实现思路是最基本的:正则式->AST->NFA->DFA。 以下是具体步骤: 一. 正则式->AST: 这一步没什么好说的,因为正则表达式的语法较为简单,使用编译原理中的递归下降的方法, 可以很容易的构造出一个语法分析器。 二. AST->NFA: 这里的NFA准确的来说应该是ε-NFA,即带有ε边的非确定的有穷状态自动机。ε边是...
1. 将正则表达式转换为NFA: 首先,我们需要将正则表达式转换为后缀表达式,然后根据后缀表达式构建NFA。这里省略了具体的转换步骤,但需要注意的是,NFA中的状态表示了正则表达式中的每个字符或操作符。 2. 将NFA转换为DFA: 接下来,我们使用子集构造法(Subset Construction)将NFA转换为DFA。这个过程涉及到状态的转移和状态...
我通过对scanner部分原理的了解,确定了他的NFA,再将NFA转化成DFA,并且将状态数最小化。最后根据我所得的DFA与课后TINY的示例程序编写scanner.c。 最后所得的DFA: 2.2.1.3、编程方法: 编程采用C语言。 初始状态设置为START,当需要得到下一个token时,取得此token的第一个字符,并且按照DFA与对此字符的类型的分析,转...
- 编写解析器,将这种格式的文件解析为内部数据结构。 2. **生成NFA**: - 根据正则表达式生成非确定性有限自动机(NFA)。 - 实现NFA的状态和转换函数。 3. **NFA确定化为DFA**: - 实现子集构造算法,将NFA转换为确定性有限自动机(DFA)。 - 实现DFA的状态和转换函数。 4. **DFA最小化**: - 实现DFA最...
实现的大概步骤如下: NFA指的是非确定自动机,对任意的字符,有多个状态可以转换。DFA指的是确定自动机,对任意的字符,最多只有一个状态可以转换。 Thompson算法是一个递归算法,先将单个字符转换为nfa,再根据规则将nfa组合起来。单个字符(比如c)的转化如下 ...
DFA最小化: 文件输入和错误、注释处理:在此阶段编译器读入测试文件,将测试文件中的所有注释清除,根据先前阶段构建的DFA和对应的终态编号分析源文件的各个词素,并将文件转化为词法单元序列提供给语法分析器。数据结构正则表达式转NFA与NFA合并: 正则表达式语法分析树节点数据结构: struct RegTreeNode { // 该节点的操...
构造一个能够识别这个正则表达式所描述的正则语言的确定性有穷自动机(DFA)。在这个构造过程中,一般来说要借助于非确定性有穷自动机(NFA),也就是说,把正则表达式的描述首先转化为与其等价的非确定性有穷自动机,然后再转化为与其等价的确定性有穷自动机。最后生成(输出)的词法分析程序,就是这个确定性有穷自动机的...
pattern 正则表达式 options 为0,或者其他参数选项 errptr 出错消息 erroffset 出错位置 tableptr 指向一个字符数组的指针,可以设置为空NULL。 2. pcre_compile2 函数原型: pcre *pcre_compile2(const char *pattern, int options, int *errorcodeptr, const char **errptr, int *erroffset, const unsigned ch...
2.4.1将正则表达式转换为NFA 2.4.2将NFA转换为DFA 2.5 Lex:词法分析器的生成器 程序设计:词法分析 习题 第3章 语法分析 3.1上下文无关文法 3.1.1推导 3.1.2语法分析树 3.1.3二义性文法 3.1.4文件结束符 3.2预测分析 3.2.1 FIRST集合和FOLLOW集合 ...
这里我们可以看到,创建的 c 语言代码能正确的识别给定文件里的字符串为浮点数,同时他打印出了状态机在识别每个字符时的状态跳转,由此基本断定,我们 c 语言代码的设计基本正确,下一节我们的目的是将当前”手动“的阶段全部用程序来替代,例如将 GoLex 生成的代码进行粘贴等操作我们都用代码来完成,当这些代码生成和代码...