編譯原理教程

內(nèi)容概要

胡元義主編的這本《編譯原理教程(第3版)》系統(tǒng)地介紹了編譯程序的設(shè)計原理及實現(xiàn)技術(shù)，主要內(nèi)容包括：緒論、詞法分析、語法分析、語義分析和中間代碼生成、代碼優(yōu)化、目標(biāo)程序運行時存儲空間的組織、目標(biāo)代碼生成、符號表與錯誤處理等。
在內(nèi)容的組織上，本書強(qiáng)調(diào)知識的實用性，將編譯的基本理論與具體的實現(xiàn)技術(shù)有機(jī)地結(jié)合起來，既注重了理論的完整性，化繁為簡，又將理論融于具體的實例中，化難為易，以達(dá)到準(zhǔn)確、清楚地闡述相關(guān)概念和原理的目的。本書注重各章節(jié)對理論闡述的條理性，書中給出的例子也具有較強(qiáng)的實用性與連貫性，使讀者對編譯的各個階段有一個全面、直觀的認(rèn)識。本書采用的算法全部由C語言描述，各章均附有習(xí)題。
《編譯原理教程(第3版)》可作為計算機(jī)本科專業(yè)的教材，也可作為計算機(jī)軟件工程人員的參考資料。

書籍目錄

第一章  緒論
  1.1  程序設(shè)計語言和編譯程序
  1.2  編譯程序的歷史及發(fā)展
  1.3  編譯過程和編譯程序結(jié)構(gòu)
  1.4  編譯程序的開發(fā)
  1.5  構(gòu)造編譯程序所應(yīng)具備的知識內(nèi)容
  習(xí)題
第二章  詞法分析
  2.1  詞法分析器的設(shè)計方法
    2.1.1  單詞符號的分類與輸出形式
    2.1.2  狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖
  2.2  一個簡單的詞法分析器示例
    2.2.1  C語言子集的單詞符號表示
    2.2.2  C語言子集對應(yīng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖
    2.2.3  狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖的實現(xiàn)
  2.3  正規(guī)表達(dá)式與有限自動機(jī)簡介
    2.3.1  正規(guī)表達(dá)式與正規(guī)集
    2.3.2  有限自動機(jī)
  2.4  正規(guī)表達(dá)式到有限自動機(jī)的構(gòu)造
    2.4.1  由正規(guī)表達(dá)式構(gòu)造等價的非確定有限自動機(jī)(NIFA)
    2.4.2  NFA的確定化
    2.4.3  確定有限自動機(jī)(I)FA)的化簡
    2.4.4  正規(guī)表達(dá)式到有限自動機(jī)構(gòu)造示例
  2.5  詞法分析器的自動生成
  習(xí)題二
第三章  語法分析
  3.1  文法和語言
    3.1.1  文法和語言的基本概念
    3.1.2  形式語言分類
    3.1.3  正規(guī)表達(dá)式與上下文無關(guān)文法
  3.2  推導(dǎo)與語法樹
    3.2.1  推導(dǎo)與短語
    3.2.2  語法樹與二義性
  3.3  自頂向下的語法分析
    3.3.1  遞歸下降分析法
    3.3.2  LL(1)分析法
  3.4  自底向上的語法分析
    3.4.1  自底向上分析原理
    3.4.2  算符優(yōu)先分析法
  3.5  規(guī)范歸約的自底向上語法分析方法
    3.5.1  LR分析器的工作原理
    3.5.2  LR(0)分析器
    3.5.3  SLR(1)分析器
    3.5.4  LR(1)分析器
    3.5.5  LALR分析器
    3.5.6  二義文法的應(yīng)用
    3.5.7  LR分析器應(yīng)用與拓展
  習(xí)題三
第四章  語義分析和中間代碼生成
  4.1  概述
    4.1.1  語義分析的概念
    4.1.2  語法制導(dǎo)翻譯方法
  4.2  屬性文法
    4.2.1  文法的屬性
    4.2.2  屬性文法
  4.3  幾種常見的中間語言
    4.3.1  抽象語法樹
    4.3.2  逆波蘭表示法
    4.3.3  三地址代碼
  4.4  表達(dá)式及賦值語句的翻譯
    4.4.1  簡單算術(shù)表達(dá)式和賦值語句的翻譯
    4.4.2  布爾表達(dá)式的翻譯
  4.5  控制語句的翻譯
    4.5.1  條件語句if的翻譯
    4.5.2  條件循環(huán)語句while的翻譯
    4.5.3  三種基本控制結(jié)構(gòu)的翻譯
    4.5.4  多分支控制語句case的翻譯
    4.5.5  語句標(biāo)號和轉(zhuǎn)移語句的翻譯
  4.6  數(shù)組元素的翻譯
    4.6.1  數(shù)組元素的地址計算及中間代碼形式
    4.6.2  賦值語句中數(shù)組元素的翻譯
    4.6.3  數(shù)組元素翻譯示例
  4.7  過程或函數(shù)調(diào)用語句的翻譯
    4.7.1  過程或函數(shù)調(diào)用的方法
    4.7.2  過程或函數(shù)調(diào)用語句的四元式生成
  4.8  說明語句的翻譯
    4.8.1  變量說明的翻譯
    4.8.2  數(shù)組說明的翻譯
  4.9  遞歸下降語法制導(dǎo)翻譯方法簡介
  習(xí)題四
第五章  代碼優(yōu)化
  5.1  局部優(yōu)化
    5.1.1  基本塊的劃分方法
    5.1.2  基本塊的DAG方法
    5.1.3  用DAG進(jìn)行基本塊的優(yōu)化處理
    5.1.4  DAG構(gòu)造算法的進(jìn)一步討論
  5.2  循環(huán)優(yōu)化
    5.2.1  程序流圖與循環(huán)
    5.2.2  循環(huán)的查找
    5.2.3  循環(huán)優(yōu)化
  *5.3  全局優(yōu)化概述
    5.3.1  到達(dá)一定值與引用一定值鏈
    5.3.2  定值一引用鏈(du鏈)
    5.3.3  寫傳播
  *5.4  代碼優(yōu)化示例
  習(xí)題五
第六章  目標(biāo)程序運行時存儲空間的組織
  6.1  靜態(tài)存儲分配
  6.2  簡單的棧式存儲分配
    6.2.1  棧式存儲分配與活動記錄
    6.2.2  過程的執(zhí)行
  6.3  嵌套過程語言的棧式實現(xiàn)
    6.3.1  嵌套層次顯示(DISPLAY)表和活動記錄
    6.3.2  嵌套過程的執(zhí)行
    6.3.3  訪問非局部名的另一種實現(xiàn)方法
  6.4  堆式動態(tài)存儲分配
    6.4.1  堆式存儲的概念
    6.4.2  堆式存儲的管理方法
  *6.5  參數(shù)傳遞補(bǔ)遺
    6.5.1  參數(shù)傳遞的方法
    6.5.2  不同參數(shù)傳遞方法比較
  習(xí)題六
第七章  目標(biāo)代碼生成
  7.1  簡單代碼生成器
    7.1.1  待用信息與活躍信息
    7.1.2  代碼生成算法
    7.1.3  寄存器分配
    7.1.4  源程序到目標(biāo)代碼生成示例
  *7.2  匯編指令到機(jī)器代碼翻譯概述
  習(xí)題七
第八章  符號表與錯誤處理
  8.1  符號表
    8.1.1  符號表的作用
    8.1.2  符號表的組織
    8.1.3  分程序結(jié)構(gòu)語言符號表建立
    8.1.4  非分程序結(jié)構(gòu)語言符號表建立
    8.1.5  常用符號表結(jié)構(gòu)
    8.1.6  符號表內(nèi)容
  8.2  錯誤處理
    8.2.1  語法錯誤校正
    8.2.2  語義錯誤校正
  習(xí)題八
附錄1  8086/8088指令碼匯總表
附錄2  8086/8088指令編碼空間表
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　LR分析器的推理過程是依據(jù)“歷史”來展望“未來”，因此LR分析器同樣具有智能性，但是這種智能卻是有限的。作為歸約過程的“歷史”材料的積累雖不困難（已保存于棧中），但是“展望”材料的匯集卻很不容易。因為根據(jù)歷史推測未來，即使是推測未來的一個符號，也常常存在著非常多的不同可能性，所以在把“歷史”和“展望”材料綜合在一起時，復(fù)雜性就大為增加了。因此，具體實現(xiàn)LR分析器的功能時通常采用某種限制性措施，盡可能使出現(xiàn)的狀態(tài)減少，只有這樣才能提高效率并易于實現(xiàn)。如簡單LR——極有使用價值的SLR（1）方法，它只在棧中保留已掃描過的那段輸入符號的部分信息，即“歷史”，并根據(jù)這些信息和未來的一串符號決定下一步的操作。SLR（1）的這種做法使得狀態(tài)數(shù)大為減少，因此可以高效率地實現(xiàn)?！　∥覀兛梢詫⑸鲜龇椒ê退枷脒\用于人工智能領(lǐng)域。通過分析可以發(fā)現(xiàn)，人工智能的推理按目標(biāo)可分為兩類：一類是對未知目標(biāo)的推理；一類是對已知目標(biāo)的推理。對事先無法知道的目標(biāo)的推理一般采用常規(guī)的智能搜索方法——試探法或窮舉法；而對已知目標(biāo)的推理，雖然仍可采用試探法或窮舉法，但能否采用其它更加簡單有效的方法呢？LR分析器中的“歷史”類同于人工智能中已搜索過的路徑，而LR分析器對未來的“展望”恰好就是對已知目標(biāo)的“展望”。LR分析器是在“目標(biāo)己知”這個特定條件下對人工智能常規(guī)搜索方法的一種簡化。由于LR分析器推理的目標(biāo)確定，故其效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于常規(guī)的人工智能搜索方法。對那些事先可以分析出目標(biāo)的推理問題，如智能化教學(xué)系統(tǒng)、智能化管理系統(tǒng)以及智能控制機(jī)床等，都可以采用LR分析器方法。LR分析器是一種基于目標(biāo)的智能推理方法，它適用于目標(biāo)確定的智能化推理問題。　　……

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