Definiowanie języka przez wyrażenie regularne(wr)

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Definiowanie języka przez wyrażenie regularne(wr)"

Transkrypt

1 Wykład3,str1 Definiowanie języka przez wyrażenie regularne(wr) DEFINICJA: (wyrażenia regularne) M(specjalneznakinienależącedoalfabetu:{,},, ) literyalfabetusąwr złożeniawrsąwr: jeśliw 1 iw 2 sąwr,to{w 1 W 2 }jestwr sumywrsąwr: jeśliw 1 iw 2 sąwr,to{w 1 W 2 }jestwr domkkleenego WR jest WR: jeśliwjestwr,to{w} jestwr Umowa notacyjna: opuszczamy zbędne klamry, przyjmując, że najsilniejłączy anajsłabiej, złożenieisumałącządolewej Naprzykład aba ac cb oznacza aba ac cb czyli {{{{ab}a} {a{c} }} {cb}} Wykład3,str2 Definiowanie języka przez wyrażenie regularne(wr) Każdemu wyrażeniu regularnemu odpowiada język: pojedynczej literze σ odpowiada jednowyrazowy język{σ} jeśliwyrażeniuw 1 odpowiadajęzykl 1 awyrażeniuw 2 odpowiadajęzykl 2, towyrażeniu{w 1 W 2 }odpowiadajęzykzłożeń { w1 w 2 w1 L 1 w 2 L 2 } jeśliwyrażeniuw 1 odpowiadajęzykl 1 awyrażeniuw 2 odpowiadajęzykl 2, towyrażeniu{w 1 W 2 }odpowiadasumajęzyków L 1 L 2 = { } w w L 1 w L 2 jeśli wyrażeniu W odpowiada język L, towyrażeniu{w }odpowiadanieskończonasumajęzyków {λ} L LL LLL LLLL

2 Wyrażenia regularne a języki regularne Wykład3,str3 TWIERDZENIE: MKażdy język regularny odpowiada jakiemuś wyrażeniu regularnemu Każdy język, który odpowiada jakiemuś wyrażeniu regularnemu, jest regularny gramatyki prawoliniowe wyrażenia regularne Czyli: Języki regularne można definiować przy pomocy gramatyk prawoliniowych, albo przy pomocy wyrażeń regularnych to wychodzi na jedno Wyrażenia regularne a języki regularne Wykład3,str4 Przykład: M S λ S abs S cs {ab c} Przykład: Ma c ba S A S ba A C A aa C λ C cc

3 Wyrażenia regularne Wykład3,str5 Wyrażenie regularne jest wzorcem słowa z języka: oznacza lub, oznaczapowtarzanie(0lubwięcejrazy) Przykład: M { } do tego wzorca pasuje dowolna cyfra {a b} c a bc jednozesłówacibc jednozesłówaibc {a b} a b dowolne słowo napisane literami słowo z samych liter a lub aib(łączniezλ) słowozsamychliterb Wyrażenia regularne Wykład3,str6 Wyrażenie regularne jest wzorcem słowa z języka: oznacza lub, oznaczapowtarzanie(0lubwięcejrazy) Przykład: M {ab} a b słowapostaci ababab słowapostaci aaabbb {a b} słowapostaci aabaabaab {0 9}{0 9} {0 9}{0 9}{0 9} dowolny kod pocztowy(dwie cyfry, myślnik, trzy cyfry)

4 Wyrażenia regularne Wykład3,str7 Zastosowania wyrażeń regularnych(zwykle z trochę wzbogaconą składnią): komendy systemu operacyjnego, mające działać na więcej niż jednym pliku; np w Uniksie: rm*~ usunąć wszystkie pliki, których nazwy kończą się falką; gwiazdka dowolny napis wyszukiwanie wzorca w tekście; np w Emacsie komenda Ctr-Alt-s: [0-9]+ znaleźć liczby, czyli niepuste ciągi cyfr; nawias prostokątny z kreską zakres znaków ASCII plus powtórzenieconajmniej1raz zastępowanie; np w Emacsie komenda Alt-x replace-regexp: liczba:\([0-9]+\) zastąpić napisy ze słowem liczba: i liczbą number:\1 przez napisy z number: i tą samą liczbą jeśli po słowie liczba nie ma liczby, to zastąpienia nie będzie Wyrażenia regularne w Emacsie Wykład3,str8 AlfabetΣ wzasadzieznakiascii;dzieląsięnaznaki specjalne: $^*+-?[]\ zwykłe: wszystkie inne Znaki zwykłe można wprost używać w wyrażeniach Znaki specjalne, o ile mają być wprost użyte, muszą być poprzedzone wtyłciachem \ W przeciwnym razie są traktowane jak niżej: (kropka) dowolny pojedynczy znak, np ac opisujesłowaaac,abc,a7c,a;c,itp *(gwiazdka) powtórzenie0lubwięcejrazy,np a* opisujesłowaλ,a,aa,aaa,itp +(plus) powtórzenie1lubwięcejrazy,np a+ opisujesłowaa,aa,aaa,itp -(minus) zakres(musi by wewnątrz nawiasu prostokątnego), np [a-z] opisuje pojedyncze małe litery [](nawiasyprostok) jedenzeznaków,np [abc] opisujea,bic;[0-9a-z] opisujepojedynczecyfryiduzelitery

5 Wykład3,str9 Umowa notacyjna dla gramatyk bezkontekstowych ponieważ nieterminale oznaczają pojęcia sugestywne nazwy np wyrażenie, liczba nieterminale ujmujemy w nawiasy kątowe: np, liczba wszystkie produkcje z pojedynczego nieterminalu grupujemy: piszemy cyfra ::=0 1 9 zamiast cyfra 0 cyfra 1 cyfra 9 liczba ::= cyfra liczba cyfra liczba cyfra liczba liczba cyfra Drzewa wywodu Wykład3,str10 ::=l () + () ( +) (l+) (l+l) () ( +) (+l) (l+l) ( l + l )

6 Drzewa wywodu Wykład3,str11 DEFINICJA: MDrzewo wywodu słowa w Σ w gramatyce bezkontekstowej G= Σ,N,P, S totakiedrzewo,którema: w liściach symbole terminalne składające się na słowo w, w pozostałych(wewnętrznych) węzłach nieterminale rozmieszczone wg takich zasad: jeśliwjakimśwęźleznajdujesięnieterminal A awjegodzieciach od lewej do prawej symbolea 1,a 2,,a n Σ N, to A a 1 a 2 a n musibyćprodukcjązp, w korzeniu znajduje się nieterminal początkowy S Przykład: MFragment drzewa + składnik jest legalny jeśli + składnik jest produkcją z gramatyki Drzewa wywodu Wykład3,str12 Drzewa wywodu słów w gramatyce prawoliniowej są przeważone w prawo tak, że stanowią prawie listy: E ::= a C b C C ::= λ a C b C 0 C 1 C E a C a C 1 C b C E a C aa C aa1 C aa1b C aa1b

7 Drzewa wywodu Wykład3,str13 Drzewa wywodu słów w gramatyce bezkontekstowej mogą być rozczapierzone we wszystkie strony zmienna ::=a b z cyfra ::=0 1 9 liczba ::= liczba cyfra cyfra atom ::= zmienna liczba () ::= składnik + składnik składnik ::= atom składnik atom Drzewa wywodu ciąg terminali: 34 (x+11) aksjomat Wykład3,str14 zmienna ::=a b z cyfra ::=0 1 9 liczba ::= liczba cyfra cyfra atom ::= zmienna liczba () ::= składnik + składnik składnik ::= atom składnik atom składnik atom składnik składnik atom atom liczba składnik liczba liczba atom liczba cyfra cyfra zmienna cyfra cyfra 3 4 * ( x )

8 Drzewo wywodu a struktura słowa Wykład3,str15 ::=0 1 9 () + Niejednoznaczność wywodu: istnieją dwa różne drzewa wywodu danego słowa W tym przypadku sugerują one kolejność działań: drzewo górne odpowiada wykonaniu dodawania przed mnożeniem drzewo dolne odpowiada wykonaniu mnożenia przed dodawaniem Drzewo wywodu a struktura słowa Wykład3,str16 Gramatyka fragmentu języka polskiego: zdanie ::= grpodmiotu grorzeczenia grpodmiotu ::= podmiot przydawka grpodmiotu grorzeczenia ::= orzeczenie orzeczenie dopełnienie grorzeczenia okolicznik podmiot ::= Anka Basia Czesiek przydawka ::= gruby stary orzeczenie ::= bije kocha dopełnienie ::= Ankę Basię Cześka okolicznik ::= wdomu nocą

9 Drzewo wywodu a struktura słowa Wykład3,str17 zdanie grorzeczenia grpodmiotu grpodmiotu grorzeczenia grorzeczenia grpodmiotu przydawka przydawka podmiot orzeczenie dopełnienie okolicznik okolicznik stary gruby Czesiek bije Ankę wdomu nocą Drzewo wywodu a struktura słowa Wykład3,str18 zdanie grupa podmiotu grupa orzeczenia podmiot orzeczenie okolicznik = CZASLECI JAK STRZAŁA TIMEFLIESLIKEANARROW przydawka podmiot orzeczenie dopełnienie grupa podmiotu grupa orzeczenia = CZASOWEMUCHY LUBIĄ STRZAŁĘ zdanie Znaczenie zależy od drzewa rozbioru również w językach naturalnych

10 Drzewo wywodu a struktura słowa Wykład3,str19 Z punktu widzenia należenia słowa do języka postać drzewa wywodu nie ma znaczenia Z punktu widzenia przekazywanego sensu postać drzewa wywodu jest bardzo ważna Przykład: jak policzyć wartość wczytywanej liczby? M liczba ::= cyfra cyfra liczba To sugeruje, że trzeba osobno znaleźć wartość pierwszej cyfry i osobno całej resztyanastępniejakośtewartościpołączyć:3 456= aleskądzgórywiedzieć,dojakiejpotęgipodnieść10? liczba ::= cyfra liczba cyfra To sugeruje, że trzeba osobno znaleźć wartość ostatniej cyfry i osobno całej resztyanastępniejakośtewartościpołączyć:345 6= tak jest łatwiej zaprogramować Rozumienie słowa oraz operacje na nim odbywają się faktycznie na jego drzewie wywodu

Napisy i ich znaczenia

Napisy i ich znaczenia Napisy i ich znaczenia NAPISY Φ RZECZYW ISTOŚĆ Np Φ(napis 123 ) = prawdziwa liczba 123 Komputery działają na napisach, o ich interpretację musimy zadbać sami Wykład D INFORMATYKA TEORETYCZNA, str 2 Struktura

Bardziej szczegółowo

Metodologie programowania

Metodologie 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 szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 1

Języki 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 szczegółowo

JAO - lematy o pompowaniu dla jezykow bezkontekstowy

JAO - 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 szczegółowo

JAO - Wprowadzenie do Gramatyk bezkontekstowych

JAO - 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 szczegółowo

Włączenie analizy leksykalnej do analizy składniowej jest nietrudne; po co więc jest wydzielona?

Włączenie 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 szczegółowo

Wykład5,str.1. Maszyny ze stosem ... 1,0 λ r. λ,z λ

Wykład5,str.1. Maszyny ze stosem ... 1,0 λ r. λ,z λ Wykład5,str1 p 0,Z 0Z 0,0 00 q λ,z λ r Wykład5,str1 Słowo na wejściu: 0011 część nieprzeczytana Z p 0,Z 0Z 0,0 00 q λ,z λ r Wykład5,str1 Słowo na wejściu: 0011 część nieprzeczytana 0 Z p 0,Z 0Z 0,0 00

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do analizy składniowej. Bartosz Bogacki.

Wprowadzenie 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 szczegółowo

JĘZYKI FORMALNE I METODY KOMPILACJI

JĘZYKI FORMALNE I METODY KOMPILACJI Stefan Sokołowski JĘZYKI FORMALNE I METODY KOMPILACJI Inst Informatyki Stosowanej, PWSZ Elbląg, 2018/2019 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,str1 Zasadnicze informacje: http://iispwszelblagpl/ stefan/dydaktyka/jezform

Bardziej szczegółowo

JĘZYKI FORMALNE I METODY KOMPILACJI

JĘZYKI FORMALNE I METODY KOMPILACJI Stefan Sokołowski JĘZYKI FORMALNE I METODY KOMPILACJI Inst Informatyki Stosowanej, PWSZ Elbląg, 2015/2016 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,str1 Zasadnicze informacje: http://iispwszelblagpl/ stefan/dydaktyka/jezform

Bardziej szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 3

Języki 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 szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 6

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 6 Języki formalne i automaty Ćwiczenia 6 Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... 1 Wstęp teoretyczny... 2 Wyrażenia regularne... 2 Standardy IEEE POSIX Basic Regular Expressions (BRE) oraz Extended

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Czy prawdziwa jest następująca implikacja? Jeśli L A jest językiem regularnym, to regularnym językiem jest też. A = (A, Q, q I, F, δ)

Zadanie 1. Czy prawdziwa jest następująca implikacja? Jeśli L A jest językiem regularnym, to regularnym językiem jest też. A = (A, Q, q I, F, δ) Zadanie 1. Czy prawdziwa jest następująca implikacja? Jeśli L A jest językiem regularnym, to regularnym językiem jest też L = {vw : vuw L dla pewnego u A takiego, że u = v + w } Rozwiązanie. Niech A =

Bardziej szczegółowo

Matematyczne Podstawy Informatyki

Matematyczne 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 szczegółowo

Uproszczony schemat działania kompilatora

Uproszczony 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 szczegółowo

Jaki język zrozumie automat?

Jaki język zrozumie automat? Jaki język zrozumie automat? Wojciech Dzik Instytut Matematyki Uniwersytet Śląski Katowice wojciech.dzik@us.edu.pl 7. Forum Matematyków Polskich, 12-17 września 2016, Olsztyn Prosty Automat do kawy Przemawiamy

Bardziej szczegółowo

Programowanie w Logice Gramatyki metamorficzne. Przemysław Kobylański na podstawie [CM2003] i [SS1994]

Programowanie 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 szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 2

Języki 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 szczegółowo

JĘZYKIFORMALNE IMETODYKOMPILACJI

JĘZYKIFORMALNE IMETODYKOMPILACJI Stefan Sokołowski JĘZYKIFORMALNE IMETODYKOMPILACJI Inst. Informatyki Stosowanej, PWSZ Elbląg, 2009/2010 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,2X2009,str.1 Zasadnicze informacje: http://iis.pwsz.elblag.pl/

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do programowania języki i gramatyki formalne. dr hab. inż. Mikołaj Morzy

Wprowadzenie 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 szczegółowo

3.4. Przekształcenia gramatyk bezkontekstowych

3.4. 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 szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 4

Języki 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 szczegółowo

GRAMATYKI BEZKONTEKSTOWE

GRAMATYKI 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 szczegółowo

Hierarchia Chomsky ego Maszyna Turinga

Hierarchia 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 szczegółowo

2.2. Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky'ego

2.2. 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 szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 9

Języki 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 szczegółowo

Gramatyki (1-2) Definiowanie języków programowania. Piotr Chrząstowski-Wachjtel

Gramatyki (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 szczegółowo

Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky ego. Gramatyka

Gramatyki, 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 szczegółowo

Języki, automaty i obliczenia

Języki, automaty i obliczenia Języki, automaty i obliczenia Wykład 9: Własności języków bezkontekstowych Sławomir Lasota Uniwersytet Warszawski 27 kwietnia 2016 Plan 1 Pompowanie języków bezkontekstowych 2 Własności domknięcia 3 Obrazy

Bardziej szczegółowo

10. Translacja sterowana składnią i YACC

10. 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 szczegółowo

Metody Kompilacji Wykład 3

Metody 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 szczegółowo

Matematyczna wieża Babel. 4. Ograniczone maszyny Turinga o językach kontekstowych materiały do ćwiczeń

Matematyczna wieża Babel. 4. Ograniczone maszyny Turinga o językach kontekstowych materiały do ćwiczeń Matematyczna wieża Babel. 4. Ograniczone maszyny Turinga o językach kontekstowych materiały do ćwiczeń Projekt Matematyka dla ciekawych świata spisał: Michał Korch 4 kwietnia 2019 1 Dodajmy kontekst! Rozważaliśmy

Bardziej szczegółowo

WYRAŻENIA ALGEBRAICZNE

WYRAŻENIA ALGEBRAICZNE WYRAŻENIA ALGEBRAICZNE Wyrażeniem algebraicznym nazywamy wyrażenie zbudowane z liczb, liter, nawiasów oraz znaków działań, na przykład: Symbole literowe występujące w wyrażeniu algebraicznym nazywamy zmiennymi.

Bardziej szczegółowo

Języki i gramatyki formalne

Języki 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 szczegółowo

Gramatyka operatorowa

Gramatyka 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 szczegółowo

Parsery LL(1) Teoria kompilacji. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki

Parsery LL(1) Teoria kompilacji. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Parsery LL() Teoria kompilacji Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Zadanie analizy generacyjnej (zstępującej, top-down) symbol początkowy już terminale wyprowadzenie lewostronne pierwszy od lewej

Bardziej szczegółowo

Przedstawię teraz tzw. podstawowe symbole wyrażenia regularne (BRE, Basic Regular Expression)

Przedstawię teraz tzw. podstawowe symbole wyrażenia regularne (BRE, Basic Regular Expression) Sed edytor strumieniowy,sed wczytuje bieżący wiersz pliku do wewnętrznego bufora celem manipulowania tekstem. Wynik jest wysyłany na standardowe wyjście. Oryginalny plik nie jest nigdy zmieniany. Jeżeli

Bardziej szczegółowo

Gramatyki rekursywne

Gramatyki 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 szczegółowo

Rozwiązania około dwustu łatwych zadań z języków formalnych i złożoności obliczeniowej i być może jednego chyba trudnego (w trakcie tworzenia)

Rozwiązania około dwustu łatwych zadań z języków formalnych i złożoności obliczeniowej i być może jednego chyba trudnego (w trakcie tworzenia) Rozwiązania około dwustu łatwych zadań z języków formalnych i złożoności obliczeniowej i być może jednego chyba trudnego (w trakcie tworzenia) Kamil Matuszewski 20 lutego 2017 22 lutego 2017 Zadania, które

Bardziej szczegółowo

Efektywna analiza składniowa GBK

Efektywna 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 szczegółowo

Wyrażenie wewnątrz nawiasów jest atomem (rozpatrujemy je jako całość).

Wyrażenie wewnątrz nawiasów jest atomem (rozpatrujemy je jako całość). Wyrażenia regularne pełnią istotną rolę w PHP. Umożliwiają one opisywanie i przetwarzanie długich ciągów znaków. Dzieje się to na zasadzie porównania danego ciągu znaków z określonym wzorem, ułożonym przez

Bardziej szczegółowo

Analiza leksykalna 1. Teoria kompilacji. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki

Analiza 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 szczegółowo

11 Probabilistic Context Free Grammars

11 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 szczegółowo

JĘZYKI FORMALNE I METODY KOMPILACJI

JĘZYKI FORMALNE I METODY KOMPILACJI Stefan Sokołowski JĘZYKI FORMALNE I METODY KOMPILACJI Inst Informatyki Stosowanej, PWSZ Elbląg, 2012/2013 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1i2,str1 Zasadnicze informacje: http://iispwszelblagpl/ stefan/dydaktyka/jezform

Bardziej szczegółowo

Języki programowania zasady ich tworzenia

Języki programowania zasady ich tworzenia Strona 1 z 18 Języki programowania zasady ich tworzenia Definicja 5 Językami formalnymi nazywamy każdy system, w którym stosując dobrze określone reguły należące do ustalonego zbioru, możemy uzyskać wszystkie

Bardziej szczegółowo

Automat 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 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 szczegółowo

Część wspólna (przekrój) A B składa się z wszystkich elementów, które należą jednocześnie do zbioru A i do zbioru B:

Część wspólna (przekrój) A B składa się z wszystkich elementów, które należą jednocześnie do zbioru A i do zbioru B: Zbiory 1 Rozważmy dowolne dwa zbiory A i B. Suma A B składa się z wszystkich elementów, które należą do zbioru A lub do zbioru B: (x A B) (x A x B). Część wspólna (przekrój) A B składa się z wszystkich

Bardziej szczegółowo

0.1 Lewostronna rekurencja

0.1 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 szczegółowo

JIP. Analiza składni, gramatyki

JIP. 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 szczegółowo

Dopełnienie to można wyrazić w następujący sposób:

Dopełnienie to można wyrazić w następujący sposób: 1. (6 punktów) Czy dla każdego regularnego L, język f(l) = {w : każdy prefiks w długości nieparzystej należy do L} też jest regularny? Odpowiedź. Tak, jęsli L jest regularny to też f(l). Niech A będzie

Bardziej szczegółowo

SED - Stream EDitor. edytor strumieniowy. Bogumił Konopka W-11/I-21 Politechnika Wrocławska

SED - Stream EDitor. edytor strumieniowy. Bogumił Konopka W-11/I-21 Politechnika Wrocławska 04.01.2010 SED - Stream EDitor edytor strumieniowy Bogumił Konopka W-11/I-21 Politechnika Wrocławska Jak działa sed? sed jest filtrem pobiera dane w postaci wierszy tekstu ze standardowego wejścia przetwarza

Bardziej szczegółowo

Matematyczne Podstawy Informatyki

Matematyczne Podstawy Informatyki Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Stany równoważne Stany p i q są równoważne,

Bardziej szczegółowo

1. Podstawy budowania wyra e regularnych (Regex)

1. Podstawy budowania wyra e regularnych (Regex) Dla wi kszo ci prostych gramatyk mo na w atwy sposób napisa wyra enie regularne które b dzie s u y o do sprawdzania poprawno ci zda z t gramatyk. Celem niniejszego laboratorium b dzie zapoznanie si z wyra

Bardziej szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 8

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 8 Języki formalne i automaty Ćwiczenia 8 Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... 1 Wstęp teoretyczny... 2 Konwersja NFA do DFA... 2 Minimalizacja liczby stanów DFA... 4 Konwersja automatu DFA do

Bardziej szczegółowo

Gramatyki grafowe. Dla v V, ϕ(v) etykieta v. Klasa grafów nad Σ - G Σ.

Gramatyki 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 szczegółowo

Matematyczna wieża Babel. 3. Gramatyki o językach bezkontekstowych materiały do ćwiczeń

Matematyczna wieża Babel. 3. Gramatyki o językach bezkontekstowych materiały do ćwiczeń Matematyczna wieża Babel. 3. Gramatyki o językach bezkontekstowych materiały do ćwiczeń Projekt Matematyka dla ciekawych świata spisał: Michał Korch 21 marca 2019 1 Gramatyki! Gramatyka to taki przepis

Bardziej szczegółowo

5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów.

5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. 5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. Algebra jest jednym z najstarszych działów matematyki dotyczącym początkowo tworzenia metod rozwiązywania równań

Bardziej szczegółowo

Języki i operacje na językach. Teoria automatów i języków formalnych. Definicja języka

Języki i operacje na językach. Teoria automatów i języków formalnych. Definicja języka Języki i operacje na językach Teoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Definicja języka Definicja języka Niech Σ będzie alfabetem, Σ* - zbiorem wszystkich łańcuchów

Bardziej szczegółowo

Temat: Algorytm kompresji plików metodą Huffmana

Temat: Algorytm kompresji plików metodą Huffmana Temat: Algorytm kompresji plików metodą Huffmana. Wymagania dotyczące kompresji danych Przez M oznaczmy zbiór wszystkich możliwych symboli występujących w pliku (alfabet pliku). Przykład M = 2, gdy plik

Bardziej szczegółowo

Edytor tekstu MS Word 2010 PL. Edytor tekstu MS Word 2010 PL umożliwia wykonywanie działań matematycznych.

Edytor tekstu MS Word 2010 PL. Edytor tekstu MS Word 2010 PL umożliwia wykonywanie działań matematycznych. Edytor tekstu MS Word 2010 PL. Edytor tekstu MS Word 2010 PL umożliwia wykonywanie działań matematycznych. Edytor tekstu MS Word 2010 PL umożliwia wykonywanie działań matematycznych, pod warunkiem, że

Bardziej szczegółowo

Zadanie analizy leksykalnej

Zadanie 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 szczegółowo

Podstawy Kompilatorów

Podstawy Kompilatorów Podstawy Kompilatorów Laboratorium 3 Uwaga: Do wykonania poniższych zadań związanych z implementacją niezbędny jest program LEX oraz kompilator. Dla środowiska Linux mogą to być: Darmowa wersja generatora

Bardziej szczegółowo

Przykład: Σ = {0, 1} Σ - zbiór wszystkich skończonych ciagów binarnych. L 1 = {0, 00, 000,...,1, 11, 111,... } L 2 = {01, 1010, 001, 11}

Przykład: Σ = {0, 1} Σ - zbiór wszystkich skończonych ciagów binarnych. L 1 = {0, 00, 000,...,1, 11, 111,... } L 2 = {01, 1010, 001, 11} Języki Ustalmy pewien skończony zbiór symboli Σ zwany alfabetem. Zbiór Σ zawiera wszystkie skończone ciagi symboli z Σ. Podzbiór L Σ nazywamy językiem a x L nazywamy słowem. Specjalne słowo puste oznaczamy

Bardziej szczegółowo

Uproszczony schemat działania kompilatora

Uproszczony 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 szczegółowo

Prolog (Pro-Logic) Programowanie w Logice. Dr inż. Piotr Urbanek

Prolog (Pro-Logic) Programowanie w Logice. Dr inż. Piotr Urbanek Prolog (Pro-Logic) Programowanie w Logice Dr inż. Piotr Urbanek Do czego służy ProLog? Używany w wielu systemach informatycznych związanych z: logiką matematyczną (automatyczne dowodzenie twierdzeń); przetwarzaniem

Bardziej szczegółowo

JĘZYK SHELL JEST PEŁNYM JĘZYKIEM PROGRAMOWANIA

JĘZYK SHELL JEST PEŁNYM JĘZYKIEM PROGRAMOWANIA JĘZYK SHELL JEST PEŁNYM JĘZYKIEM PROGRAMOWANIA, który zawiera: zmienne, konstrukcje warunkowe i iteracyjne (IF-THEN-ELSE, CASE, DO WHILE, DO UNTIL), konfigurowane środowisko użytkownika. METAZNAKI zestaw

Bardziej szczegółowo

(j, k) jeśli k j w przeciwnym przypadku.

(j, k) jeśli k j w przeciwnym przypadku. Zadanie 1. (6 punktów) Rozważmy język słów nad alfabetem {1, 2, 3}, w których podciąg z pozycji parzystych i podciąg z pozycji nieparzystych są oba niemalejące. Na przykład 121333 należy do języka, a 2111

Bardziej szczegółowo

29. Poprawność składniowa i strukturalna dokumentu XML

29. Poprawność składniowa i strukturalna dokumentu XML 29. i strukturalna dokumentu XML 13 października 2015 1 2 Poprawny składniowo dokument XML powinien być tworzony zgodnie z poniżej przedstawionymi zasadami. Deklaracja XML Powinien zawierać deklarację

Bardziej szczegółowo

10110 =

10110 = 1. (6 punktów) Niedeterministyczny automat skończony nazwiemy jednoznacznym, jeśli dla każdego akceptowanego słowa istnieje dokładnie jeden bieg akceptujący. Napisać algorytm sprawdzający, czy niedeterministyczny

Bardziej szczegółowo

Monoidy wolne. alfabetem. słowem długością słowa monoidem wolnym z alfabetem Twierdzenie 1.

Monoidy wolne. alfabetem. słowem długością słowa monoidem wolnym z alfabetem Twierdzenie 1. 3. Wykłady 3 i 4: Języki i systemy dedukcyjne. Klasyczny rachunek zdań. 3.1. Monoidy wolne. Niech X będzie zbiorem niepustym. Zbiór ten będziemy nazywać alfabetem. Skończony ciąg elementów alfabetu X będziemy

Bardziej szczegółowo

1. Wprowadzanie danych z klawiatury funkcja scanf

1. Wprowadzanie danych z klawiatury funkcja scanf 1. Wprowadzanie danych z klawiatury funkcja scanf Deklaracja int scanf ( const char *format, wskaźnik, wskaźnik,... ) ; Biblioteka Działanie stdio.h Funkcja scanf wczytuje kolejne pola (ciągi znaków),

Bardziej szczegółowo

Hierarchia Chomsky ego

Hierarchia 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 szczegółowo

Wprowadzenie do XML. Joanna Jędrzejowicz. Instytut Informatyki

Wprowadzenie do XML. Joanna Jędrzejowicz. Instytut Informatyki Instytut Informatyki Literatura http://www.w3c.org/tr/ - Technical Reports K. B. Stall - XML Family of Specifications, Addison-Wesley 2003 P. Kazienko, K. Gwiazda - XML na poważnie, Helion 2002 XML Rozszerzalny

Bardziej szczegółowo

Metody Kompilacji Wykład 8 Analiza Syntaktyczna cd. Włodzimierz Bielecki WI ZUT

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 szczegółowo

IX. Wskaźniki.(3 godz.)

IX. Wskaźniki.(3 godz.) Opracowała: dr inż. Anna Dubowicka Uczelniane Centrum Komputerowe PK IX. Wskaźniki.(3 godz.) Wskaźnik jest zmienną, która zawiera adres innej. 1. Definiowanie wskaźników. typ * nazwa ; gdzie: znak * informuje

Bardziej szczegółowo

Maszyna Turinga. Algorytm. czy program???? Problem Hilberta: Przykłady algorytmów. Cechy algorytmu: Pojęcie algorytmu

Maszyna 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 szczegółowo

Ą Ą Ą Ą Ą Ą Ą Ą Ł Ó Ę Ń Ą Ą Ę Ł Ę Ś Ś Ś Ś Ł Ą Ż Ś Ź Ł Ó Ł Ą Ł Ę Ł Ą Ą Ą Ą Ą Ą Ą ĄĄ Ą Ś Ć Ą Ę Ę Ć Ł Ł Ś Ź Ź Ó ĆŚ Ż Ł Ś Ś Ź Ź Ó Ę Ę Ę Ó Ś Ź Ą Ę Ą Ś Ę Ł Ś Ł Ś Ś Ń Ś Ę Ę Ż Ż Ó Ś Ą Ć Ą Ź Ń Ś Ś Ś Ć Ł Ś

Bardziej szczegółowo

Systemy operacyjne. Laboratorium 9. Perl wyrażenia regularne. Jarosław Rudy Politechnika Wrocławska 28 lutego 2017

Systemy operacyjne. Laboratorium 9. Perl wyrażenia regularne. Jarosław Rudy Politechnika Wrocławska 28 lutego 2017 Systemy operacyjne Laboratorium 9 Perl wyrażenia regularne Jarosław Rudy Politechnika Wrocławska 28 lutego 2017 Temat obejmuje wykorzystanie wyrażeń regularnych w perlu. Wyrażenia same w sobie są w zasadzie

Bardziej szczegółowo

Treści programowe. Matematyka. Efekty kształcenia. Literatura. Terminy wykładów i ćwiczeń. Warunki zaliczenia. tnij.org/ktrabka

Treści programowe. Matematyka. Efekty kształcenia. Literatura. Terminy wykładów i ćwiczeń. Warunki zaliczenia. tnij.org/ktrabka Treści programowe Matematyka Katarzyna Trąbka-Więcław Elementy algebry liniowej. Macierze i wyznaczniki. Ciągi liczbowe, granica ciągu i granica funkcji, rachunek granic, wyrażenia nieoznaczone, ciągłość

Bardziej szczegółowo

WZORU PRZEMYSŁOWEGO PL XL-TAPE-INTERNATIONAL SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, Kielce, (PL) WUP 12/2016

WZORU PRZEMYSŁOWEGO PL XL-TAPE-INTERNATIONAL SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, Kielce, (PL) WUP 12/2016 PL 23003 RZECZPOSPOLITA POLSKA (12) OPIS OCHRONNY WZORU PRZEMYSŁOWEGO (19) PL (11) 23003 Urząd Patentowy Rzeczypospolitej Polskiej (21) Numer zgłoszenia: 24749 (22) Data zgłoszenia: 26.07.2016 (51) Klasyfikacja:

Bardziej szczegółowo

Programowanie strukturalne. Opis ogólny programu w Turbo Pascalu

Programowanie strukturalne. Opis ogólny programu w Turbo Pascalu Programowanie strukturalne Opis ogólny programu w Turbo Pascalu STRUKTURA PROGRAMU W TURBO PASCALU Program nazwa; } nagłówek programu uses nazwy modułów; } blok deklaracji modułów const } blok deklaracji

Bardziej szczegółowo

Algorytmy stochastyczne, wykład 05 Systemy Liendenmayera, modelowanie roślin

Algorytmy stochastyczne, wykład 05 Systemy Liendenmayera, modelowanie roślin Algorytmy stochastyczne, wykład 5, modelowanie roślin Jarosław Piersa Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika 214-3-2 1 2 3 ze stosem Przypomnienie gramatyka to system (Σ, A, s,

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia nr 11. Translatory. Wprowadzenie teoretyczne

Ćwiczenia nr 11. Translatory. Wprowadzenie teoretyczne J.Nawrocki, M. Antczak, A. Hoffa, S. Wąsik Plik źródłowy: 08cw11-tr.doc; Data: 2009-01-15 09:47:00 Ćwiczenia nr 11 Translatory Wprowadzenie teoretyczne Wiele dokumentów wprowadzających do języków Lex oraz

Bardziej szczegółowo

Podstawy nauk przyrodniczych Matematyka Zbiory

Podstawy nauk przyrodniczych Matematyka Zbiory Podstawy nauk przyrodniczych Matematyka Zbiory Katarzyna Kluzek i Adrian Silesian Zakład Genetyki Molekularnej Człowieka tel.618295833 adrian.silesian@amu.edu.pl katarzyna.kluzek@amu.edu.pl Pokój 1.117

Bardziej szczegółowo

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn Metody numeryczne Wykład 3 Dr inż. Michał Łanczont Instytut Elektrotechniki i Elektrotechnologii E419, tel. 4293, m.lanczont@pollub.pl, http://m.lanczont.pollub.pl Zakres wykładu Pojęcia podstawowe Algebra

Bardziej szczegółowo

Programowanie w języku Python. Grażyna Koba

Programowanie w języku Python. Grażyna Koba Programowanie w języku Python Grażyna Koba Kilka definicji Program komputerowy to ciąg instrukcji języka programowania, realizujący dany algorytm. Język programowania to zbiór określonych instrukcji i

Bardziej szczegółowo

złożony ze słów zerojedynkowych o długości co najmniej 3, w których druga i trzecia litera od końca sa

złożony ze słów zerojedynkowych o długości co najmniej 3, w których druga i trzecia litera od końca sa Zadanie 1. Rozważmy jezyk złożony ze słów zerojedynkowych o długości co najmniej 3, w których druga i trzecia litera od końca sa równe. Narysować diagram minimalnego automatu deterministycznego akceptujacego

Bardziej szczegółowo

1. Maszyna Turinga, gramatyki formalne i ONP

1. Maszyna Turinga, gramatyki formalne i ONP 1. Maszyna uringa, gramatyki formalne i OP 1.1.Maszyna uringa Automat skończony składa się ze skończonego zbioru stanów i zbioru przejść ze stanu do stanu, zachodzących przy różnych symbolach wejściowych

Bardziej szczegółowo

Wykład 5. Jan Pustelnik

Wykład 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 szczegółowo

Metody Kompilacji Wykład 7 Analiza Syntaktyczna

Metody 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 szczegółowo

Zadanie 1. Potęgi (14 pkt)

Zadanie 1. Potęgi (14 pkt) 2 Egzamin maturalny z informatyki Zadanie 1. otęgi (14 pkt) W poniższej tabelce podane są wartości kolejnych potęg liczby 2: k 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 k 1 2 4 8 16 32 64 128 256 512 1024 Ciąg a=(a 0,

Bardziej szczegółowo

Wyrażenia regularne.

Wyrażenia regularne. Teoretyczne podstawy informatyki Wykład : Wyrażenia regularne. Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs.2.202 Wyrażenia regularne Wyrażenia regularne (ang. regular expressions) stanowią algebraiczny sposób definiowania

Bardziej szczegółowo

Program We Kompilator Wy Źródłowy

Program 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 szczegółowo

Stałe, znaki, łańcuchy znaków, wejście i wyjście sformatowane

Stałe, znaki, łańcuchy znaków, wejście i wyjście sformatowane Stałe, znaki, łańcuchy znaków, wejście i wyjście sformatowane Stałe Oprócz zmiennych w programie mamy też stałe, które jak sama nazwa mówi, zachowują swoją wartość przez cały czas działania programu. Można

Bardziej szczegółowo

Wykład 10. Translacja sterowana składnią

Wykład 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 szczegółowo

SQL - Structured Query Language -strukturalny język zapytań SQL SQL SQL SQL

SQL - Structured Query Language -strukturalny język zapytań SQL SQL SQL SQL Wprowadzenie do SQL SQL - Structured Query Language -strukturalny język zapytań Światowy standard przeznaczony do definiowania, operowania i sterowania danymi w relacyjnych bazach danych Powstał w firmie

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. (6 punktów) Słowo w nazwiemy anagramem słowa v jeśli w można otrzymać z v poprzez zamianę kolejności liter. Niech

Zadanie 1. (6 punktów) Słowo w nazwiemy anagramem słowa v jeśli w można otrzymać z v poprzez zamianę kolejności liter. Niech Zadanie 1. (6 punktów) Słowo w nazwiemy anagramem słowa v jeśli w można otrzymać z v poprzez zamianę kolejności liter. Niech anagram(l) = {w : w jest anagaramem v dla pewnego v L}. (a) Czy jeśli L jest

Bardziej szczegółowo

Samodzielnie wykonaj następujące operacje: 13 / 2 = 30 / 5 = 73 / 15 = 15 / 23 = 13 % 2 = 30 % 5 = 73 % 15 = 15 % 23 =

Samodzielnie wykonaj następujące operacje: 13 / 2 = 30 / 5 = 73 / 15 = 15 / 23 = 13 % 2 = 30 % 5 = 73 % 15 = 15 % 23 = Systemy liczbowe Dla każdej liczby naturalnej x Î N oraz liczby naturalnej p >= 2 istnieją jednoznacznie wyznaczone: liczba n Î N oraz ciąg cyfr c 0, c 1,..., c n-1 (gdzie ck Î {0, 1,..., p - 1}) taki,

Bardziej szczegółowo

1 Działania na zbiorach

1 Działania na zbiorach M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 1 1 1 Działania na zbiorach W rozdziale tym przypomnimy podstawowe działania na zbiorach koncentrując się na własnościach tych działań, które będą przydatne w dalszej

Bardziej szczegółowo

Podstawy Programowania Podstawowa składnia języka C++

Podstawy Programowania Podstawowa składnia języka C++ Podstawy Programowania Podstawowa składnia języka C++ Katedra Analizy Nieliniowej, WMiI UŁ Łódź, 3 października 2013 r. Szablon programu w C++ Najprostszy program w C++ ma postać: #include #include

Bardziej szczegółowo