Second-词法分析

编译器阶段

• 源程序 -> 编译器 -> 目标程序
• 编译器: 前端 -> 中间表示 -> 后端
  • 前端: 词法分析器 -> 记号 -> 语法分析器
  • 中间表示: 抽象语法树
  • 后端: 语义分析器
• 词法分析器: 一段程序代码，主要功能是把字符流转变为记号流
• 词法分析器列子：
  • 字符流输入：if (x > 5)
  • 词法分析结果：IF LPAREN IDENT(x) GT INT(5) RPAREN
  • 词法分析步骤：
  • 把字符流转变为编译器内部定义的数据结构，编码所能识别出的词法单元
  • 读入i,识别i之后把它转换为数据结构：k=IDENT;lexeme=i;
  • 读入f,识别f之后把它转换为数据结构：k=IDENT;lexeme=f;
  • 读入空格,转到终态，查表识别关键字，返回关键字：IF;
  • 读入(,识别(之后把它转换为数据结构：k=LPAREN;lexeme=nil;
  • 读入x,识别x之后把它转换为数据结构：k=IDENT;lexeme=x;
  • 读入空格,转到终态，查表识别关键字，返回标识符：IDENT(x);
  • ……
• 记号的数据结构定义

enum kind {
    IF, LPAREN, ID, ...
    };

struct token {
    enum kind k;
    char *lexeme;
    }

词法分析器的实现方法

• 两种方案：
  1. 手工编码：需要如何转换自己编写代码实现
     • 相对复杂、且易于出错
     • 目前非常流行的实现方法：GCC,LLVM…
  2. 词法分析器的生成器：输入其声明式的规范，即可自动生成词法分析器实现代码
     • 可快速原型、代码量较少
     • 但较难控制细节

词法分析器的手工编码

状态转换图

• 识别高级语言的单词符号
• 状态转换图算法

token nextToken()
    c = getChar();
    switch(c)
        case ‘<‘: c = getChar();
                  switch(c)
                  case ‘=‘: return LE;
                  case ‘>‘: return NE;
                  default: rollback();return LT;
        case ‘=‘: return EQ;
        case ‘>‘: c = nextChar();
                  switch(c)
                  ...

• 标识符转换图

• 初始状态下的字符是字母或下划线，转换到1状态，如果是字母或数字或下划线，执行闭包，如果为其他字符则进入终态，返回标记号，回退其他字符到初始态进行下一轮识别
• 关键字表算法
  • 对给定语言中所有的关键字，构造关键字构成的哈希表H
  • 对所有的标识符合关键字，先统一按标识符的状态转换图进行识别
  • 识别完后，进一步查表H看是否是关键字
  • 通过合理的构造哈希表H（完美哈希），可以O(1)时间完成

词法分析器的自动生成

正则表达式

• 对状态转换图的概念加以形式化，便于词法分析器的自动生成
• 对给定的字符集∑={c1,c2,c3…,cn}
• 归纳定义：其中前两种是基本，后三种是归纳
  • 空串ε是正则表达式
  • 对于任意c∈∑,c是正则表达式
  • 选择 M|N = {M,N}
  • 连接 MN = {mn|m∈M,n∈N}
  • 闭包 M* = {ε,M,MM,MMM,…}
• 正则表达式的形式表示,其中前两种是基本，后三种是归纳

 1.  e -> ε
 2.  | c （c∈∑）
 3.  | e | e
 4.  | e e
 5.  | e*`

• 问题：对于给定字符集∑={a,b},可以写出哪些正则表达式

    1. ε
    2. a,b
    3. ε|ε, ε|a,...
    4. εa,εb,ab,εε,a(ε|a),a(ε|b),...
    5. (a(ε|a))*,ε闭包...

• 例子：关键字 ∑= ASCII

if: i ε ∑, f ε ∑,i与f之间存在一个连接符，连接后依然是正则表达式
int: i ε ∑, n ε ∑,t ε ∑, 它们之间存在两个连接符，由正则表达式的归纳可知它们依然是正则表达式

• 例子：标识符

• 用正则表达式表示：（26+26+1）（26+26+10+1）
• （a|b|…|z|A|B|…|Z|下划线）(a|b|…|z|A|B|…|Z|_|1|2|…|0)
  • 语法糖：都可以用正则表达式求得，但是比正则表达式容易使用

有限状态自动机(FA)

• 更一般化得状态转换图,分为DFA和NFA
• 输入的字符串 -> FA -> {Yes, No}
• M = (∑,S,q0,F,δ) -> (字母表，状态集，初始状态，终结状态集，转移函数)
• DFA自动机例子: 对于任意的字符，最多有一个状态可以转移

• 字母表：{a,b}
• 状态集：{0，1，2}
• 初始状态：0
• 终结状态集：{2}
• 转移函数：

{(q0,a)->q1,(q0,b)->q0,
 (q1,a)->q2,(q1,b)->q1,
 (q2,a)->q2,(q2,b)->q2,
 ...
 }

• NFA自动机例子: 对于任意的字符，有多于一个状态可以转移

- 字母表：{a,b}

- 状态集：{0，1，}

- 初始状态：0

- 终结状态集：{1}

- 函数转移

{(q0,a)->{q0,q1},
 (q0,b)->{q1},
 (q1,b)->{q0,q1},
 ...
 }

• DFA的实现

RE -> NFA

• 自动生成
  • 声明式的规范 -> NFA -> 词法分析器DFA
  • RE (Thompson算法)-> NFA(子集构造算法) -> DFA(最小化算法) -> 词法分析器代码
• Thompson算法
  • 对基本的RE的直接构造(e -> ε; e -> c)
  • 对复合的RE递归构造(复合：a(b|c)*，递归成最基本的再直接构造)
• 例子：a(b|c)*

  

• 从左到右逐个拆分
  • 最后结果M{{a,b,c},{0-9},0,9,δ}

NFA -> DFA

• 子集构造算法

  

q0 <- eps_closure (n0)  //求n0状态的ε_闭包 -> q0 = {n0};
Q <- {q0}               // Q = {q0};
workList <- q0
while （workList != []）        //当工作表不为空
    remove q from workList      //取出工作表一个元素
    foreach (character c)       // 对256个字符做循环
    t <- e-closure(delta(q,c))  // 求变节点，再求节点闭包
    D[q,c] <- t                 // (q0,c) -> q1
    if (t\not\in Q)
      add t to Q and workList   // 如果子集合t没有包含在集合Q上，则把它加到Q

• 不动点算法，能够运行终止Q={q0,q1,q2,q3,…}元素有限，子集数为2^n
• 最坏情况下的时间复杂度为O(2^n)
• 在实际中不常发生，因为并不是每个子集都会出现
• 算法步骤：
  1. 在起始状态q0下读入∑里的任意一个字符，能够到达的节点状态，再求该节点的ε_闭包，以上描述的两部分求出的范围便是q1子集
  2. 在q1子集的元素中读入∑里的任意一个字符，能够到达的节点状态，再求该节点的ε_闭包，以上描述的两部分求出的范围便是q2子集
  3. 继续求直至没有字母表的字符没有
  4. Q={q0,q1,q2,q3,…}
     • ε_闭包的计算：深度优先，子集首先包括了节点自身

/** 深度优先时间复杂度:O(N) */
// 全局变量，集合，空集
set closure = {};

void eps_closure (x)
    closure += {x}          // 把x加进集合
    forreach (y: x--ε--> y) // x通过边ε到达y
    if (!visited(y))        // 如果y没走过，递归走y
      eps_closure (y)

// 如果一开始有多个节点，则求多个节点的闭包之后求并集

DFA的最小化:简化后的边、状态越少，所需要占用的资源越小

• 算法：Hopcroft:基于等价类的思想

// S:一个状态的集合，split:切分
split(S)
    foreach (character c)
        if (c can split S)
          split S into T1,T2,...,Tk

hopcroft ()
    split all nodes into N,A // 把所有切分为两个不可相容的状态，接受和不可接受状态，
    while (set is still changes)
        split(s)

• 例1

  

• 例2

  

DFA的代码表示

• 转移表—邻接矩阵：状态、字符
• 哈希表
• 词法分析驱动代码
• 最长匹配
• 跳转表
• 具体选择哪一种要取决于实际中，对时间空间的权衡