Analizator syntaktyczny
|
|
- Weronika Owczarek
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Analizator syntaktyczny program źródłowy analizator leksykalny token daj nast. token analizator syntaktyczny drzewo rozbioru syntaktycznego analizator semantyczny kod pośredni tablica symboli Analizator Syntaktyczny (parser) ma za zadanie dokonać rozbioru syntaktycznego tekstu źródłowego analizowanego programu. Analizator leksykalny (skaner) dokonuje zamiany tekstu wejściowego na ciąg tokenów. Nie zostaje przy tym zmieniona struktura syntaktyczna programu wejściowego. Parser pracuje na podstawie gramatyki syntaktycznej G s, która na ogół jest gramatyką bezkontekstową. Od parsera oczekujemy odtworzenia wywodu i jakiegoś zanotowania tego wywodu. Najczęściej stosowanym sposobem notowania wyprowadzenia jest podanie ciągu numerów produkcji. Niekiedy równolegle z analizą syntaktyczną parser wykonuje pewne akcje semantyczne jak np. generowanie kodu pośredniego w postaci ONP. tetrad (n-tek), itd. Działanie parsera: * We: ω S (ω jest słowem nad alfabetem S, S jest zbiorem tokenów) Wy: π=p 1...p i...p n (p i numer produkcji) lub err
2 Przykład: G S =<{,,},{id,+,*,(,)},p,> P: (1) + (2) (3) * (4) (5) () (6) id * Analizowane słowo: (id+id)*id Do zbudowania drzewa rozbioru syntakt. (podstawa konstrukcji kodu wynikowego) niezbędna jest wiadomość, że ciąg numerów produkcji związany jest z wywodem (tutaj) lewostronnym ( id + ) id (2) (3) (4) (5) (1) (2) (4) (6) (4) (6) (6) * * ()* (+)* (+)* (+)* (id+)* (id+)* (id+id)* (id+id)* id acc ciąg numerów produkcji jest wyjściem z parsera
3 Definicja zbiorów IRS i OLLOW G = < N,, P, Z > G BK IRS K (α) = {x * : (α*xβ x =k) (α*x x <k); α,β (N ) * } Zbiór IRS K (α) jest zbiorem wszystkich terminalnych przedrostków długości k (lub mniejszej, jeżeli z α wyprowadza się łańcuch terminalny krótszy niż k) łańcuchów, które mogą być wyprowadzalne z α OLLOW K (β) = {x * : (Z*αβγ x IRS K (γ); α,β,γ (N ) * } Zbiór OLLOW K (β) zawiera terminalne łańcuchy o długości k (lub mniejszej patrz powyżej), które mogą pojawić się w wyprowadzeniach jako następniki β. Uwaga: jeśli OLLOW K (β) zawiera x: x <k, to wówczas zastępujemy x przez x$, gdzie $ prawy ogranicznik słowa (dla wygody). Wyznaczanie IRS 1 dla gramatyki G=<N,, P, Z> G BK Wyznaczanie IRS 1 (x) dla x (N ) (1) if x then IRS 1 (x):={x}; (2) if (x ε) P then IRS 1 (x):= IRS 1 (x) {ε}; (3) if x N and (x y 1 y 2...y k ) P then begin IRS 1 (x):=irs 1 (x) (IRS 1 (y 1 )\{ε}) for i:=2 to k do if (ε IRS 1 (y 1 ))and...and(ε IRS 1 (y i-1 )) then IRS 1 (x):=irs 1 (x) (IRS 1 (y i )\{ε}); if (ε IRS 1 (y 1 ))and...and(ε IRS 1 (y k )) then IRS 1 (x):=irs 1 (x) {ε} end; Aby wyznaczyć IRS 1 (x) dla wszystkich X (N ) należy stosować reguły (1), (2) i (3) tak długo, aż nic nowego nie da się dołączyć do któregokolwiek zbioru IRS 1 (x). Wyznaczanie IRS 1 (x 1 x 2...x n ) IRS 1 (x 1 x 2 x n ):=IRS 1 (x 1 )\{ε} for i:=2 to k do if (ε IRS 1 (x 1 ))and and(ε IRS 1 (x i-1 ))then IRS 1 (x 1 x n ):= IRS 1 (x 1 x n ) (IRS 1 (x i )\{ε}); if (ε IRS 1 (x 1 ))and and(ε IRS 1 (x n )) then IRS 1 (x 1 x n ):= IRS 1 (x 1 x n ) {ε};
4 Wyznaczenie OLLOW 1 dla wszystkich A N Stosować poniższe reguły (1), (2), (3) dopóty nic nowego nie może już zostać dodane do żadnego zbioru OLLOW 1. (1) OLLOW 1 (Z):=OLLOW 1 (Z) {$} (2) if (A αbβ) P then OLLOW 1 (B):=OLLOW 1 (B) (IRS 1 (β)\{ε}) (3) if (A αb) P or ((A αbβ) P and (ε IRS 1 (β))) then OLLOW 1 (B):=OLLOW 1 (B) OLLOW 1 (A); Przykład: (1) ` (2) +` ε (3) ` (4) ` *` ε (5) () id IRS 1 [+]={+} IRS 1 [*]={*} IRS 1 [(]={(} IRS 1 [)]={)} IRS 1 [id]={id} IRS 1 ()={(, id} IRS 1 (`)={ε,+} IRS 1 ()={(, id } IRS 1 (`)={ε,*} IRS 1 ()={(, id} OLLOW 1 ()={$,)} OLLOW 1 (`)={$,)} OLLOW 1 ()={+,),$} OLLOW 1 (`)={+,),$} OLLOW 1 ()={+,*,),$}
5 Generacja parsera: We: gramatyka syntaktyczna G S =<N S, S,P S,Z S > (oznaczana dalej G=<N,,P,Z>) Wy: algorytm parsera Algorytm parsera musi być efektywny. Uniwersalny algorytm arley a ma dla gramatyki bezkontekstowej (bez ograniczeń na jednoznaczność) złożoność obliczeniową: czasową O(n 3 ), pamięciową O(n 2 ), zaś dla gramatyk jednoznacznych złożoność czasowa wynosi O(n 2 ). Są to złożoności niedopuszczalne w praktyce. Musimy się posługiwać algorytmami prostszymi, ale wiąże się to z zawężeniem klasy gramatyk. Dla gramatyk LL(k) i LR(k) złożoność obliczeniowa algorytmu parsera wynosi: czasowa O(n) oraz pamięciowa O(n). Dalej rozpatrywane będą algorytmy parsingu dla gramatyk LL(k) i LR(k) przeglądanie wejścia od lewej do prawej LR(k) odtwarzanie wywodu prawostronnego metodą bottom-up LL(k) liczba symboli, które trzeba podglądać na wejściu, aby jednoznacznie określić numer produkcji, którą należy zastosować przeglądanie wejścia od lewej do prawej odtwarzanie wywodu lewostronnego metodą top-down liczba symboli, które trzeba podglądać na wejściu, aby jednoznacznie określić numer produkcji, którą należy zastosować
6 Na ogół stosowane są gramatyki: LL(1) LR(1) oraz jej podklasy SLR(1) oraz LALR(1), dające możliwość znacznego uproszczenia algorytmu parsingu przy niewielkim ograniczeniu możliwości gramatyki.
Metody Kompilacji Wykład 8 Analiza Syntaktyczna cd. Włodzimierz Bielecki WI ZUT
Metody Kompilacji Wykład 8 Analiza Syntaktyczna cd Analiza Syntaktyczna Wstęp Parser dostaje na wejściu ciąg tokenów od analizatora leksykalnego i sprawdza: czy ciąg ten może być generowany przez gramatykę.
Bardziej szczegółowoGramatyka operatorowa
Gramatyki z pierwszeństwem operatorów Teoria kompilacji Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Gramatyka operatorowa Definicja: G = G BK jest gramatyką operatorową (i) (ii) G jest gramatyką
Bardziej szczegółowoMetody Kompilacji Wykład 7 Analiza Syntaktyczna
Metody Kompilacji Wykład 7 Analiza Syntaktyczna Parsowanie Parsowanie jest to proces określenia jak ciąg terminali może być generowany przez gramatykę. Włodzimierz Bielecki WI ZUT 2/57 Parsowanie Dla każdej
Bardziej szczegółowoPlan wykładu. Kompilatory. Literatura. Translatory. Literatura Translatory. Paweł J. Matuszyk
Plan wykładu (1) Paweł J. Matuszyk AGH Kraków 1 2 tor leksykalny tor syntaktyczny Generator pośredniego Generator wynikowego Hopcroft J. E., Ullman J. D., Wprowadzenie do teorii automatów, języków i obliczeń,
Bardziej szczegółowoJęzyki formalne i automaty Ćwiczenia 3
Języki formalne i automaty Ćwiczenia 3 Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... 1 Wstęp teoretyczny... 2 Algorytm LL(1)... 2 Definicja zbiorów FIRST1 i FOLLOW1... 3 Konstrukcja tabeli parsowania
Bardziej szczegółowoAnaliza leksykalna 1. Teoria kompilacji. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki
Analiza leksykalna 1 Teoria kompilacji Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Zadanie analizy leksykalnej Kod źródłowy (ciąg znaków) Analizator leksykalny SKANER Ciąg symboli leksykalnych (tokenów)
Bardziej szczegółowo3.4. Przekształcenia gramatyk bezkontekstowych
3.4. Przekształcenia gramatyk bezkontekstowych Definicje Niech będzie dana gramatyka bezkontekstowa G = G BK Symbol X (N T) nazywamy nieużytecznym w G G BK jeśli nie można w tej gramatyce
Bardziej szczegółowo0.1 Lewostronna rekurencja
0.1 Lewostronna rekurencja Sprawdź czy poniższa gramatyka E jest zgodna z LL(1), tzn. czy umożliwia przeprowadzenie analizy bez powrotu z wyprzedzeniem o jeden symbol. Wyjaśnienie pojęcia LL(1): Pierwsze
Bardziej szczegółowoAnaliza leksykalna 1. Języki formalne i automaty. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki
Analiza leksykalna 1 Języki formalne i automaty Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Zadanie analizy leksykalnej Kod źródłowy (ciąg znaków) Analizator leksykalny SKANER Ciąg symboli leksykalnych
Bardziej szczegółowoWykład 5. Jan Pustelnik
Wykład 5 Jan Pustelnik Konstruowanie parsera Istnieje kilka podstawowych metod konstrukcji parsera bez nawracania Ze względów wydajnościowych parser bez nawracania jest jedynym sensownym rozwiązaniem (prawo
Bardziej szczegółowoAutomat ze stosem. Języki formalne i automaty. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki
Automat ze stosem Języki formalne i automaty Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Automat ze stosem (1) dno stosu Stos wierzchołek stosu Wejście # B B A B A B A B a b b a b a b $ q i Automat ze
Bardziej szczegółowoJęzyki formalne i automaty Ćwiczenia 4
Języki formalne i automaty Ćwiczenia 4 Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... 1 Wstęp teoretyczny... 2 Sposób tworzenia deterministycznego automatu skończonego... 4 Intuicyjne rozumienie konstrukcji
Bardziej szczegółowoMatematyczne Podstawy Informatyki
Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Gramatyki bezkontekstowe I Gramatyką bezkontekstową
Bardziej szczegółowoGramatyki rekursywne
Gramatyki bezkontekstowe, rozbiór gramatyczny eoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Gramatyki rekursywne Niech będzie dana gramatyka bezkontekstowa G =
Bardziej szczegółowoJęzyki formalne i automaty Ćwiczenia 2
Języki formalne i automaty Ćwiczenia 2 Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... 1 Wstęp teoretyczny... 2 Metoda brute force... 2 Konwersja do postaci normalnej Chomskiego... 5 Algorytm Cocke a-youngera-kasamiego
Bardziej szczegółowoOdtworzenie wywodu metodą wstępującą (bottom up)
Przeglądane wejśca od lewej strony do prawej L (k) Odtwarzane wywodu prawostronnego Wystarcza znajomosc "k" następnych symbol łańcucha wejścowego hstor dotychczasowych redukcj, aby wyznaczyc jednoznaczne
Bardziej szczegółowoZadanie analizy leksykalnej
Analiza leksykalna 1 Teoria kompilacji Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Zadanie analizy leksykalnej Przykład: We: COST := ( PRICE + TAX ) * 0.98 Wy: id 1 := ( id 2 + id 3 ) * num 4 Tablica symboli:
Bardziej szczegółowoUproszczony schemat działania kompilatora
Uproszczony schemat działania kompilatora Wykład7,str.1 program źródłowy ciąg leksemów drzewo wywodu drzewo i tablice symboli analiza leksykalna analiza syntaktyczna analiza semantyczna KOMPILATOR generacja
Bardziej szczegółowo2.2. Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky'ego
2.2. Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky'ego Gramatyka Gramatyką G nazywamy czwórkę uporządkowaną G = gdzie: N zbiór symboli nieterminalnych, T zbiór symboli terminalnych, P zbiór
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do analizy składniowej. Bartosz Bogacki.
Wprowadzenie do analizy składniowej Bartosz Bogacki Bartosz.Bogacki@cs.put.poznan.pl Witam Państwa. Wykład, który za chwilę Państwo wysłuchają dotyczy wprowadzenia do analizy składniowej. Zapraszam serdecznie
Bardziej szczegółowoUproszczony schemat działania kompilatora
Wykład7,13XI2009,str.1 Uproszczony schemat działania kompilatora program źródłowy ciąg leksemów drzewo wywodu drzewo i tablice symboli analiza leksykalna analiza syntaktyczna analiza semantyczna KOMPILATOR
Bardziej szczegółowoGramatyki atrybutywne
Gramatyki atrybutywne, część 1 (gramatyki S-atrybutywne Teoria kompilacji Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Gramatyki atrybutywne Do przeprowadzenia poprawnego tłumaczenia, oprócz informacji
Bardziej szczegółowoJIP. Analiza składni, gramatyki
JIP Analiza składni, gramatyki Książka o różnych językach i paradygmatach 2 Polecam jako obowiązkową lekturę do przeczytania dla wszystkich prawdziwych programistów! Podsumowanie wykładu 2 3 Analiza leksykalna
Bardziej szczegółowoWłączenie analizy leksykalnej do analizy składniowej jest nietrudne; po co więc jest wydzielona?
Po co wydziela się analizę leksykalną? Wykład7,str1 Włączenie analizy leksykalnej do analizy składniowej jest nietrudne; po co więc jest wydzielona? 1 Analiza leksykalna jest prostsza niż składniowa leksyka
Bardziej szczegółowoGeneratory analizatorów
Generatory analizatorów Generator analizatora leksykalnego flex ( http://www.gnu.org/software/flex/ ) Generator analizatora składniowego bison ( http://www.gnu.org/software/bison/ ) Idea ogólna Opis atomów
Bardziej szczegółowo10. Translacja sterowana składnią i YACC
10. Translacja sterowana składnią i YACC 10.1 Charakterystyka problemu translacja sterowana składnią jest metodą generacji przetworników tekstu języków, których składnię opisano za pomocą gramatyki (bezkontekstowej)
Bardziej szczegółowoGramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky ego. Gramatyka
Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky ego Teoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Gramatyka Gramatyką G nazywamy czwórkę uporządkowaną gdzie: G =
Bardziej szczegółowoAnaliza semantyczna. Gramatyka atrybutywna
Analiza semantyczna Do przeprowadzenia poprawnego tłumaczenia, oprócz informacji na temat składni języka podlegającego tłumaczeniu, translator musi posiadać możliwość korzystania z wielu innych informacji
Bardziej szczegółowoEfektywna analiza składniowa GBK
TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI Efektywna analiza składniowa GBK Rozbiór zdań i struktur zdaniowych jest w wielu przypadkach procesem bardzo skomplikowanym. Jego złożoność zależy od rodzaju reguł produkcji
Bardziej szczegółowoGRAMATYKI BEZKONTEKSTOWE
GRAMATYKI BEZKONTEKSTOWE PODSTAWOWE POJĘCIE GRAMATYK Przez gramatykę rozumie się pewien układ reguł zadający zbiór słów utworzonych z symboli języka. Słowa te mogą być i interpretowane jako obiekty językowe
Bardziej szczegółowoProgram We Kompilator Wy Źródłowy
1. Aho A.V., Ullman J.D. - The Theory of Parsing, Translation and Compiling.1972. 2. Foster J.M. - Automatyczna analiza składniowa. 1976 3. Gries D. - Konstrukcja translatorów dla maszyn cyfrowych, 1984
Bardziej szczegółowoWybrane narzędzia do tworzenia analizatorów leksykalnych i składniowych w C/C++ by Kapitol Team
Wybrane narzędzia do tworzenia analizatorów leksykalnych i składniowych w C/C++ by Kapitol Team Flex a generatory skanerów C++ 2 sposoby wymuszenia stworzenia skanera w C++ flex -+ flexfile.l użycie %option
Bardziej szczegółowoZYKI BEZKONTEKSTOWE (KLASA
Spis treści 6. JĘZYKI BEZKONTEKSTOWE (KLASA "2")... 2 6.1. GRAMATYKI BEZKONTEKSTOWE... 2 6.2. AUTOMATY ZE STOSEM... 12 7. DETERMINISTYCZNE JĘZYKI BEZKONTEKSTOWE I ICH AKCEPTORY... 16 7.1. GRAMATYKI I JĘZYKI
Bardziej szczegółowoPARADYGMATY I JĘZYKI PROGRAMOWANIA. Analiza leksykalna i syntaktyczna. w- 5
PARADYGMATY I JĘZYKI PROGRAMOWANIA Analiza leksykalna i syntaktyczna. Treść 2 Wstęp Analiza leksykalna Analiza syntaktyczna Rekurencja zstępująca Parsery LL Parsery LL sterowane tablicą 3 Wstęp dobra książka
Bardziej szczegółowoJęzyki formalne i automaty Ćwiczenia 1
Języki formalne i automaty Ćwiczenia Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... Wstęp teoretyczny... 2 Wprowadzenie do teorii języków formalnych... 2 Gramatyki... 5 Rodzaje gramatyk... 7 Zadania...
Bardziej szczegółowo5. JĘZYKI BEZKONTEKSTOWE (KLASA "2") GRAMATYKI BEZKONTEKSTOWE AUTOMATY ZE STOSEM DETERMINISTYCZNE JĘZYKI BEZKONTEKSTOWE I
5. JĘZYKI BEZKONTEKSTOWE (KLASA "2")...2 5.1. GRAMATYKI BEZKONTEKSTOWE...2 5.2. AUTOMATY ZE STOSEM...12 6. DETERMINISTYCZNE JĘZYKI BEZKONTEKSTOWE I ICH AKCEPTORY...16 6.1. GRAMATYKI I JĘZYKI LR...16 7.
Bardziej szczegółowoLingwistyka Matematyczna Języki formalne i gramatyki Analiza zdań
Katedra Informatyki Stosowanej Politechnika Łódzka Lingwistyka Matematyczna Języki formalne i gramatyki Analiza zdań dr hab. inŝ. Lidia Jackowska-Strumiłło Historia rozwoju języków programowania 1955 1955
Bardziej szczegółowoMetody Kompilacji Wykład 1 Wstęp
Metody Kompilacji Wykład 1 Wstęp Literatura: Alfred V. Aho, Ravi Sethi, Jeffrey D. Ullman: Compilers: Princiles, Techniques, and Tools. Addison-Wesley 1986, ISBN 0-201-10088-6 Literatura: Alfred V. Aho,
Bardziej szczegółowoJęzyki formalne i automaty Ćwiczenia 9
Języki formalne i automaty Ćwiczenia 9 Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... 1 Wstęp teoretyczny... 2 Maszyna Mealy'ego... 2 Maszyna Moore'a... 2 Automat ze stosem... 3 Konwersja gramatyki bezkontekstowej
Bardziej szczegółowoTranslacja wprowadzenie
Translacja wprowadzenie Teoria kompilacji Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Literatura 1) Aho A. V., Sethi R., Ullman J. D.: Compilers. Principles, Techniques and Tools, Addison- Wesley, 1986
Bardziej szczegółowoMetody Realizacji Języków Programowania
1/54 Metody Realizacji Języków Programowania Analiza składniowa wstępujaca Marcin Benke MIM UW 9 stycznia 2015 2/54 Analiza wstępujaca metoda LR Od Lewej, prawostronne wyprowadzenie (w odwrotnej kolejności)
Bardziej szczegółowoMatematyczne Podstawy Informatyki
Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Automat ze stosem Automat ze stosem to szóstka
Bardziej szczegółowoGenerator YACC: gramatyki niejednoznaczne
Plan wykładu Generator YACC: gramatyki niejednoznaczne Wojciech Complak Wojciech.Complak@cs.put.poznan.pl gramatyki jednoznaczne i niejednoznaczne zalety gramatyk niejednoznacznych opisywanie łączności
Bardziej szczegółowoHierarchia Chomsky ego Maszyna Turinga
Hierarchia Chomsky ego Maszyna Turinga Języki formalne i automaty Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Gramatyka Gramatyką G nazywamy czwórkę uporządkowaną gdzie: G = V skończony zbiór
Bardziej szczegółowoWykład 10. Translacja sterowana składnią
Wykład 10 Translacja sterowana składnią Translacja sterowana składnią Z konstrukcjami języków programowania wiąże się pewną informację przez dołączenie atrybutów do symboli gramatyki reprezentujących te
Bardziej szczegółowo1 X-gramatyki, Hierarchia Chomsky ego
1 X-gramatyki, Hierarchia Chomsky ego 1.1 X-gramatyka i język przez nią wyznaczony Symbolem X dalej oznaczamy ustalony niepusty zbiór symboli terminalnych zwanych też tokenami. Definicja 1.1 X-gramatyką
Bardziej szczegółowoJAO - lematy o pompowaniu dla jezykow bezkontekstowy
JAO - lematy o pompowaniu dla jezykow bezkontekstowych Postać normalna Chomsky ego Gramatyka G ze zbiorem nieterminali N i zbiorem terminali T jest w postaci normalnej Chomsky ego wtw gdy każda produkcja
Bardziej szczegółowoJAO - Wprowadzenie do Gramatyk bezkontekstowych
JAO - Wprowadzenie do Gramatyk bezkontekstowych Definicja gramatyki bezkontekstowej Podstawowymi narzędziami abstrakcyjnymi do opisu języków formalnych są gramatyki i automaty. Gramatyka bezkontekstowa
Bardziej szczegółowoSemantyka i Weryfikacja Programów - Laboratorium 6
Semantyka i Weryfikacja Programów - Laboratorium 6 Analizator leksykalny i składniowy - kalkulator programowalny Cel. Przedstawienie zasad budowy i działania narzędzi do tworzenia kompilatorów języków
Bardziej szczegółowoAlgorytmy zwiazane z gramatykami bezkontekstowymi
Algorytmy zwiazane z gramatykami bezkontekstowymi Rozpoznawanie j zyków bezkontekstowych Problem rozpoznawania j zyka L polega na sprawdzaniu przynale»no±ci sªowa wej±ciowego x do L. Zakªadamy,»e j zyk
Bardziej szczegółowo11 Probabilistic Context Free Grammars
11 Probabilistic Context Free Grammars Ludzie piszą i mówią wiele rzeczy, a ich wypowiedzi mają zawsze jakąś określoną strukture i regularność. Celem jest znalezienie i wyizolowanie tego typu struktur.
Bardziej szczegółowoHierarchia Chomsky ego
Hierarchia Chomsky ego Gramatyki nieograniczone Def. Gramatyką nieograniczoną (albo typu 0) nazywamy uporządkowaną czwórkę G= gdzie: % Σ - skończony alfabet symboli końcowych (alfabet, nad którym
Bardziej szczegółowoJęzyki, automaty i obliczenia
Języki, automaty i obliczenia Wykład 12: Gramatyki i inne modele równoważne maszynom Turinga. Wstęp do złożoności obliczeniowej Sławomir Lasota Uniwersytet Warszawski 20 maja 2015 Plan 1 Gramatyki 2 Języki
Bardziej szczegółowoMaszyna Turinga. Algorytm. czy program???? Problem Hilberta: Przykłady algorytmów. Cechy algorytmu: Pojęcie algorytmu
Problem Hilberta: 9 Czy istnieje ogólna mechaniczna procedura, która w zasadzie pozwoliłaby nam po kolei rozwiązać wszystkie matematyczne problemy (należące do odpowiednio zdefiniowanej klasy)? 2 Przykłady
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do programowania języki i gramatyki formalne. dr hab. inż. Mikołaj Morzy
Wprowadzenie do programowania języki i gramatyki formalne dr hab. inż. Mikołaj Morzy plan wykładu wprowadzenie gramatyki podstawowe definicje produkcje i drzewa wywodu niejednoznaczność gramatyk hierarchia
Bardziej szczegółowoLista 5 Gramatyki bezkontekstowe i automaty ze stosem
Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Teoretyczne Podstawy Informatyki Lista 5 Gramatyki bezkontekstowe i automaty ze stosem 1 Wprowadzenie 1.1 Gramatyka bezkontekstowa
Bardziej szczegółowoTeoretyczne podstawy informatyki. Wykład 12: Gramatyki. E. Richter-Was 1
Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 12: Gramatyki 1 18.12.2012 Gramatyki bezkontekstowe Opis wzorców polegający na wykorzystaniu modelu definicji rekurencyjnych, nazywamy gramatyką bezkontekstową (ang.
Bardziej szczegółowoZadanie 1 Przygotuj algorytm programu - sortowanie przez wstawianie.
Sortowanie Dane wejściowe: ciąg n-liczb (kluczy) (a 1, a 2, a 3,..., a n 1, a n ) Dane wyjściowe: permutacja ciągu wejściowego (a 1, a 2, a 3,..., a n 1, a n) taka, że a 1 a 2 a 3... a n 1 a n. Będziemy
Bardziej szczegółowoMetody Kompilacji Wykład 3
Metody Kompilacji Wykład 3 odbywa się poprzez dołączenie zasad(reguł) lub fragmentów kodu do produkcji w gramatyce. Włodzimierz Bielecki WI ZUT 2 Na przykład, dla produkcji expr -> expr 1 + term możemy
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do kompilatorów
Wprowadzenie do kompilatorów Czy ja kiedykolwiek napisz jaki kompilator? Jakie zadania ma do wykonania kompilator? Czy jzyk formalny to rodzaj jzyka programowania? Co to jest UML?, Czy ja kiedykolwiek
Bardziej szczegółowoMetody Kompilacji Wykład 13
Metody Kompilacji Wykład 13 Prosty Translator Translator dla prostych wyrażeń Schemat translacji sterowanej składnią często służy za specyfikację translatora. Schemat na następnym slajdzie zostanie użyty
Bardziej szczegółowoJęzyki i gramatyki formalne
Języki i gramatyki formalne Języki naturalne i formalne Cechy języka naturalnego - duża swoboda konstruowania zdań (brak ścisłych reguł gramatycznych), duża ilość wyjątków. Języki formalne - ścisły i jednoznaczny
Bardziej szczegółowoGeneracja kodu docelowego
Generacja kodu docelowego Zagadnienia związane z generacją kodu Język wejściowy i wynikowy Zarządzanie pamięcią (adresacja) Wybór rozkazów maszynowych (koszty rozkazów) Przydział i wyznaczanie rejestrów
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i struktury danych. Co dziś? Tytułem przypomnienia metoda dziel i zwyciężaj. Wykład VIII Elementarne techniki algorytmiczne
Algorytmy i struktury danych Wykład VIII Elementarne techniki algorytmiczne Co dziś? Algorytmy zachłanne (greedyalgorithms) 2 Tytułem przypomnienia metoda dziel i zwyciężaj. Problem można podzielić na
Bardziej szczegółowoObiektowa implementacja parsera klasy LL(1)
Obiektowa implementacja parsera klasy LL(1) Piotr Jeruszka 1 1 Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki Kierunek Informatyka, II stopień Specjalność: Aplikacje biznesowe i bazy danych, Rok II Streszczenie
Bardziej szczegółowoGramatyki wykorzystywane w analizie języka naturalnego
Gramatyki wykorzystywane w analizie języka naturalnego PCFG=Probabilistic Context-Free Grammars HLPCFG=Head-Lexicalised PCFG HG=Head Grammar HPSG=Head Grammar IG=Indexed Grammar LIG=Linear Indexed Grammar
Bardziej szczegółowoAnaliza leksykalna i generator LEX
Analiza leksykalna i generator LEX Wojciech Complak Wojciech.Complak@cs.put.poznan.pl wprowadzenie generator LEX wyrażenia regularne i niejednoznaczności retrakcja definicje regularne atrybuty lewy kontekst
Bardziej szczegółowoTRANSLACJA I TRANSLATORY
TRANSLACJA I TRANSLATORY Języki programowania niskiego czy też wysokiego poziomu mają na zadanie przetworzyć ogół algorytmów w nich zapisanych na taką postać aby maszyna cyfrowa była w stanie je wykonać
Bardziej szczegółowoMetodologie programowania
Co kształtuje języki programowania? Wykład2,str.1 Metodologie programowania Koszty obliczeń: 1980 1960:sprzętdrogi,a wysiłek programistów niewielki 1970: sprzęt coraz tańszy, a programowane problemy coraz
Bardziej szczegółowoAnaliza metodą zstępującą. Bartosz Bogacki.
Analiza metodą zstępującą Bartosz Bogacki Bartosz.Bogacki@cs.put.poznan.pl Witam Państwa. Wykład, który za chwilę Państwo wysłuchają dotyczy analizy metodą zstępującą. Zapraszam serdecznie do wysłuchania.
Bardziej szczegółowoPodstawy generatora YACC. Bartosz Bogacki.
Podstawy generatora YACC Bartosz Bogacki Bartosz.Bogacki@cs.put.poznan.pl Witam Państwa. Wykład, który za chwilę Państwo wysłuchają dotyczy generatora analizatorów składniowych YACC. Zapraszam serdecznie
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do złożoności obliczeniowej
problemów Katedra Informatyki Politechniki Świętokrzyskiej Kielce, 16 stycznia 2007 problemów Plan wykładu 1 2 algorytmów 3 4 5 6 problemów problemów Plan wykładu 1 2 algorytmów 3 4 5 6 problemów problemów
Bardziej szczegółowoGramatyki regularne i automaty skoczone
Gramatyki regularne i automaty skoczone Alfabet, jzyk, gramatyka - podstawowe pojcia Co to jest gramatyka regularna, co to jest automat skoczony? Gramatyka regularna Gramatyka bezkontekstowa Translacja
Bardziej szczegółowoAnaliza algorytmów zadania podstawowe
Analiza algorytmów zadania podstawowe Zadanie 1 Zliczanie Zliczaj(n) 1 r 0 2 for i 1 to n 1 3 do for j i + 1 to n 4 do for k 1 to j 5 do r r + 1 6 return r 0 Jaka wartość zostanie zwrócona przez powyższą
Bardziej szczegółowoAlgorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych
Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2013/14 Znajdowanie maksimum w zbiorze
Bardziej szczegółowoGenerator YACC: gramatyki niejednoznaczne
Generator YACC: gramatyki niejednoznaczne Wojciech Complak Wojciech.Complak@cs.put.poznan.pl 1 Plan wykładu gramatyki jednoznaczne i niejednoznaczne zalety gramatyk niejednoznacznych opisywanie łączności
Bardziej szczegółowoKolejka priorytetowa. Często rozważa się kolejki priorytetowe, w których poszukuje się elementu minimalnego zamiast maksymalnego.
Kolejki Kolejka priorytetowa Kolejka priorytetowa (ang. priority queue) to struktura danych pozwalająca efektywnie realizować następujące operacje na zbiorze dynamicznym, którego elementy pochodzą z określonego
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i Struktury Danych
Algorytmy i Struktury Danych Kopce Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 11 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Algorytmy i Struktury Danych Wykład 11 1 / 69 Plan wykładu
Bardziej szczegółowoGramatyki grafowe. Dla v V, ϕ(v) etykieta v. Klasa grafów nad Σ - G Σ.
Gramatyki grafowe Def. Nieskierowany NL-graf (etykietowane wierzchołki) jest czwórką g = (V, E, Σ, ϕ), gdzie: V niepusty zbiór wierzchołków, E V V zbiór krawędzi, Σ - skończony, niepusty alfabet etykiet
Bardziej szczegółowoSortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych
Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych Metody boolowskie w informatyce Robert Sulkowski http://robert.brainusers.net 23 stycznia 2010 1 Definicja 1 (Cykl skierowany). Niech C = (V, A)
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i struktury danych. wykład 2
Plan wykładu: Pojęcie algorytmu. Projektowanie wstępujące i zstępujące. Rekurencja. Pojęcie algorytmu Pojęcie algorytmu Algorytm skończony zbiór operacji, koniecznych do wykonania zadania z pewnej klasy
Bardziej szczegółowoGenerator LLgen. Wojciech Complak Generator LLgen - charakterystyka. Generator LLgen -składnia specyfikacji
Plan wykładu Wojciech Complak Wojciech.Complak@cs.put.poznan.pl charakterystyka generatora LLgen składnia specyfikacji analizatora składniowego dołączanie analizatora leksykalnego rozszerzenia składni
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i struktury danych. Drzewa: BST, kopce. Letnie Warsztaty Matematyczno-Informatyczne
Algorytmy i struktury danych Drzewa: BST, kopce Letnie Warsztaty Matematyczno-Informatyczne Drzewa: BST, kopce Definicja drzewa Drzewo (ang. tree) to nieskierowany, acykliczny, spójny graf. Drzewo może
Bardziej szczegółowoEfektywny parsing języka naturalnego przy użyciu gramatyk probabilistycznych
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza Wydział Matematyki i Informatyki Paweł Skórzewski nr albumu: 301654 Efektywny parsing języka naturalnego przy użyciu gramatyk probabilistycznych Praca magisterska na kierunku:
Bardziej szczegółowoprowadzący dr ADRIAN HORZYK /~horzyk e-mail: horzyk@agh tel.: 012-617 Konsultacje paw. D-13/325
PODSTAWY INFORMATYKI WYKŁAD 8. prowadzący dr ADRIAN HORZYK http://home home.agh.edu.pl/~ /~horzyk e-mail: horzyk@agh agh.edu.pl tel.: 012-617 617-4319 Konsultacje paw. D-13/325 DRZEWA Drzewa to rodzaj
Bardziej szczegółowoStrategia "dziel i zwyciężaj"
Strategia "dziel i zwyciężaj" W tej metodzie problem dzielony jest na kilka mniejszych podproblemów podobnych do początkowego problemu. Problemy te rozwiązywane są rekurencyjnie, a następnie rozwiązania
Bardziej szczegółowoPodstawy Informatyki Gramatyki formalne
Podstawy Informatyki alina.momot@polsl.pl http://zti.polsl.pl/amomot/pi Plan wykładu 1 Języki i gramatyki Analiza syntaktyczna Semantyka 2 Podstawowe pojęcia Gramatyki wg Chomsky ego Notacja Backusa-Naura
Bardziej szczegółowoPodstawy programowania 2. Temat: Drzewa binarne. Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno
Instrukcja laboratoryjna 5 Podstawy programowania 2 Temat: Drzewa binarne Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno 1 Wstęp teoretyczny Drzewa są jedną z częściej wykorzystywanych struktur danych. Reprezentują
Bardziej szczegółowoData Mining Wykład 3. Algorytmy odkrywania binarnych reguł asocjacyjnych. Plan wykładu
Data Mining Wykład 3 Algorytmy odkrywania binarnych reguł asocjacyjnych Plan wykładu Algorytm Apriori Funkcja apriori_gen(ck) Generacja zbiorów kandydujących Generacja reguł Efektywności działania Własności
Bardziej szczegółowoZłożoność obliczeniowa zadania, zestaw 2
Złożoność obliczeniowa zadania, zestaw 2 Określanie złożoności obliczeniowej algorytmów, obliczanie pesymistycznej i oczekiwanej złożoności obliczeniowej 1. Dana jest tablica jednowymiarowa A o rozmiarze
Bardziej szczegółowoProgramowanie w Logice Gramatyki metamorficzne. Przemysław Kobylański na podstawie [CM2003] i [SS1994]
Programowanie w Logice Gramatyki metamorficzne Przemysław Kobylański na podstawie [CM2003] i [SS1994] Gramatyki bezkontekstowe Gramatyką bezkontekstową jest uporządkowana czwórka G = Σ, N, S, P, gdzie
Bardziej szczegółowoMetoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa.
Plan Procedura decyzyjna Reguły α i β - algorytm Plan Procedura decyzyjna Reguły α i β - algorytm Logika obliczeniowa Instytut Informatyki 1 Procedura decyzyjna Logiczna konsekwencja Teoria aksjomatyzowalna
Bardziej szczegółowoGramatyki (1-2) Definiowanie języków programowania. Piotr Chrząstowski-Wachjtel
Gramatyki (1-2) Definiowanie języków programowania Piotr Chrząstowski-Wachjtel Zagadnienia Jak zdefiniować język programowania? Gramatyki formalne Definiowanie składni Definiowanie semantyki l 2 Pożądane
Bardziej szczegółowoTeoretyczne Podstawy Informatyki
Instytut Informatyki Stosowanej Teoretyczne Podstawy Informatyki Wykªad 2. J zyki i gramatyki formalne Zdzisªaw Spªawski Zdzisªaw Spªawski: Teoretyczne Podstawy Informatyki, Wykªad 2. J zyki i gramatyki
Bardziej szczegółowoStruktury danych i złozoność obliczeniowa. Prof. dr hab. inż. Jan Magott
Struktury danych i złozoność obliczeniowa Prof. dr hab. inż. Jan Magott Formy zajęć: Wykład 1 godz., Ćwiczenia 1 godz., Projekt 2 godz.. Adres strony z materiałami do wykładu: http://www.zio.iiar.pwr.wroc.pl/sdizo.html
Bardziej szczegółowo1 Automaty niedeterministyczne
Szymon Toruńczyk 1 Automaty niedeterministyczne Automat niedeterministyczny A jest wyznaczony przez następujące składniki: Alfabet skończony A Zbiór stanów Q Zbiór stanów początkowych Q I Zbiór stanów
Bardziej szczegółowoWykład 6. Wyszukiwanie wzorca w tekście
Wykład 6 Wyszukiwanie wzorca w tekście 1 Wyszukiwanie wzorca (przegląd) Porównywanie łańcuchów Algorytm podstawowy siłowy (naive algorithm) Jak go zrealizować? Algorytm Rabina-Karpa Inteligentne wykorzystanie
Bardziej szczegółowoTranslacja sterowana składnią w metodzie zstępującej
Translacja sterowana składnią w metodzie zstępującej Wojciech Complak Wojciech.Complak@cs.put.poznan.pl 1 Plan wykładu translacja sterowana składnią definicje sterowane składnią i schematy translacji atrybuty
Bardziej szczegółowoDefiniowanie języka przez wyrażenie regularne(wr)
Wykład3,str1 Definiowanie języka przez wyrażenie regularne(wr) DEFINICJA: (wyrażenia regularne) M(specjalneznakinienależącedoalfabetu:{,},, ) literyalfabetusąwr złożeniawrsąwr: jeśliw 1 iw 2 sąwr,to{w
Bardziej szczegółowoSortowanie. Kolejki priorytetowe i algorytm Heapsort Dynamiczny problem sortowania:
Sortowanie Kolejki priorytetowe i algorytm Heapsort Dynamiczny problem sortowania: podać strukturę danych dla elementów dynamicznego skończonego multi-zbioru S, względem którego są wykonywane następujące
Bardziej szczegółowo