一套小房子X{A}。状态C和状态D的任何边，都是Y{C,D}的边，都是这个小家庭的边。状态A的任何边，都是X{A}的边，都是这个独居户的边。

  • 继续假设，状态A，存在A-'t'->D和A-'t'->E这样的两个边。类似上一步，状态A组成新状态X{A}，状态D和状态E合起来构成一个新状态Z{D,E}，X{A}-'t'->Z{D,E}。我们可以说状态D和状态E组成了一个小家庭，住进了它们的小房子Z{D,E}，它们共享一切；状态A是单身汉，自己住一套小房子X{A}。状态D和状态E的任何边，都是Z{D,E}的边，都是这个小家庭的边。状态A的任何边，都是X{A}的边，都是这个独居户的边。

  • 注意，状态D同时参与了小房子Y{C,D}和小房子Z{D,E}的构建，它脚踏两只船。在人间，这是被批判的；在自动机，这是很普遍的，而且是可以脚踏好多船的。

  • 全部小房子就是DFA的状态，小房子之间的边就是DFA状态的边。

一个小房子里，任何一个NFA状态都可能住进去，也可能不住进去，仅此两种可能。如果NFA有10个状态，那么，可能的小家庭就有2^10-1=1023种（10个人都不住进去，就空了）。这说明，从有n个状态的NFA转换为DFA，此DFA最多可能有2^n-1个状态。

Calc文法的DFA如下图所示：

image

可见，每个DFA小房子里都只有1个NFA。如果不如此详细地绘制包含的NFA，那么DFA如下图所示：

image

如果每个DFA小房子里都只有1个NFA，说明那个NFA本身就已经是DFA了。

为了直观展示NFA与DFA的区别，这里再举一个文法的例子：

// GrammarName = Scope
// ExtractedType = ResolvedScope
Scope : '[' 'firstItem1' RangeItems ']' ;
Scope : '[^' 'firstItem2' RangeItems ']' ;
Scope : '[' 'firstItem1' ']' ;
Scope : '[^' 'firstItem2' ']' ;
RangeItems : RangeItems RangeItem | RangeItem ;
RangeItem : 'char' ;

// \uNNNN \t \n \r 口 ! " # $ % & '
// ( ) * + , - . /
// 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
// : ; < = > ? @
// A B C D E F G H I J K L M
// N O P Q R S T U V W X Y Z
// [ \ ] ^ _ `
// a b c d e f g h i j k l m
// n o p q r s t u v w x y z
// { | } ~

// escape: \ ^
'firstItem1' : %%<'['>\\u[0-9]{4}|\\t|\\n|\\r|\\-|[ -Z]|\[|\\\\|]|\\\^|[_-~]%% ;
// escape: \
'firstItem2' : %%<'[^'>\\u[0-9]{4}|\\t|\\n|\\r|\\-|[ -Z]|\[|\\\\|]|\^|\\\^|[_-~]%% ;
// escape: [ \ ]
'char' : %%\\u[0-9]{4}|\\t|\\n|\\r|\\-|[ -Z]|\\\[|\\\\|\\\]|\^|\\\^|[_-~]%% ;

这个Scope文法，是为了解析正则表达式中的[xxx]结构而作的。当然，我们可以把这个文法融入Pattern文法中，还可以再把Pattern文法融入Grammar文法中。但那样的文法太庞大，不易维护。

读者可以在（https://www.cnblogs.com/bitzhuwei/p/Scope-readme-full.html）浏览直接用Mermaid展示的详情。

这个Scope文法的ε-NFA如下图所示：

image

由于显式的ε-NFA太庞大，Mermaid渲染器拒绝了渲染：

image

这个Scope文法的NFA如下图所示：

image

这个Scope文法的DFA如下图所示：

image

可见，有的DFA小房子里包含多个NFA状态。会出现这种情况，是因为存在[和[^这样的含有相同的开头的Token类型。可惜这个例子里没有出现脚踏两只船的情况。

这个Scope文法的DFA（简化显示）如下图所示：

image

下面这个文法的DFA里出现了脚踏两只船的情况：

// 1 VnRegulations:
PreRegex : 'refVt' ; // [0]
// 1 VtPatterns:
'refVt' : %%(\\|[Y-\\])+%% ; // [0]

这个文法实际上是Pattern的一小部分，当时的'refVt'我写错了，却恰好见到了脚踏两只船的情况。

这个文法的ε-NFA如下图所示：

image

这个文法的显式的ε-NFA如下图所示：

image

这个文法的NFA如下图所示：

image

这个文法的DFA如下图所示：

image

MiniDFA

有了DFA，就可以将其转换为C#代码了。但DFA还有减少状态的可能。将DFA的状态减至最少，它转换出的C#代码也会占用更少的内存，有利于提升效率。这种可能的最少状态的DFA，我们称为MiniDFA。

算法（Hopcroft）思想如下：

  • 将终态放到同一个小房子（集合），非终态放到另一个小房子（集合）。哪些是终态呢？能够认定一个Token的状态，就是终态，否则就是非终态。

  • 同一个小房子里的DFA状态A和DFA状态B，如果它们在经过某个'x'时，DFA状态A指向了一个小房子，DFA状态B指向了另一个小房子，就说明它们不等价，它们应当被放到不同的小房子里；如果它们在经过ASCII码中每一个char时，指向的小房子都相同，就说明它们等价，它们应当被放到相同的小房子里。例如，如果它们在经过'\0'-'P'这些char时，都指向小房子M；它们在经过'Q'-'~'这些char时，都指向小房子N，就说明它们等价。

  • 所有的小房子构成MiniDFA状态，小房子中各个DFA状态之间的边就是MiniDFA状态的边。

MiniDFA的小房子与DFA的小房子不同：一个DFA状态，只会住进一个MiniDFA的小房子里，不会出现脚踩两只船的情况。

Calc文法的MiniDFA如下图所示：

image

如果不详细地显示包含的DFA，那么MiniDFA如下图所示：

image

MiniDFA在Calc文法中没有显示出明显的作用。在Pattern文法中，它能够将词法分析器状态从611个DFA状态降低到86个MiniDFA状态。

一键生成语法分析器

上文运用LL(1)、LR(0)、SLR(1)、LALR(1)、LR(1)分析法的过程，就是手工执行算法的过程。将此过程整理成代码，就是一键生成语法分析器的功能。

计算nullable(VList)

算法思想：

  • 全部Vt都是不可空的，即nullable(Vt)=false。

  • 先假设全部Vn也都是不可空的，即nullable(Vn)=false。

  • 如果有Vn : empty ;这样的Regulation，那么nullable(Vn)=true。

  • 对于Vn : V1 V2 V3 .. ;这样的Regulation，如果nullable(V1 V2 V3 ..)=true，那么nullable(Vn)=true。

  • 迭代到不动点。

public static Dictionary<string, bool> GetNullableDict(this VnRegulationDraft[] vnRegulations) {
    var nullableDict = new Dictionary<string/*Node.type*/, bool>();

    // allocate space for all kinds of nodes(Vt and Vn, no empty).
    var allNodeTypes = vnRegulations.GetNodes();
    foreach (var item in allNodeTypes) {
        nullableDict.Add(item, false);
    }

    nullableDict.Add(string.Empty, true);

    // iterate untill not changed.
    bool changed = false;
    do {
        changed = false;
        foreach (var regulation in vnRegulations) {
            // 如果regulation.right可推导出empty，就说明regulation.left可推导出empty。
            // if regulation.right can refer to 'empty',
            // then regulation.left, too.
            if (CanBeEmpty(regulation.Right, nullableDict)) {
                var left = regulation.left;
                if (!nullableDict[left]) {
                    nullableDict[left] = true;
                    changed = true;
                }
            }
        }
    } while (changed);

    return nullableDict;
}

计算FIRST(VList)

算法思想：

  • 对于全部Vt都有：FIRST(Vt)={ Vt }。

  • 对于全部Vn都有：若nullable(Vn)=true，则FIRST(Vn)包含空ε。

  • 对于Vn : V1 V2 V3 .. ;这样的Regulation：FIRST(Vn)包含FIRST(V1)；若nullable(V1)=true，则FIRST(Vn)还包含FIRST(V2)；若nullable(V1 V2)=true，则FIRST(Vn)还包含FIRST(V3)；以此类推。

  • 迭代到不动点。

private static Dictionary<string, FIRST> GetFIRSTDict4Node(this VnRegulationDraft[] regulations, Dictionary<string, bool> nullableDict) {
    var result = new Dictionary<string/*V*/, FIRST>();
    var empty = "empty"; /* ε */
    // allocate space for all single nodes.
    // 初始化FIRST(Vn)
    foreach (var Vn in regulations.GetVnNodes()) {
        if (nullableDict[Vn]) {
            var first = new FIRST(Vn, empty);
            result.Add(Vn, first);
        }
        else {
            var first = new FIRST(Vn);
            result.Add(Vn, first);
        }
    }

    // 初始化FIRST(Vt)（FIRST(Vt)实际上已经完工）
    foreach (var Vt in regulations.GetVtNodes()) {
        var first = new FIRST(Vt, Vt);
        result.Add(Vt, first);
    }

    bool changed = false;
    do {
        changed = false;
        foreach (var regulation in regulations) {
            var left = regulation.left; var right = regulation.Right;
            // try to collect FIRST( left )
            for (int checkpoint = 0; checkpoint < right.Count; checkpoint ++) {
                // 如果前checkpoint个结点都可为null，
                // 就说明 FIRST(left) 包含 FIRST(right[checkpoint])，empty除外。
                // if regulation.right[(-1)->(checkpoint-1)] can be empty,
                // then FIRST( left ) includes FIRST( right[checkpoint] )
                // except for empty.
                if (CanBeEmpty(right, 0, checkpoint, nullableDict)) {
                    var refKey = right[checkpoint];
                    if (left != refKey) {
                        if (!result.TryGetValue(left, out FIRST first)) { throw new Exception(algorithmError); }
                        if (!result.TryGetValue(refKey, out FIRST refFirst)) { throw new Exception(algorithmError); }
                        foreach (var value in refFirst.Values) {
                            if (value != empty) {
                                changed = first.TryInsert(value) || changed;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            {
                // if regulation.right can be empty,
                // then regulation.left can be empty.
                if (CanBeEmpty(right, nullableDict)) {
                    if (!result.TryGetValue(left, out FIRST first)) { throw new Exception(algorithmError); }
                    changed = first.TryInsert(empty) || changed;
                }
            }
        }
    } while (changed);
}

计算FOLLOW(Vn)

算法思想：

  • 对于left : 某V 某V .. Vn V1 V2 .. ;这样的Regulation：

    FOLLOW(Vn)包含FIRST(V1)；

    若nullable(V1)=true，则FOLLOW(Vn)还包含FIRST(V2)；以此类推；

    若nullable(V1 V2 ..)=true，则FOLLOW(Vn)还包含FOLLOW(left)。

  • 迭代到不动点。

public static Dictionary<string/*FOLLOW.target*/, FOLLOW> GetFOLLOWDict(this VnRegulationDraft[] regulations,
    Dictionary<string, bool> nullableDict, Dictionary<string, FIRST> firstDict) {
    var result = new Dictionary<string/*FOLLOW.Vn*/, FOLLOW>();

    // 初始化Follow Dict
    // allocate space for the FOLLOW( Vn ) items.
    foreach (var item in regulations.GetVnNodes()) {
        var follow = new FOLLOW(item);
        result.Add(follow.Vn, follow);
    }

    // 迭代到不动点
    // iterate untill not changed.
    bool changed = false;
    do {
        changed = false;
        foreach (var regulation in regulations) {
            var right = regulation.Right; int count = right.Count;
            for (int checkpoint = 0; checkpoint < count; checkpoint++) {
                string/*Node.type*/ target = right[checkpoint];
                if (target.IsVt()) { continue; } // 叶结点没有FOLLOW

                // 准备为target添加follow元素
                // try to collect FOLLOW( target )
                var checkIndex = checkpoint + 1;
                for (int checkCount = 0; checkCount < count - checkIndex; checkCount++) {
                    // if right[checkIndex->(checkIndex+checkCount-1)] can be empty,
                    // then FOLLOW( target ) includes FIRST( right[checkInde+checkCount] )
                    // except empty.
                    if (CanBeEmpty(right, checkIndex, checkCount, nullableDict)) {
                        // FOLLOW( target ) 包含 FIRST( right[checkInde+checkCount] )（除了empty）
                        var Vn = target;
                        if (!result.TryGetValue(Vn, out FOLLOW follow)) { throw new Exception(algorithmError); }
                        string key = right[checkIndex + checkCount];
                        if (!firstDict.TryGetValue(key, out FIRST first)) { throw new Exception(algorithmError); }
                        foreach (var value in first.Values) {
                            if (value != "empty") {
                                changed = follow.TryInsert(value) || changed;
                            }
                        }
                    }
                }
                {
                    var checkCount = count - checkIndex;
                    // 如果target之后的全部结点都可为empty，那么 FOLLOW( target ) 包含 FOLLOW( regulation.left )
                    // if right[checkIndex->(count - checkIndex-1)] can be empty,
                    // then FOLLOW( target ) includes FOLLOW( regulation.left ).
                    if (CanBeEmpty(right, checkIndex, checkCount, nullableDict)) {
                        if (!result.TryGetValue(target, out FOLLOW follow)) { throw new Exception(algorithmError); }
                        if (!result.TryGetValue(regulation.left, out FOLLOW refFollow)) { throw new Exception(algorithmError); }
                        if (follow != refFollow) {
                            foreach (var item in refFollow.Values) {
                                changed = follow.TryInsert(item) || changed;
                            }
                        }
                    }
                }

            }
        }
    } while (changed);

    return result;
}

扩展文法

这是一个编程技巧：对任何文法，都在开头添加一个S2结点，作为初始结点。这样可以使得完成动作只存在1个。我将扩展的文法称为eGrammar，其产生式部分称为eRegulations，（e代表extended）额外新增的这个Regulation称为扩展Regulation。

例如，扩展的四则运算Calc文法如下：

// GrammarName = Calc
// ExtractedType = FinalValue
S2             : Additive ;
Additive       : Additive '+' Multiplicative // R[0]
               | Additive '-' Multiplicative // R[1]
               | Multiplicative ; // R[2]
Multiplicative : Multiplicative '*' Primary // R[3]
               | Multiplicative '/' Primary // R[4]
               | Primary ; // R[5]
Primary        : '(' Additive ')' // R[6]
               | 'number' ; // R[7]
// 用 %%xxx%% 格式 描述单词
'number'       : %%[0-9]+%% ; // 为便于演示，仅处理正整数

LL(1)分析法

算法思想：

  • 对于Vn : V1 V2 V3 .. ;这样的Regulation：

    对于FIRST(V1 V2 V3 ..)中的每个元素Vt（不含空ε），在LL(1)分析表中记录下“Vn行Vt列对应Vn : V1 V2 V3 .. ;”，意为“在Vn状态下遇到Vt时，应当使用Vn : V1 V2 V3 .. ;进行规约”；

    若FIRST(V1 V2 V3 ..)包含空ε，则在LL(1)分析表中记录下“Vn行全部FOLLOW(Vn)列对应Vn : V1 V2 V3 .. ;”，意为“在Vn状态下遇到Vt时，应当使用Vn : V1 V2 V3 .. ;进行规约”。

public static LL1SyntaxInfo GetLL1SyntaxInfo(this VnRegulationDraft[] regulations,
    VnRegulationDraft[] eRegulations,
    Dictionary<string, FOLLOW> eFOLLOWDict, Dictionary<string, FIRST> eFIRSTDict) {
    var regCount = regulations.Length;
    var table = new LL1ParsingTableDraft();
    for (int regulationId = 0; regulationId < regulations.Length; regulationId++) {
        var regulation = regulations[regulationId];
        var Vn = regulation.left;
        var key = FIRST.MakeKey(regulation.Right);
        var first = eFIRSTDict[key]; // FIRST( regulation.Right )
        var firstCount = first.Values.Count;
        for (int index = 0; index < firstCount; index++) {
            var VtOrEmpty = first.Values[index];
            if (VtOrEmpty != "empty" /* ε */) {
                table.SetAction(Vn, VtOrEmpty, new LL1ParsingActionDraft(regulationId));
            }
            else {
                var follow = eFOLLOWDict[Vn];
                foreach (var Vt in follow.Values) {
                    table.SetAction(Vn, Vt, new LL1ParsingActionDraft(regulationId));
                }
            }
        }
    }

    var result = new LL1SyntaxInfo(table);

    return result;
}

LR(0)分析法

算法思想：

  • 拿到第一个Regulation（Vn:V1 V2 V3 .. ;），以 Vn: ⏳ V1 V2 V3 .. ;为初始LR(0)状态，并求解其闭包。实际上，第一个Regulation就是扩展Regulation。

  • 对每个LR(0)状态A，让⏳向前移动一个V，得到下一个LR(0)状态B，并求解其闭包。

  • 将A-V->B设置为LR(0)边。

  • 设置LR(0)分析表：对每个LR(0)边（例如A-V->B），若V是Vt，则在A行V列记录移进到B；若V是Vn，则在A行V列记录跳入B。

  • 设置LR(0)分析表：对每个LR(0)状态（例如A）中的每个Item，若Item中的⏳位于Regulation末尾，一般情况下，则在A行全部Vt列（包括'¥'列）记录用Regulation规约；特殊情况（Regulation是扩展Regulation）下，则在A行'¥'列记录完成。

public static LR0SyntaxInfo GetLR0SyntaxInfo(this VnRegulationDraft[] regulations,
    VnRegulationDraft[] eRegulations) {
    var stateList = new LR0StateList();
    var edgeList = new LR0EdgeList();
    var queue = new Queue<LR0State>(); {
        var firstItem = LR0Item.GetItem(eRegulations[0], 0);
        var firstState = new LR0State(firstItem); Closure(firstState, eRegulations);
        stateList.TryInsert(firstState);
        queue.Enqueue(firstState);
    }
    while (queue.Count > 0) {
        var from = queue.Dequeue();
        foreach (var item in from.Items) {
            string/*Node.type*/ V = item.nodeNext2Dot;
            if (V == null) { continue; }

            var to = Goto(from, V); Closure(to, eRegulations);
            if (stateList.TryInsert(to)) { // to是新状态
                queue.Enqueue(to);
                var edge = new LR0Edge(from, V, to);
                edgeList.TryInsert(edge);
            }
            else { // to是已有状态
                int t = stateList.IndexOf(to);
                var oldTo = stateList.States[t];
                var edge = new LR0Edge(from, V, to);
                edgeList.TryInsert(edge);
            }
        }
    }
    
    var table = new LRParsingTableDraft();
    foreach (var edge in edgeList.Edges) {
        if (edge.V.IsVt()) {
            // shift in action
            table.SetAction(edge.from.index, edge.V, new LRShiftInActionDraft(edge.to.index));
        }
        else { // V is Vn
            // goto action
            table.SetAction(edge.from.index, edge.V, new LRGotoActionDraft(edge.to.index));
        }
    }
    var Vts = eRegulations.GetVtNodes();
    var eLeft = eRegulations[0].left; // the S' in many books.
    var eEnd = '¥'; // similar to '\0' in lexical analyzing
    foreach (var state in stateList.States) {
        foreach (var item in state.Items) {
            string/*Node.type*/ V = item.nodeNext2Dot;
            if (V == null) {
                if (item.VnRegulation.left == eLeft) {
                    // accept action
                    var acceptAction = new LRAcceptActionDraft();
                    table.SetAction(state.index, eEnd, acceptAction);
                }
                else {
                    // reduction action
                    int reductionIndex = Array.IndexOf(eRegulations, item.VnRegulation) - 1;
                    var action = new LRReducitonActionDraft(reductionIndex);
                    foreach (var Vt in Vts) {
                        table.SetAction(state.index, Vt, action);
                    }
                    {
                        table.SetAction(state.index, eEnd, action);
                    }
                }
            }
        }
    }

    var result = new LR0SyntaxInfo(stateList, edgeList, table);

    return result;
}

LR(0)状态求解闭包的算法：

  • 对LR(0)状态中的每个Item，若⏳后面的第一个V是Vn，则将所有的Vn : ⏳ V1 V2 V3 ..作为一个新的Item加入此状态。

  • 迭代至不再新增Item。

static void Closure(this LR0State state, VnRegulationDraft[] eRegulations) {
    var queue = new Queue<LR0Item>();
    foreach (var item in state.Items) { queue.Enqueue(item); }
    while (queue.Count > 0) {
        var item = queue.Dequeue();
        string/*Node.type*/ node = item.nodeNext2Dot;
        if (node == null || node.IsVt()) { continue; }

        foreach (var regulation in eRegulations) {
            if (regulation.left == node) {
                const int dotPosition = 0;
                var newItem = LR0Item.GetItem(regulation, dotPosition);
                if (state.TryInsert(newItem)) {
                    queue.Enqueue(newItem);
                }
            }
        }
    }
}

SLR(1)分析法

算法思想：

  • 拿到第一个Regulation（Vn:V1 V2 V3 .. ;），以 Vn: ⏳ V1 V2 V3 .. ;为初始SLR(1)状态，并求解其闭包。实际上，第一个Regulation就是扩展Regulation。

  • 对每个SLR(1)状态A，让⏳向前移动一个V，得到下一个SLR(1)状态B，并求解其闭包。

  • 将A-V->B设置为SLR(1)边。

  • 设置SLR(1)分析表：对每个SLR(1)边（例如A-V->B），若V是Vt，则在A行V列记录移进到B；若V是Vn，则在A行V列记录跳入B。

  • 设置SLR(1)分析表：对每个SLR(1)状态（例如A）中的每个Item，若Item中的⏳位于Regulation末尾，一般情况下，则在A行全部FOLLOW(Vn)列记录用Regulation规约；特殊情况（Regulation是扩展Regulation）下，则在A行'¥'列记录完成。

在记录用Regulation规约方面，SLR(1)比LR(0)细腻，其他方面并无不同。

public static SLR1SyntaxInfo GetSLR1SyntaxInfo(this VnRegulationDraft[] regulations,
    VnRegulationDraft[] eRegulations, Dictionary<string, FOLLOW> eFOLLOWDict) {
    var stateList = new SLR1StateList();
    var edgeList = new SLR1EdgeList();
    var queue = new Queue<SLR1State>(); {
        var firstItem = SLR1Item.GetItem(eRegulations[0], 0);
        var firstState = new SLR1State(firstItem); Closure(firstState, eRegulations);
        stateList.TryInsert(firstState);
        queue.Enqueue(firstState);
    }
    while (queue.Count > 0) {
        var from = queue.Dequeue();
        foreach (var item in from.Items) {
            string/*Node.type*/ V = item.nodeNext2Dot;
            if (V == null) { continue; }

            var to = Goto(from, V); Closure(to, eRegulations);
            if (stateList.TryInsert(to)) { // to是新状态
                queue.Enqueue(to);
                var edge = new SLR1Edge(from, V, to);
                edgeList.TryInsert(edge);
            }
            else { // to是已有状态
                int t = stateList.IndexOf(to);
                var oldTo = stateList.States[t];
                var edge = new SLR1Edge(from, V, oldTo);
                edgeList.TryInsert(edge);
            }
        }
    }
    
    var table = new LRParsingTableDraft();
    foreach (var edge in edgeList.Edges) {
        if (edge.V.IsVt()) {
            // shift action
            table.SetAction(edge.from.index, edge.V, new LRShiftInActionDraft(edge.to.index));
        }
        else { // V is Vn
            // goto action
            table.SetAction(edge.from.index, edge.V, new LRGotoActionDraft(edge.to.index));
        }
    }
    var eLeft = eRegulations[0].left; // the S' in many books.
    var eEnd = '¥';
    foreach (var state in stateList.States) {
        foreach (var item in state.Items) {
            string/*Node.type*/ V = item.nodeNext2Dot;
            if (V == null) {
                if (item.VnRegulation.left == eLeft) {
                    // accept action
                    var action = new LRAcceptActionDraft();
                    table.SetAction(state.index, eEnd, action);
                }
                else {
                    // reduction action
                    int reductionIndex = Array.IndexOf(eRegulations, item.VnRegulation) - 1;
                    var action = new LRReducitonActionDraft(reductionIndex);
                    if (!eFOLLOWDict.TryGetValue(item.VnRegulation.left, out FOLLOW follow)) { throw new Exception(algorithmError); }
                    foreach (var Vt in follow.Values) {
                        table.SetAction(state.index, Vt, action);
                    }
                }
            }
        }
    }

    var result = new SLR1SyntaxInfo(stateList, edgeList, table);

    return result;
}

SLR(1)状态求解闭包的算法与LR(0)完全相同。

LR(1)分析法

算法思想：

  • 拿到第一个Regulation（Vn:V1 V2 V3 .. ;），以 Vn: ⏳ V1 V2 V3 .. ;为初始LR(1)状态，并求解其闭包。实际上，第一个Regulation就是扩展Regulation。

  • 对每个LR(1)状态A，让⏳向前移动一个V，得到下一个LR(1)状态B，并求解其闭包。

  • 将A-V->B设置为LR(1)边。

  • 设置LR(1)分析表：对每个LR(1)边（例如A-V->B），若V是Vt，则在A行V列记录移进到B；若V是Vn，则在A行V列记录跳入B。

  • 设置LR(1)分析表：对每个LR(1)状态（例如A）中的每个Item，若Item中的⏳位于Regulation末尾，一般情况下，则在A行全部lookAhead列记录用Regulation规约；特殊情况（Regulation是扩展Regulation）下，则在A行'¥'列记录完成。

public static LR1SyntaxInfo GetLR1SyntaxInfo(this VnRegulationDraft[] regulations,
    VnRegulationDraft[] eRegulations, Dictionary<string, bool> eNullableDict, Dictionary<string, FIRST> eFIRSTDict) {
    var stateList = new LR1StateList();
    var edgeList = new LR1EdgeList();
    var eEnd = '¥';
    var queue = new Queue<LR1State>(); {
        var firstItem = LR1Item.GetItem(eRegulations[0], 0, eEnd);
        var firstState = new LR1State(firstItem); Closure(firstState, eRegulations, eNullableDict, eFIRSTDict);
        stateList.TryInsert(firstState);
        queue.Enqueue(firstState);
    }
    while (queue.Count > 0) {
        var from = queue.Dequeue();
        foreach (var item in from.Items) {
            string/*Node.type*/ V = item.nodeNext2Dot;
            if (V == null) { continue; }

            var to = Goto(from, V); to.Closure(eRegulations, eNullableDict, eFIRSTDict);
            if (stateList.TryInsert(to)) { // to是新状态
                queue.Enqueue(to);
                var edge = new LR1Edge(from, V, to);
                edgeList.TryInsert(edge);
            }
            else { // to是已有状态
                int t = stateList.IndexOf(to);
                var oldTo = stateList.States[t];
                var edge = new LR1Edge(from, V, oldTo);
                edgeList.TryInsert(edge);
            }
        }
    }

    var table = new LRParsingTableDraft();
    foreach (var edge in edgeList.Edges) {
        if (edge.V.IsVt()) {
            // shift in action
            table.SetAction(edge.from.index, edge.V, new LRShiftInActionDraft(edge.to.index));
        }
        else { // V is Vn
            // goto action
            table.SetAction(edge.from.index, edge.V, new LRGotoActionDraft(edge.to.index));
        }
    }
    var eLeft = eRegulations[0].left; // the S' in many books.
    foreach (var state in stateList.States) {
        foreach (var item in state.Items) {
            string/*Node.type*/ V = item.nodeNext2Dot;
            if (V == null) {
                if (item.VnRegulation.left == eLeft) {
                    // accept action
                    var action = new LRAcceptActionDraft();
                    table.SetAction(state.index, eEnd, action);
                }
                else {
                    // reduction action
                    int reductionIndex = Array.IndexOf(eRegulations, item.VnRegulation) - 1;
                    var action = new LRReducitonActionDraft(reductionIndex);
                    {
                        table.SetAction(state.index, item.lookAhead, action);
                    }
                }
            }
        }
    }

    var result = new LR1SyntaxInfo(stateList, edgeList, table);

    return result;
}

LR(1)状态求解闭包的算法：

  • 对LR(1)状态中的每个Item（left : 某V 某V .. ⏳ V 某V1 某V2 .. ; z），若⏳后面的第一个V是Vn，则将所有的Vn : ⏳ V1 V2 V3 .. ; lookAhead加入此状态，其中的lookAhead=FIRST(某V1 某V2 .. z)。

  • 迭代至不再新增Item。

private static void Closure(this LR1State state, VnRegulationDraft[] eRegulations,
    Dictionary<string/*Node.type*/, bool> emptyDict, Dictionary<string, FIRST> firstDict) {
    var queue = new Queue<LR1Item>();
    foreach (var item in state.Items) { queue.Enqueue(item); }
    while (queue.Count > 0) {
        var item = queue.Dequeue();
        string/*Node.type*/ node = item.nodeNext2Dot;
        if (node == null || node.IsVt()) { continue; }

        nodeRegulations = eRegulations.GetVnRegulations(left: node);
        first = GetFIRST(item.betaZ, firstDict, emptyDict);
        foreach (var regulation in nodeRegulations) {
            foreach (var lookAhead in first.Values) {
                const int dotPosition = 0;
                var newItem = LR1Item.GetItem(regulation, dotPosition, lookAhead);
                if (state.TryInsert(newItem)) {
                    queue.Enqueue(newItem);
                }
            }
        }
    }
}

LALR(1)分析法

算法思想：

  • 拿到第一个Regulation（Vn:V1 V2 V3 .. ;），以 Vn: ⏳ V1 V2 V3 .. ;为初始LR(1)状态，并求解其闭包。实际上，第一个Regulations就是扩展Regulation。

  • 对每个LR(1)状态A，让⏳向前移动一个V，得到下一个LR(1)状态B，并求解其闭包。

  • 将A-V->B设置为LR(1)边。

  • 设置LR(1)分析表：对每个LR(1)边（例如A-V->B），若V是Vt，则在A行V列记录移进到B；若V是Vn，则在A行V列记录跳入B。

  • 设置LR(1)分析表：对每个LR(1)状态（例如A）中的每个Item，若Item中的⏳位于Regulation末尾，一般情况下，则在A行全部lookAhead列记录用Regulation规约；特殊情况（Regulation是扩展Regulation）下，则在A行'¥'列记录完成。

乍一看，LALR(1)算法与LR(1)算法完全相同。它们只在一点上有区别：Regulation相同、⏳位置相同而lookAhead不同的两个状态，在LALR(1)眼里是相同的，在LR(1)眼里是不同的。

public static LALR1SyntaxInfo GetLALR1SyntaxInfo(this VnRegulationDraft[] regulations,
    VnRegulationDraft[] eRegulations, Dictionary<string, bool> eEmptyDict, Dictionary<string, FIRST> eFIRSTDict) {
    var stateList = new LALR1StateList();
    var edgeList = new LALR1EdgeList();
    var eEnd = '¥';
    var queue = new Queue<LALR1State>(); {
        var firstItem = LALR1Item.GetItem(eRegulations[0], 0, eEnd);
        var firstState = new LALR1State(firstItem); Closure(firstState, eRegulations, eEmptyDict, eFIRSTDict);
        stateList.TryInsert(firstState);
        queue.Enqueue(firstState);
    }
    while (queue.Count > 0) {
        var from = queue.Dequeue();
        foreach (var item in from.Items) {
            string/*Node.type*/ V = item.nodeNext2Dot;
            if (V == null) { continue; }

            var to = Goto(from, V); to.Closure(eRegulations, eEmptyDict, eFIRSTDict);
            if (stateList.TryInsert(to)) { // to是新状态
                queue.Enqueue(to);
                var edge = new LALR1Edge(from, V, to);
                edgeList.TryInsert(edge);
            }
            else { // to是已有状态
                int t = stateList.IndexOf(to);
                var oldTo = stateList.States[t];

                // add lookAheads in toState to target.
                var updated = false;
                foreach (var item in to.Items) { if (oldTo.TryInsert(item)) { updated = true; } }
                if (updated) { queue.Enqueue(oldTo); }

                var edge = new LALR1Edge(from, V, oldTo);
                edgeList.TryInsert(edge);
            }
        }
    }
    
    var table = new LRParsingTableDraft();
    foreach (var edge in edgeList.Edges) {
        if (edge.V.IsVt()) {
            // shift in action
            table.SetAction(edge.from.index, edge.V, new LRShiftInActionDraft(edge.to.index));
        }
        else {
            // goto action
            table.SetAction(edge.from.index, edge.V, new LRGotoActionDraft(edge.to.index));
        }
    }
    var eLeft = eRegulations[0].left; // the S' in many books.
    foreach (var state in stateList.States) {
        foreach (var item in state.Items) {
            string/*Node.type*/ V = item.nodeNext2Dot;
            if (V == null) {
                if (item.VnRegulation.left == eLeft) {
                    // accept action
                    var action = new LRAcceptActionDraft();
                    table.SetAction(state.index, eEnd, action);
                }
                else {
                    // reduction action
                    int reductionIndex = Array.IndexOf(eRegulations, item.VnRegulation) - 1;
                    var action = new LRReducitonActionDraft(reductionIndex);
                    {
                        table.SetAction(state.index, item.lookAhead, action);
                    }
                }
            }
        }
    }

    var result = new LALR1SyntaxInfo(stateList, edgeList, table);

    return result;
}

LALR(1)状态求解闭包的算法与LR(1)完全相同。

其他

快速比较两个集合

LR(0)状态、SLR(1)状态、LALR(1)状态、LR(1)状态都是各自Item的集合。计算语法分析表时，需要比较两个状态是否相同，这实质上就是比较两个集合包含的元素是否完全相同。

要想快速比较两个集合是否相同，就得先排序，而后比较排序完毕的集合。如果对排序完毕的集合，先计算int Hashcode并缓存之，那么，只需比较两个Hashcode是否相等即可。当然，如果集合新增了元素，就要重新计算Hashcode，这意味着需要有一个bool dirty;标记是否需要重新计算Hashcode。

在我们的应用场景里，只需要新增元素，不需要修改或删除元素，因而实现起来就简单得多。

据此，我实现了对IList<T>的二分法快速插入算法：

    public static bool TryBinaryInsert<T>(this IList<T> list, T item)
        where T : IComparable<T> {
        bool inserted = false;

        if (list == null || item == null) { return inserted; }

        int left = 0, right = list.Count - 1;
        if (right < 0) {
            list.Add(item);
            inserted = true;
        }
        else {
            while (left < right) {
                int mid = (left + right) / 2;
                T current = list[mid];
                int result = item.CompareTo(current);
                if (result < 0) { right = mid; }
                else if (result == 0) { left = mid; right = mid; }
                else { left = mid + 1; }
            }
            {
                T current = list[left];
                int result = item.CompareTo(current);
                if (result < 0) {
                    list.Insert(left, item);
                    inserted = true;
                }
                else if (result > 0) {
                    list.Insert(left + 1, item);
                    inserted = true;
                }
            }
        }

        return inserted;
    }

擦除控制台的文字

可以通过输出退格符'\u0008'来退回到控制台的上一个char的位置，相当于手动按一次键盘上的退格键（但不删除char）。这在显示进度的时候很有用。下面的代码可以擦除上次写的内容，写入新的内容：

    private static int lastOutputLength = 0;
    /// <summary>
    /// erase content written the last time and write something new.
    /// </summary>
    /// <param name="content"></param>
    public static void Rewrite(string content) {
        if (content == null) { content = string.Empty; }

        var currentLength = content.Length;
        var delta = lastOutputLength - currentLength;
        for (int t = 0; t < delta; t++) { Console.Write('\u0008'); } // move back
        for (int t = 0; t < delta; t++) { Console.Write(' '); } // erase with space
        for (int t = 0; t < lastOutputLength; t++) { Console.Write('\u0008'); } // move back 
        Console.Write(content);
        lastOutputLength = content.Length;
    }

用Mermaid画图

如果能画出词法分析自动机和语法分析状态机的图，会极大提升学习、开发、调试的效率。将自动机导出为Mermaid格式的文件(*.mmd)即可实现这个功能。本文的图示，除了Calc文法的全部Token的自动机外，都是自动导出的mmd文件，在浏览器中实时渲染的。

ASCII码

为处理正则表达式，我整理了ASCII码及其10进制和16进制表，以便查阅。

 #032 !#033 "#034 ##035 $#036 %#037 &#038 '#039
(#040 )#041 *#042 +#043 ,#044 -#045 .#046 /#047
0#048 1#049 2#050 3#051 4#052 5#053 6#054 7#055 8#056 9#057
:#058 ;#059 <#060 =#061 >#062 ?#063 @#064
A#065 B#066 C#067 D#068 E#069 F#070 G#071 H#072 I#073 J#074
K#075 L#076 M#077 N#078 O#079 P#080 Q#081 R#082 S#083 T#084
U#085 V#086 W#087 X#088 Y#089 Z#090
[#091 \#092 ]#093 ^#094 _#095 `#096
a#097 b#098 c#099 d#100 e#101 f#102 g#103 h#104 i#105 j#106
k#107 l#108 m#109 n#110 o#111 p#112 q#113 r#114 s#115 t#116
u#117 v#118 w#119 x#120 y#121 z#122
{#123 |#124 }#125 ~#126

 \u20 !\u21 "\u22 #\u23 $\u24 %\u25 &\u26 '\u27
(\u28 )\u29 *\u2A +\u2B ,\u2C -\u2D .\u2E /\u2F
0\u30 1\u31 2\u32 3\u33 4\u34 5\u35 6\u36 7\u37 8\u38 9\u39
:\u3A ;\u3B <\u3C =\u3D >\u3E ?\u3F @\u40
A\u41 B\u42 C\u43 D\u44 E\u45 F\u46 G\u47 H\u48 I\u49 J\u4A
K\u4B L\u4C M\u4D N\u4E O\u4F P\u50 Q\u51 R\u52 S\u53 T\u54
U\u55 V\u56 W\u57 X\u58 Y\u59 Z\u5A
[\u5B \\u5C ]\u5D ^\u5E _\u5F `\u60
a\u61 b\u62 c\u63 d\u64 e\u65 f\u66 g\u67 h\u68 i\u69 j\u6A
k\u6B l\u6C m\u6D n\u6E o\u6F p\u70 q\u71 r\u72 s\u73 t\u74
u\u75 v\u76 w\u77 x\u78 y\u79 z\u7A
{\u7B |\u7C }\u7D ~\u7E

  ! " # $ % & '
( ) * + , - . /
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
: ; < = > ? @
A B C D E F G H I J K L M
N O P Q R S T U V W X Y Z
[ \ ] ^ _ `
a b c d e f g h i j k l m
n o p q r s t u v w x y z
{ | } ~

总结

近期有其他事务要处理，不得不暂停。目前还有这几个问题没有写完：

  • 把词法分析过程、语法分析过程、语义分析过程、分析表生成过程都导出为更生动的gif动图。

  • 在文法中增加对注释Token的支持，免去手动添加识别注释的麻烦。

  • 修改Grammar的设定，让多个%%xxx%%指向同一个Vt。这才更接近lex的功能。

  • 优化识别关键字的代码：不将关键字纳入Automaton，减少啰嗦的状态。

  • 使用特殊边，避免遇到[a-z]{min, max}时批量复制子regex。

  • 支持错误处理功能。

如果读者想认真学本文介绍的算法，但耐心不足，可以看看（https://www.cnblogs.com/bitzhuwei/p/explore-compiling.html）。

posted @ 2023-05-14 22:37  BIT祝威  阅读(745)  评论(0)  编辑  收藏  举报
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