本篇文章想要聊聊语法解析中的回溯法和记忆法,看本篇文章须要理解以下概念:
1、编译中的递归降落识别器
2、词法剖析与语法分析
3、bnf
4、LL(1)与LL(k)
语法规定越简单,就越须要灵便地向前看k个字符,回溯法与LL(k)相比,相当于任意多的向前看符号。能满足更多的场景和需要,但回溯法有一个最大的问题是性能绝对较差,所谓的记忆法就是在回溯法的根底上,对于曾经计算过的后果进行缓存,以升高回溯法的工夫复杂度。
首先咱们看下一个根本的回溯法的代码构造,以便对于回溯法进行理解
function parse(){
if(speculate1()){ // 尝试匹配推断1
rule1() // 推断胜利之后,就执行rule1
} else if(speculate2()){ //尝试匹配推断2
rule2()
} else if(speculate3()){ //尝试匹配推断3
rule3()
} else {
throw new RecognitionError()
}
}
function speculate1(){
let success = true
mark() // 标记以后输出的地位
try{
rule1() // 尝试规定1
} catch(e){
success = false
}
release() // 放回以后输出的地位
return success
}
能够看到回溯法相当弱小,能够依据理论规定动静地任意向前看,但执行效率会低很多。
从下面的代码能够看出,即便是最顺利的状况下,每条规定的推演也会执行两次(rule1函数执行的两次)。
而在上面代码所示的bnf中,推演失败,在以后token的地位从新推演,很有可能使子规定执行很屡次。
stat: list EOF
| list '=' list
记忆法能够防止同样的输出,同样的规定,进行第二次的计算。
记忆法的外围是每条规定都有一个记忆映射表,状态分为三种状况unkonwn,failed,succeeded。
当没有解析到的时候,默认返回unknown,应用正数标识failed,应用一个负数标识succeded,该负数记录了解析胜利的下一个词法单元下标。所以每条规定解析过一次之后,有起始的词法单元下标,就能找到规定完结的词法单元下标,就不必做反复的计算。
记忆法的代码框架如下:
function rule1(){
let failed = false
let startTokenIndex = getIndex()
if(isSpeculating() && alreadyParsedRule(ruleMemo)) return
try{
_rule1()
} catch(e){
failed = true
throw e
} finally{
// 无论推演胜利还是失败,都对后果进行记录
if(isSpeculating()){
memoize(ruleMemo, startTokenIndex, failed)
}
}
}
这里要留神isSpeculating函数代表是否是推演阶段,推演阶段时,代码不能执行一些有副作用的操作,只有推演通过之后,才会执行一些有副作用的操作。
当初咱们来实现alreadyParsedRule:
function alreadyParsedRule(memo){
const startTokenIndex = getIndex()
if(!memo[startTokenIndex]){
return false
}
if(memo[startTokenIndex] < 0){
thorw new RecognitionError()
}
const endTokenIndex = memo[startTokenIndex]
// 跳过去,就像曾经解析过这个规定一样
advance(endTokenIndex)
return true
}
alreadyParsedRule函数,就是从memo中取缓存的值,如果没有值就返回false,以便rule1函数中持续进行匹配,如果匹配失败,就抛出一个异样。如果匹配胜利,就取得对应词法单元的index,将指针前移后,返回true。
如果不应用记忆法,回溯法的解析速度就会很慢,通过记忆法,只须要大量的内存,就能将整个解析过程的复杂度升高到线性程度。
发表回复