Системное программное обеспечение. Лабораторный практикум - [24]

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).