LALR(1)语法分析器的自动生成

文章简单介绍了语法分析器自动生成的原理和技术，根据语法分析器的生成过程，介绍了实用的语法分析器的自动生成器各个部件及其实现的详细过程。     

SLR(1)词/语法分析的自动构造

主要讨论了SLR（1）词／语法分析器的自动构造，自动生成的SLR（1）语法分析器可从自动生成的SLR（1）词法分析器中获得测试数据进行语法分析，论文相关的软件除可用于编译原理课程教学演示外，还可用于实际编译程序的SLR（1）词／语法分析器的自动构造。由于具有SLR（1）分析表自动构造功能，因此该软件还可作为软件工具用于程序设计语言本身的设计和构造。     

C程序控制流程模型的提取技术与实现

控制流图描述了函数执行时可能采取的执行路径。绝大多数静态分析工具都在抽象语法树之上生成控制流图并据此对程序的运行行为进行分析。在模型检测过程中,提取正确的控制流图是构建系统模型的关键。在分析C程序的抽象语法树和控制结构的基础上,设计并实现了程序控制流图提取的算法,并分析了算法的正确性。基于提取的控制流程,可对C程序的某些性质进行模型检验。     

语法分析器PROLOG程序的自动生成

本文给出从形式语法描述BNF表示自动生成语法分析器Prolog程序的一种方法,同时也给出用Prolog语言写的自动生成系统。     

嵌入一致图语法的依赖图

图语法将字符串上的形式文法扩充为图上的形式文法,提供一种能够使用精确的数学方法来模拟图变换的机制.提出了几种新的基于一致图语法的方法来表示控制流图、数据流图、控制数据流图、二分图和超图,并说明如何通过图重写来自动生成依赖图并挖掘并行性,从而协助并行编译器和并行语言的设计和实现.     

一个高效的语法分析器生成工具

VPGE(VisualParserGenerationEnvironment)是一个可视化语法分析器集成开发环境,除了具有良好的界面和强大的调试功能,其LALR(1)分析器的生成速度达到并超过公认的分析器生成速度最快的LALR(1)分析器自动生成器Bison,所能处理的文法规模也优于Bison.本文在DeRemer和Pen-nello的LALR(1)分析器自动生成基本原理的基础上,在设计数据结构和算法实现中采用了大量优化技术.     

一个高效的语法分析器生成工具

VPGE(Visual Parser Generation Environment)是一个可视化语法分析器集成开发环境,除了具有良好的界面和强大的调试功能,其LALR(1)分析器的生成速度达到并超过公认的分析器生成速度最快的LALR(1)分析器自动生成器Bison,所能处理的文法规模也优于Bison.本文在DeRemer和Pennello的LALR(1)分析器自动生成基本原理的基础上,在设计数据结构和算法实现中采用了大量优化技术.     

程序设计语言的GLR优化分析

阐述了在程序设计语言语法分析器的构造中采用通用LR(generalized LR,简称GLR)分析算法的动机.提出了一个多层次的优化策略,加快了GLR分析器的分析速度.为基本的GLR算法增加了必要的运行时控制机制,以实现语法分析时调用文法规则附带的语义动作,化解输入串的二义性,同时避免GLR分析器可能存在的语义动作延迟问题.优化后的算法已在一个可视化语法分析器自动生成环境VPGE中实现.实验结果表明,在分析确定性的编程语言时,自动生成的GLR分析器的分析速度与自由软件基金会的Bison生成的LALR(1)分析器的分析速度有可比性.     

基于多维度异质图结构的代码注释自动生成

代码注释能够增强源代码的可读性、辅助软件开发过程，因此代码注释自动生成任务成为研究热点。然而现有工作大多只利用了源代码的序列信息或抽象语法树信息，未能充分捕捉代码语言特有的多种特征。为进一步利用源代码的多维度特征，提升注释生成的效果，构建基于多维度异质图结构的代码注释自动生成模型。利用异质图结构和图神经网络，将源代码的抽象语法树、控制流图、数据流图等进行融合并构建为具有多种节点和连边的异质表示图，以此表现代码的语义特征、序列特征、语法特征、结构特征等多维度特征。在真实数据集上的实验结果表明，该模型相较于Hybrid-DRL、NeuralCodeSum、SeqGNN等模型具有更好的效果，在BLEU-4、METEOR、ROUGE-L指标上分别最高提升1.6%、3.2%、3.1%，可获得更流畅、可读性更好的代码注释。     

基于状态转换的PLC程序模型构建方法

针对可编程逻辑控制器（PLC）程序在进行NuSMV模型检测时需要手工对程序进行建模,不仅浪费人力且容易出错的问题,提出一种基于状态转移的PLC程序模型自动化构建方法。该方法首先分析结构化文本（ST）语言特性并解析ST程序为抽象语法树;其次,在抽象语法树基础上,根据不同的文法结构进行控制流分析生成控制流图;然后,通过数据流分析得到程序依赖图;最后,根据程序依赖图生成NuSMV的输入模型。实验结果表明,所提方法实现了ST程序到NuSMV输入模型的自动化构建,并且构建的NuSMV输入模型既保留了ST程序的原有特性又符合NuSMV模型检测工具输入的规范,与传统手工模型构建方法相比,提高了模型生成的效率和准确率。