Giáo trình Chương trình dịch (Phần 2)
- Các hành động dịch phụ thuộc rất nhiều vào cú pháp của chương trình nguồn
cần dịch.Quá trình dịch được điều khiển theo cấu trúc cú pháp của chương
trình nguồn, cú pháp này được xác định thông qua bộ phân tích cú pháp.
- Nhằm điều khiển các phần hoạt động theo cú pháp, cách thường dùng là gia
cố các luật sản xuất ( mà ta biết cụ thể những luật nào và thứ tự thực hiện ra
sao thông qua cây phân tích) bằng cách thêm các thuộc tính cho văn phạm
đấy, và các qui tắc sinh thuộc tính gắn với từng luật cú pháp. Các qui tắc đó,
ta gọi là qui tắc ngữ nghĩa (semantic rules).
- thực hiện các qui tắc ngữ nghĩa đó sẽ cho thông tin về ngữ nghĩa, dùng để
kiểm tra kiểu, lưu thông tin vào bảng ký hiệu và sinh mã trung gian.
- Có hai tiếp cận để liên kết (đặc tả) các qui tắc ngữ nghĩa vào các luật cú pháp
(sản xuất) là cú pháp điều khiển (syntax-directed definition) và lược đồ dịch
(translation scheme).
- Các luật ngữ nghĩa còn có các hành động phụ (ngoài việc sinh thuộc tính cho
các ký hiệu văn phạm trong sản xuất) như in ra một giá trị hoặc cập nhật một
biến toàn cục.
Các kiến thức trong phần này không nằm trong khối chức năng riêng rẽ nào của chương
trình dịch mà được dùng làm cơ sở cho toàn bộ các khối nằm sau khối phân tích cú pháp.
Một xâu vào → Cây phân tích → Đồ thị phụ thuộc → thứ tựđánh giá cho các luật ngữ
nghĩa.
Tóm tắt nội dung tài liệu: Giáo trình Chương trình dịch (Phần 2)
CHƯƠNG 5 BIÊN DỊCH DỰA CÚ PHÁP. 1. MỤC ĐÍCH, NHIỆM VỤ. - Các hành động dịch phụ thuộc rất nhiều vào cú pháp của chương trình nguồn cần dịch.Quá trình dịch được điều khiển theo cấu trúc cú pháp của chương trình nguồn, cú pháp này được xác định thông qua bộ phân tích cú pháp. - Nhằm điều khiển các phần hoạt động theo cú pháp, cách thường dùng là gia cố các luật sản xuất ( mà ta biết cụ thể những luật nào và thứ tự thực hiện ra sao thông qua cây phân tích) bằng cách thêm các thuộc tính cho văn phạm đấy, và các qui tắc sinh thuộc tính gắn với từng luật cú pháp. Các qui tắc đó, ta gọi là qui tắc ngữ nghĩa (semantic rules). - thực hiện các qui tắc ngữ nghĩa đó sẽ cho thông tin về ngữ nghĩa, dùng để kiểm tra kiểu, lưu thông tin vào bảng ký hiệu và sinh mã trung gian. - Có hai tiếp cận để liên kết (đặc tả) các qui tắc ngữ nghĩa vào các luật cú pháp (sản xuất) là cú pháp điều khiển (syntax-directed definition) và lược đồ dịch (translation scheme). - Các luật ngữ nghĩa còn có các hành động phụ (ngoài việc sinh thuộc tính cho các ký hiệu văn phạm trong sản xuất) như in ra một giá trị hoặc cập nhật một biến toàn cục. Các kiến thức trong phần này không nằm trong khối chức năng riêng rẽ nào của chương trình dịch mà được dùng làm cơ sở cho toàn bộ các khối nằm sau khối phân tích cú pháp. Một xâu vào → Cây phân tích → Đồ thị phụ thuộc → thứ tựđánh giá cho các luật ngữ nghĩa. 2. ĐỊNH NGHĨA CÚ PHÁP ĐIỀU KHIỂN. Cú pháp điều khiển (syntax-directed definition) là một dạng tổng quát hoá của văn phạm phi ngữ cảnh, trong đó mỗi ký hiệu văn phạm có một tập thuộc tính đi kèm, được chia thành 2 tập con là thuộc tính tổng hợp (synthesized attribute) và thuộc tính kế thừa (inherited attribute) của ký hiệu văn phạm đó. Một cây phân tích cú pháp có trình bày các giá trị của các thuộc tính tại mỗi nút được gọi là cây phân tích cú pháp có chú giải (hay gọi là cây phân tích đánh dấu) (annotated parse tree). 2.1. Cú pháp điều khiển. 2.1.1. Dạng của định nghĩa cú pháp điều khiển. Trong mỗi cú pháp điều khiển, mỗi sản xuất A->α có thể được liên kết với một tập các qui tắc ngữ nghĩa có dạng b = f(c1, . . .,ck) với f là một hàm và a) b là một thuộc tính tổng hợp của A, còn c1, . . .,ck là các thuộc tính của các ký hiệu trong sản xuất đó. Hoặc b) b là một thuộc tính kế thừa của một trong những ký hiệu ở vế phải của sản xuất, còn c1, . . . ,ck là thuộc tính của các ký hiệu văn phạm. Ta nói là thuộc tính b phụ thuộc vào các thuộc tính c1, . . .,ck. - Một văn phạm thuộc tính (Attribute Grammar) là một cú pháp điều khiển mà các luật ngữ nghĩa không có hành động phụ. Ví dụ: Sau đây là văn phạm cho một chương trình máy tính bỏ túi với val là một thuộc tính biểu diễn giá trị của ký hiệu văn phạm. Sản xuất Luật ngữ nghĩa L -> E n Print(E.val) E -> E1 + T E.val = E1.val + T.val E -> T E.val = T.val T -> T1 * F T.val = T1.val * F.val T -> F T.val = F.val F -> ( E ) F.val = E.val F -> digit F.val = digit.lexval Từ tố digit có thuộc tính Lexval: là giá trị của digit đó được tính nhờ bộ phân tích từ vựng. Kí hiệu n : xuống dòng, Print : in kết quả ra màn hình. 2.1.2. Thuộc tính tổng hợp. Trên một cây phân tích, thuộc tính tổng hợp được tính dựa vào các thuộc ở các nút con của nút đó, hay nói cách khác thuộc tính tổng hợp được tính cho các ký hiệu ở vế trái của sản xuất và tính dựa vào thuộc tính của các ký hiệu ở vế phải. Một cú pháp điều khiển chỉ sử dụng các thuộc tính tổng hợp được gọi là cú pháp điều khiển thuần tính S (S-attribute definition). Một cây phân tích cho văn phạm cú pháp điều khiển thuần tính S có thể thực hiện các luật ngữ nghĩa theo hướng từ lá đến gốc và có thể sử dụng trong phương pháp phân tích LR. Ví dụ: vẽ cây cho đầu vào: 3*4+4n ví dụ 1 Chúng ta duyệt và thực hiện các hành động ngữ nghĩa của ví dụ trên theo đệ qui trên xuống: khi gặp một nút ta sẽ thực hiện tính thuộc tính tổng hợp của các con của nó rồi thực hiện hành động ngữ nghĩa trên nút đó. Nói cách khác, khi phân tích cú pháp theo kiểu bottom-up, thì khi nào L E 1 E 2 T 3 T 1 T 2 * F2 F 1 3 + F 3 n 4 4 gặp hành động thu gọn, chúng ta sẽ thực hiện hành động ngữ nghĩa để đánh giá thuộc tính tổng hợp. F1.val=3 (syntax: F1->3 semantic: F1.val=3.lexical) F2.val=4 (syntax: F2->3 semantic: F2.val=4.lexical) T2.val=3 (syntax: T2->F1 semantic: T2.val=F1.val ) T1.val=3*4=12 (syntax: T1->T2*F2 semantic: T1.val=T2.val*F2.val) F3.val=4 (syntax: F3->4 semantic: F3.val=4.lexical) T3.val=4 (syntax: T3->F3 semantic: T3.val=F3.val ) E1.val=12+4=16 (syntax: E1->E2+T3 semantic: E1.val=E2.val+T3.val) “16” (syntax: L->E1 n semantic: print(E1.val)) 2.1.3. Thuộc tính kế thừa. Thuộc tính kế thừa (inherited attribute) là thuộc tính tại một nút có giá trị được xác định theo giá trị thuộc tính của cha hoặc anh em của nó. Thuộc tính kế thừa rất có ích trong diễn tả sự phụ thuộc ngữ cảnh. Ví dụ chúng ta có thể xem một định danh xuất hiện bên trái hay bên phải của toán tử gán để quyết định dùng địa chỉ hay giá trị của định danh. Ví dụ về khai báo: sản xuất luật ngữ nghĩa D -> T L L.in := T.type T -> int T.type := interger T -> real T.type := real L -> L1, id L1.in := L.in ; addtype(id.entry, L.in) L -> id addtype(id.entry,L.in) Ví dụ: int a,b,c Ta có cây cú pháp: Chúng ta duyệt và thực hiện các hành động ngữ nghĩa sẽ được kết quả như sau: T.type = interger (syntax:T->int semantic: T.type=interger) L1.in = interger (syntax: D -> T L1 semantic: L1.in=T.type) D T L1 int L2 a, L 3 b, c L2.in = interger (syntax: L1 -> L2 , a semantic: L2.in = L1.in ) a.entry = interger (syntax: L1 -> L2 , a semantic: addtype(a.entry,L1.in) ) L3.in = interger (syntax: L2 -> L3 , b semantic: L3.in = L2.in ) b.entry = interger (syntax: L2 -> L3 , b semantic: addtype(b.entry,L2.in) ) c.entry = interger (syntax: L3 -> c semantic: addtype(c.entry,L3.in) ) Bài luyện tập: 1) Cho văn phạm sau định nghĩa một số ở hệ cơ số 2 B -> 0 | 1 | B 0 | B 1 Hãy định nghĩa một cú pháp điều khiển để dịch một số ở hệ cơ số 2 thành một số ở hệ cơ số 10 (hay nói cách khác là tính giá trị của một số ở hệ cơ số 2). Xây dựng cây đánh dấu(xây dựng cây cú pháp cùng với giá trị thuộc tính trên mỗi nút) với đầu vào là “1001”. Mở rộng: sinh viên tự làm bài toán này với các sản xuất định nghĩa một số thực ở hệ cơ số 2: S->L.L | L L->LB | B B->0 | 1 Lời giải: Định nghĩa thuộc tính tổng hợp val của ký hiệu B để chứa giá trị tính được của số biểu diễn bởi B. xuất phát từ cách tính: (anan-1 . . . a1a0)2 := an*2n+an-1*2n-1+. . . +a1*2+a0 := 2*(an*2n-1+. . .+a1)+a0 := 2*(an. . .a1)+a0 Do đó nếu có B -> B1 1 thì B.val := 2*B1.val+1 B -> B1 0 thì B.val := 2*B1.val Vì vậy, chúng ta xây dựng các luật dịch như sau: Luật phi ngữ cảnh Luật dịch B->0 B.val=0; B->1 B.val:=1; B->B1 0 B.val:=2*B1.val +0 B->B 1 B.val:=2*B1.val+1 Cây đánh dấu: 1 0 0 B: val:=2*1+0=2 B: val:=2*2+0=4 B: val:=2*4+1=9 Xét một cây đánh dấu khác cho xâu vào “1011” 2.2. Đồ thị phụ thuộc. Nếu một thuộc tính b tại một nút trong cây phân tích cú pháp phụ thuộc vào một thuộc tính c, thế thì hành động ngữ nghĩa cho b tại nút đó phải được thực hiện sau khi thực hiện hành động ngữ nghĩa cho c. Sự phụ thuộc qua lại của các thuộc tính tổng hợp và kế thừa tại các nút trong một cây phân tích cú pháp có thể được mô tả bằng một đồ thị có hướng gọi là đồ thị phụ thuộc (dependency graph). - Đồ thị phụ thuộc là một đồ thị có hướng mô tả sự phụ thuộc giữa các thuộc tính tại mỗi nút của cây phân tích cú pháp. Trước khi xây dựng một đồ thị phụ thuộc cho một cây phân tích cú pháp, chúng ta chuyển mỗi hành động ngữ nghĩa thành dạng b := f(c1,c2,. . .,ck) bằng cách dùng một thuộc tính tổng hợp giả b cho mỗi hành động ngữ nghĩa có chứa một lời gọi thủ tục. Đồ thị này có một nút cho mỗi thuộc tính, một cạnh đi vào một nút cho b từ một nút cho c nếu thuộc tính b phụ thuộc vào thuộc tính c. Chúng ta có thuật toán xây dựng đồ thị phụ thuộc cho một văn phạm cú pháp điều khiển như sau: for mỗi nút n trong cây phân tích cú pháp do for mỗi thuộc tính a của ký hiệu văn phạm tại n do B: val:=1 1 1 1 0B: val:=1 1 B: val:=2*1+0=2 B: val:=2*2+1=5 B: val:=5*2+1=11 xây dựng một nút trong đồ thị phụ thuộc cho a; for mỗi nút n trong cây phân tích cú pháp do for mỗi hành động ngữ nghĩa b:=f(c1,c2, . . .,ck) đi kèm với sản xuất được dùng tại n do for i:=1 to k do xây dựng một cạnh từ nút ci đến nút b VD 1: Dựa vào cây phân tích ( nét đứt đoạn) và luật ngữ nghĩa ứng với sản xuất ở bảng, ta thêm các nút và cạnh thành đồ thị phụ thuộc: Ví dụ 2: Với ví dụ 2, ta có một đồ thị phụ thuộc như sau: chú ý: + chuyển hành động ngữ nghĩa addentry(id.entry,L.in) của sản xuất L->L , id thành thuộc tính giả f phụ thuộc vào entry và in sản xuất luật ngữ nghĩa D -> T L L.in := T.type T -> int T.type := interger T -> real T.type := real L -> L1, id L1.in := L.in ; addtype(id.entry, L.in) L -> id addtype(id.entry,L.in) D T L rea l c L , bL , a type in in in entry entry entry f f f Sản xuất Luật ngữ nghĩa E → E1 | E2 E.val = E1.val + E2.val E E 1 + E2 Val Val 2.3. Thứ tự đánh giá thuộc tính. Trên đồ thị DAG được xây dựng như ví dụ trên, chúng ta phải xác định thứ tự của các nút để làm sao cho khi duyệt các nút theo thứ tự này thì một nút sẽ có thứ tự sau nút mà nó phụ thuộc ta gọi là một sắp xếp topo. Tức là nếu các nút được đánh thứ tự m1, m2, . . .,mk thì nếu có mi ->mj là một cạnh từ mi đến mj thì mi xuất hiện trước mj trong thứ tự đó hay i<j. Nếu chúng ta duyệt theo thứ tự đã được sắp xếp này thì sẽ được một cách duyệt hợp lý cho các hành động ngữ nghĩa. Nghĩa là trong một sắp xếp topo, giá trị các thuộc tính phụ thuộc c1,c2, . . . ,ck trong một hành động ngữ nghĩa b:=f(c1,c2, . . . ,ck) đã được tính trước khi ta ước lượng f. Đối với một đồ thị tổng quát, chúng ta phải để ý đến các đặc điểm sau: + xây dựng đồ thị phụ thuộc cho các thuộc tính của ký hiệu văn phạm phải được xây dựng trên cây cú pháp. Tức là xây dựng cây cú pháp với mỗi nút (đỉnh) đại diện cho một ký hiệu văn phạm sau đó mới xây dựng đồ thị phụ thuộc theo thuật toán 5.1 + trong đồ thị phụ thuộc, mỗi nút đại diện cho một thuộc tính của một ký hiệu văn phạm. + có thể một loại thuộc tính này lại phụ thuộc vào một loại thuộc tính khác, chứ không nhất thiết là chỉ các thuộc tính cùng loại mới phụ thuộc vào nhau. Trong ví dụ trên, thuộc tính entry phụ thuộc vào thuộc tính in. + có thể có “vòng” trong đồ thị phụ thuộc, khi đó chúng ta sẽ không tính được giá trị ngữ nghĩa cho các nút vì gặp một hiện tượng khi tính a cần tính b, mà khi tính b lại cần tính a. Chính vì vậy, trong thực tế chúng ta chỉ xét đến văn phạm cú pháp ngữ nghĩa mà đồ thị phụ thuộc của nó là một DAG không có vòng. Đối với ví dụ trên, chúng ta xây dựng được một thứ tự phụ thuộc trên các thuộc tính đối với cây cú pháp cho câu vào “real a,b,c” như sau: D T L rea l c L , b, type: 4 in: 5 in: 7 in: 8 entry: 3 entry: 2 f: 8 f: 6 f: 9 Sau khi chúng ta đã có đồ thị phụ thuộc này, chúng ta thực hiện các hành động ngữ nghĩa theo thứ tự như sau (ký hiệu ai là giá trị thuộc tính ở nút thứ i): - đối với nút 1,2 ,3 chúng ta duyệt qua nhưng chưa thực hiện hành động ngữ nghĩa nào cả - nút 4: ta có a4 := real - nút 5: a5 := a4 := real - nút 6: addtype(c.entry,a5) = addtype(c.entry,real) - nút 7: a7 := a5 := real - nút 8: addtype(b.entry,a7) = addtype(b.entry,real) - nút 9: addtype(a.entry,a8) = addtype(a.entry,real) Các phương pháp duyệt hành động ngữ nghĩa 1. Phương pháp dùng cây phân tích cú pháp. Kết quả trả về của phân tích cú pháp phải là cây phân tích cú pháp, sau đó xây dựng một thứ tự duyệt hay một sắp xếp topo của đồ thị từ cây phân tích cú pháp đó. Phương pháp này không thực hiện được nếu đồ thị phụ thuộc có “vòng”. 2. Phương pháp dựa trên luật. Vào lúc xây dựng trình biên dịch, các luật ngữ nghĩa được phân tích (thủ công hay bằng công cụ) để thứ tự thực hiện các hành động ngữ nghĩa đi kèm với các sản xuất được xác định trước vào lúc xây dựng. 3. Phương pháp quên lãng (oblivious method). Một thứ tự duyệt được lựa chọn mà không cần xét đến các luật ngữ nghĩa. Thí dụ nếu quá trình dịch xảy ra trong khi phân tích cú pháp thì thứ tự duyệt phải phù hợp với phương pháp phân tích cú pháp, độc lập với luật ngữ nghĩa. Tuy nhiên phương pháp này chỉ thực hiện trên một lớp các cú pháp điều khiển nhất định. Phương pháp dựa trên qui tắc và phương pháp quên lãng không nhất thiết phải xây dựng một đồ thị phụ thuộc, vì vậy nó rất là hiệu quả về mặt thời gian cũng như không gian tính toán. Trong thực tế, các ngôn ngữ lập trình thông thường có yêu cầu quá trình phân tích là tuyến tính, quá trình phân tích ngữ nghĩa phải kết hợp được với các phương pháp phân tích cú pháp tuyến tính như LL, LR. Để thực hiện được điều này, các thuộc tính ngữ nghĩa cũng cần thoả mãn điều kiện: một thuộc tính ngữ nghĩa sẽ được sinh ra chỉ phụ thuộc vào các thông tin trước nó. Chính vì vậy chúng ta sẽ xét một lớp cú pháp điều khiển rất thông dụng và được sử dụng hiệu quả gọi là cú pháp điều khiển thuần tính L. Cú pháp điều khiển thuần tính L Một thứ tự duyệt tự nhiên đặc trưng cho nhiều phương pháp dịch Top-down và Bottom-up là thủ tục duyệt theo chiều sâu (depth-first order). Thủ tục duyệt theo chiều sâu được trình bày như dưới đây: procedure dfvisit(n:node); L a entry: 1 begin for mỗi con m của n tính từ trái sang phải do begin tính các thuộc tính kế thừa của m dfvisit(m) end tính các thuộc tính tổng hợp của n end Một lớp các cú pháp điều khiển được gọi là cú pháp điều khiển thuần tính L hay gọi là điều khiển thuần tính L (L-attributed definition) có các thuộc tính luôn có thể tính toán theo chiều sâu. Cú pháp điều khiển thuần tính L: Một cú pháp điều khiển gọi là thuần tính L nếu mỗi thuộc tính kế thừa của Xi ở vế phải của luật sinh A -> X1 X2 . . . Xn với 1<=j<=n chỉ phụ thuộc vào: 1. các thuộc tính của các ký hiệu X1, X2, . . .,Xj-1 ở bên trái của Xj trong sản xuất và 2. các thuộc tính kế thừa của A Chú ý rằng mỗi cú pháp điều khiển thuần tính S đều thuần tính L vì các điều kiện trên chỉ áp dụng cho các thuộc tính kế thừa. Ta thấy nếu ngôn ngữ mà ngữ nghĩa của một từ tố được xác định chỉ phụ thuộc vào ngữ cảnh bên trái (các từ tố bên trái) thì một phương pháp duyệt cú pháp từ trái sang phải cho đầu vào có thể kết hợp với điều khiển ngữ nghĩa để duyệt cả cú pháp và ngữ nghĩa đồng thời. Từ đó, ta thấy cú pháp điều khiển thuần tính L thoả mãn điều kiện này. Hay với cú pháp điều khiển thuần tính L, ta có thể duyệt đầu vào từ trái sang phải để sinh các thông tin cú pháp và ngữ nghĩa một cách đồng thời. Với phương pháp phân tích cú pháp tuyến tính LL và LR, ta có thể kết hợp để thực hiện cả các hành động ngữ nghĩa thuần tính L. Nhưng nếu mô tả các hành động ngữ nghĩa theo cú pháp điều khiển thì không xác định thứ tự của các hành động trong một sản xuất. Vì vậy ở đây ta xét một tiếp cận khác là dùng lược đồ dịch để mô tả luật ngữ nghĩa đồng thời với thứ tự thực hiện chúng trong một sản ... e scanner and the rules used by the parser (showing appropriate expansions of the non- terminals) for matching. Identify, explain and clearly mark the errors if any (40 points) a. a. ( x + y ) b. b. ( y * - x ) + 10 c. c. ( x * ( y + 10 ) ) d. d. ( x + y ) * ( y + z ) e. e. ( x + ( y – ( 2 ) ) Question 4: You are asked the count the number of constants (CONS), variables (VAR) and MOPER in an expression. Insert action symbols in the grammar described before Question 2, explain what semantic actions they trigger and what each semantic action does. (20 points) Regular Expressions Question 1: Consider the concept of “closure”. A set S is said to be closed under a (binary) operation ⊕ if and only if applying the operation to two elements in the set results in another element in the set. For example, consider the set of natural numbers N and the “+” (addition) operation. If we add any two natural numbers, we get a natural number. Formally x, y are elements of N implies x + y is an element of N. State true or false and explain why a. Only infinite sets (sets with infinite number of elements, like the set of natural numbers) can be closed b. Infinite sets are closed under all operations c. The set [a-z]* is closed under concatenation operation Question 2: For each of the regular expressions below, state if they describe the same set of strings (state if they are equivalent). If they are equivalent, what is the string they describe? 1. [a-z][a-z]* and [a-z]+ 2. [a-z0-9]+ and [a-z]+[0-9]+ 3. [ab]?[12]? and a1|b1|a2|b2 4. [ab12]+ and a|b|1|2|[ab12]* 5. [-az]* and [a-z]* 6. [abc]+ and [cba]+ 7. [a-j][k-z] and [a-z] Question 3: For each of the strings described below, write a regular expression that describes them and draw a finite automaton that accepts them. 1. 1. The string of zero or more a followed by three b followed zero or more c 2. 2. The string of zero or more a, b and c but every a is followed by two or more b 3. 3. All strings of digits that represent even numbers 4. 4. All strings of a’s and b’s that contain no three consecutive b’s. 5. 5. All strings that can be made from {0, 1} except the strings 11 and 111 Question 1: Pumping Lemma and Regular Languages You can use the pumping lemma and the closure of the class of regular languages under union, intersection and complement to answer the following question. Proofs should be rigorous. Note that for each of the questions below, you may or may not have to use the pumping lemma. Note that the notation 0m means “0 repeated m times”. So the language of strings of the form 0m such that m ¡Ý 0 would contain strings like the null string 0, 00, 000, (this is [0]*. Whereas the language of strings of the form 0m such that m ¡Ý 1 would be [0]+) a. Is the language of strings of the form 0m1n0m such that m, n ¡Ý 0 regular? If it is regular, prove that it is regular. If it is not regular, prove that is not regular. Note that, a rigorous proof is needed. General reasoning or explanations that are not rigorous will not get full credit. (15 points) b. Consider a language whose alphabet is from the set {a, b}. Is the language of palindromes over this alphabet regular? If it is regular, prove that it is regular. If it is not regular, prove that is not regular. Note that, a rigorous proof is needed. General reasoning or explanations that are not rigorous will not get full credit. (15 points) Hint: A palindrome is a word such that when read backwards, is the same word. For example the word “mom” when read left to right is the same as it is when it is read right to left. In general, the first half, when reversed, yields the second half. If the length of the string is odd, the middle character is left as it is. For example, consider the word “redivider”. Reversing “redi” yields “ider” and “v” is left as it is. For strings with alphabet {a, b}, “aaabaaa” is a palindrome but “abaaa” is not. c. A language, whose alphabet is {a, b}, such that the strings of the language contain equal number of “ab” and “ba”. Note that “aba” is part of the language, because the first letter and the second letter form “ab” and the second and third form “ba”. Is this language regular? If it is regular, prove that it is regular. If it is not regular, prove that is not regular. Note that, a rigorous proof is needed. General reasoning or explanations that are not rigorous will not get full credit. (15 points) d. The class of regular languages is closed under union. That is of A is a regular language and B is a regular language, then C is a regular language, where C = A . B. Note that B . C. (B is a subset of C). Let D be some subset of C (that is, D . C). In general, is D regular? If it is regular, prove that it is regular. If it is not regular, prove that is not regular. Note that, a rigorous proof is needed. General reasoning or explanations that are not rigorous will not get full credit. (15 points) Question 2: Consider the language described by the regular expression a+b*a, the set of all strings that has one or more a’s followed by zero or more b’s and ending in a single a. a. Construct a NFA which recognizes this language. Note that you need to construct a primitive NFA using the constructions describe in class. (10 points) b. Convert the above NFA to a DFA using . closure. Clearly indicate the steps of . closure. (20 points) c. Convert the above DFA to an optimized DFA (10 points) HomeWork 1. Work on the homework individually. Do not collaborate or copy from others 2. The homework is due on Tuesday, April 24 In Class. No late submissions will be entertained 3. Do not email your answers to either the Professor or the TA. Emailed answers will not be considered for evaluation Question 1. (50 Points) Consider the following grammar. Construct LR(0) items, DFA for this grammar showing LR(0) shiftreduce table. Is this grammar LR(0)? Indicate all possible shift-reduce as well as reduce-reduce conflicts. Using the concept of look-ahead, generate SLR(1) table – which LR(0) conflicts get eliminated? Using the input (ID + ID) * ID show the SLR(1) parse - show the stack states and shifts and reductions as shown in the examples in the Louden book. Grammar: E' -> E E -> E + T E -> T T -> T * ID T -> ID T -> (E) Question 2. (50 Points) Construct a pushdown automaton for the following language: L = { aibjck | i, j, k >= 0, either i = j or j = k} Practice Q #1. Design a Turing machine for recognizing the language (please give a formal description including tape alphabet, full state transition diagram identifying the acceptance and rejection states if any) L = {an bn cn | n >= 0} L = { w | w contains twice as many 0's as 1's, w is made from {0,1}* } Q #2. Design a Turing machine to perform multiplication of two natural numbers represented as the number of zeroes. For example, number five is represented as 00000 Hint: Use repeated addition Q #3 Design LR(0) items, their DFA and SLR(1) parse table for the following grammar showing the parse for the following input : ((a), a, (a, a)) Also show the parse tree obtained. Is this a LR(0) grammar? If not show the conflicts and show how you can resolve them through SLR(1) construction Grammar : E -> (L)| a L -> L, E| E Q #4 Design Context free grammars for the following languages (alphabet is {0,1}) a. {w | w starts and ends with the same symbol (either 0 or 1, which is the alphabet)} b. {w | w = wr ie, w is a palindrome} c. {ai bj ck | i = j or j = k, i, j, k >= 0} Q #5 Design pushdown automata (PDA) for the following language: {w | w has odd length and the middle character is 0} Q #6 Show first, follow and predict sets for the following grammar after removing left recursion and left factoring: E -> E + T E -> T T -> T * P T -> P P -> (E) P -> ID Q # 7 Using the pumping lemma show that the following languages are not regular: {0m 1n | m not equal to n} {02n | n >= 0} Q #8 Design NFA, DFA and minimize the DFA for the regular expression: 0*1*0*0 Test 1 Question 1: DFAs (Choose any three questions out of five: 30 points) Devise DFAs for: 1. All strings that start with 1 must end with a 0 and those which start with 0 must end with 1 (alphabet of this language is {0,1}), no null string 2. All strings from the alphabet {a, b} which contain an odd number of a’s and even (but non-zero) number of b’s 3. All strings that must have 0110 as the substring (alphabet {0,1}) 4. All strings which have a length greater than or equal to 3 and ending on b or two consecutive a’s 5. Strings that do not contain 3 consecutive a’s Question 2: Regular expressions (Choose any three questions out of five: 30 points) Write regular expressions for: 1. Expressions that enumerate all positive integers (including 0) upto 100000 but without any leading zeroes 2. Strings made from {a, b} that start and end on the same letter (ie, strings starting with a end on a and those starting with b end on b) 3. Floats using decimal point representation with integer and fractional parts – no leading or trailing zeros and precision upto 4 places after decimal 4. Identifiers that start with a digit or lowercase letter following which one can optionally have one or more of digits or letters or underscores. Identifiers can not end on an underscore (consecutive underscores ok though) 5. Positive integers no leading zeros in which all 2’s should occur only after 3’s and all 1’s should occur only after 2’s (ie, no 2 should occur before a 3 or no 1 should occur before a 2). Question 3: Regular Expression . NFA . DFA (30 points) Convert the following regular expression into a NFA and convert the NFA to DFA showing the key steps (such as computing å-closures of sets of states etc.) : b[ab]* Show all possible NFA transitions (using parallel tree) for the string babba and verify the state transitions in corresponding DFA Question 4: State True or False (10 points) a. Consider a language S=(a|b)*. Consider a Regular Language L, whose alphabet is from the set .= {a, b}. Let M be a DFA that Recognizes L. Let M' be a DFA obtained from M by changing all accepting states of the M into non-accepting states, and by changing all non-accepting states of M to accepting states. M' recognizes the complement of language L given by S – L b. For every NFA and its equivalent DFA, the number of states in equivalent DFA must be at least equal to the number of states in the NFA. c. Consider languages L and L’ such that L . L’. Let M be a DFA that recognizes L and M’ be DFA that recognizes L’ then the number of states in M’ must be equal to or greater than those in M. d. Consider languages L and L’ such that L . L’. Let M be a DFA that recognizes L and M’ be DFA that recognizes L’ then the number of states in M’ must be lesser than or equal to those in M. e. For every regular expression there can exist more than one DFA that recognizes the language described by the regular expression. . Tesst 2 Project Notes: 1. This project has two phases. Phase 1 is due by April 14th by 5pm. Phase 2 is due by April 28th by 5pm. 2. There will be no extensions for either phases 3. You will work in groups of three 4. Each group should submit a report and source code for each phase. If multiple source files, they must be tarred along with the makefile 5. You can program in C, C++ or Java. Do not use tools (like lex and yacc) or the standard template library 6. Code should be properly documented with meaningful variable and function names. Short elegant code will get bonus points. 7. You will find the course slides on DFA/NFA/scanner/recursive descent parser useful. 8. Each phase of the project is worth 100 points. The bonus section is worth 50 points. Phase 1: Objective: To write a scanner and parser which can construct and execute an NFA for any regular expression. Consider the language of regular expressions. The alphabet of this language is the set {a, b, *, +, (, ), ., |} (commas and spaces are not part of the language). Using this alphabet one can write any regular expression. Our goal in this project is to be able to read any regular expression described by the following grammar and construct primitive NFAs and join them together to form a NFA that will recognize strings described by the regular expression. We will do this step by step by developing answers to the following questions. The production rules for this language are given by R . R* R . R+ R . (R) R . (R | R) R . R.R R . a R . b Question 1: Rewrite the grammar to remove left recursion. Question 2: Identify the tokens of this language and write a scanner program which can scan this language and return tokens . Question 3: Write a recursive descent parser which can parse this language (based on the modified grammar which removed left recursion) and yield a parse tree. Note that this grammar has implicit precedence. That is for a regular expression, a.b* the “*” operates on “b” and not a.b as a whole. This is true unless it is bracketed. In, (a.b)* on the other hand, the “*” operates on (a.b) When you build a parse tree you must take care of such precedences Question 4: Now you need to write a program which can construct a NFAs based on the parse tree based on primitive NFAs. As discussed in class, primitive NFAs should be joined together to form NFA for the complete regular expression. This final NFA will be represented as an adjacency matrix described below. Thus the output of this program should be an adjacency matrix. Adjacency matrix: Any NFA is a directed graph. A directed graph G consists of a set of nodes (in our case states) and directed edges (in our case, transitions). For example, in the graph below, A,B,C are nodes and 1,2,3 are edges A B C 1 2 3 Any directed graph can be represented by an adjacency matrix. For example, the matrix below represents the graph. Since edge “1” connects A to B, there is a “1” in the row corresponding to “A” and the column corresponding to “B”. A B C A 1 3 B 2 C Similarly an NFA can be represented by an adjacency matrix. Note that more than one element can be present in a cell. For example, in the NFA if the edge from A to B is labeled a,b then you would have both “a” and “b” in the corresponding cell. Question 5: Given such an adjacency matrix of an NFA and given an input string consisting of a’s and b’s write a program to simulate the NFA and output if the string is accepted or rejected. Note : NFAs can progress on multiple paths and you should simulate this effect – if one of the paths results in accept state then the input string is accepted by NFA. Phase 2: To write a program which will construct a DFA from any NFA. You will use adjacency matrix as the representation and use epsilon closures to generate DFA. Finally write a program to simulate the DFA. Bonus: Given an adjacency matrix for a DFA, write a program to produce minimal DFA by state merging.
File đính kèm:
- giao_trinh_chuong_trinh_dich_phan_2.pdf