程序设计语言编译原理第三版陈火旺第四章习题答案
时间: 2025-07-09 13:02:32 AIGC 浏览: 20
### 关于《程序设计语言编译原理》第三版(陈火旺著)第四章习题答案
在讨论《程序设计语言编译原理》第三版(陈火旺著)第四章的内容时,需注意到该章节主要涉及词法分析的相关理论和技术。以下是基于已有知识和参考资料对第四章部分内容的理解与解答。
#### 1. 文法的识别与有限自动机
第四章的核心之一在于如何将形式文法转化为有限状态自动机(FSA)。对于给定的正规表达式 \( R \),可以通过 Thompson 构造算法将其转换为非确定性有穷自动机(NFA),再进一步通过子集构造法将 NFA 转化为确定性有穷自动机(DFA)。这一过程是词法分析器构建的基础[^2]。
```python
def thompson_construction(regex):
"""
使用 Thompson 构造方法将正则表达式转为 NFA。
:param regex: 正则表达式字符串
:return: 返回对应的 NFA 结构
"""
pass # 实现细节省略
def subset_construction(nfa):
"""
将 NFA 转换为 DFA 的子集构造算法。
:param nfa: 输入的 NFA 对象
:return: 输出的 DFA 对象
"""
pass # 实现细节省略
```
#### 2. 字符串匹配中的优化技术
在实际应用中,为了提高效率,常常会对生成的 DFA 进行最小化处理。DFA 最小化的目的是减少状态数量,从而降低内存占用并提升性能。Hopcroft 算法是一种高效的 DFA 最小化算法,其时间复杂度接近线性。
#### 3. 编写简单的词法分析器
假设我们需要编写一个能够解析基本整数的词法分析器,则可以按照如下方式实现:
```python
import re
class Lexer:
def __init__(self, source_code):
self.source_code = source_code
self.tokens = []
def tokenize(self):
pattern = r'\d+' # 匹配整数的正则表达式
matches = re.finditer(pattern, self.source_code)
for match in matches:
token_value = match.group()
self.tokens.append(('INTEGER', token_value))
Lexer('abc123xyz').tokenize() # 示例调用
```
此代码片段展示了如何利用 Python 中的 `re` 模块完成简单模式匹配的任务。
---
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