编译原理学习导论 (2).doc

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1、编译原理学习导论 大学课程为什么要开设编译原理呢?这门课程关注的是编译器方面的产生原理和技术问题,似乎和计算机的基础领域不沾边,可是编译原理却一直作为大学本科的必修课程,同时也成为有些单位研究生入学考试的必考内容。编译原理及技术从本质上来讲就是一个算法问题而已,当然由于这个问题十分复杂,其解决算法也相对复杂。我们学的数据结构与算法分析也是讲算法的,不过讲的基础算法,换句话说讲的是算法导论,而编译原理这门课程讲的就是比较专注解决一种的算法了。在20世纪50年代,编译器的编写一直被认为是十分困难的事情,第一个Fortran

2、的编译器据说花了18年的时间才完成。在人们尝试编写编译器的同时,诞生了许多跟编译相关的理论和技术,而这些理论和技术比一个实际的编译器本身价值更大。就犹如数学家们在解决著名的哥德巴赫猜想一样,虽然没有最终解决问题,但是其间诞生不少著名的相关数论。虽然编译理论发展到今天,已经有了比较成熟的部分,但是作为一个大学生来说,要自己写出一个像TurbocC,Java那样的编译器来说还是太难了。不仅写编译器困难,学习编译原理这门课程也比较困难。编译原理的实质前面已经说过,学习编译原理其实也就是学习算法而已,没什么特别的。只不过这些算

3、法的产生已经形成了一套理论。下面我来看看编译原理里面到底有什么高深的理论吧。 几乎每本编译原理的教材都是分成词法分析,语法分析(LL算法,递归下降算法,LR算法),语义分析,运行时环境,中间代码,代码生成,代码优化这些部分。一般来说,大学里面的本科教学是不可能把上面的所有部分都认真讲完的,而是比较偏重于前面几个部分。像代码优化那部分东西,就像个无底洞一样,如果要认真讲,就是单独开一个学期的课也不可能讲得清楚。所以,一般对于本科生,对词法分析和语法分析掌握要求就相对要高一点了。 词法分析相对来说比较简单。可能是词法分析程

4、序本身实现起来很简单吧,很多没有学过编译原理的人也同样可以写出各种各样的词法分析程序。不过编译原理在讲解词法分析的时候,重点把正则表达式和自动机原理加了进来,然后以一种十分标准的方式来讲解词法分析程序的产生。这样的做法道理很明显,就是要让词法分析从程序上升到理论的地步。 语法分析部分就比较麻烦一点了。现在一般有两种语法分析算法,LL自顶向下算法和LR自底向上算法。LL算法还好说,到了LR算法的时候,困难就来了。很多自学编译原理的都是遇到LR算法的理解成问题后就放弃了自学。其实这些东西都是只要大家理解就可以了,又不是像词

5、法分析那样非得自己写出来才算真正的会。像LR算法的语法分析器,一般都是用工具Yacc来生成,实践中完全没有必要自己来实现。对于LL算法中特殊的递归下降算法,因为其实践十分简单,那么就应该要求每个学生都能自己写。当然,现在也有不少好的LL算法的语法分析器,不过要是换在非C平台,比如Java,Delphi,你不能运用YACC工具了,那么你就只有自己来写语法分析器。 等学到词法分析和语法分析时候,你可能会出现这样的疑问:“词法分析和语法分析到底有什么?”就从编译器的角度来讲,编译器需要把程序员写的源程序转换成一种方便处理的数

6、据结构(抽象语法树或语法树),那么这个转换的过程就是通过词法分析和语法分析的。其实词法分析并非一开始就被列入编译器的必备部分,只是我们为了简化语法分析的过程,就把词法分析这种繁琐的工作单独提取出来,就成了现在的词法分析部分。除了编译器部分,在其它地方,词法分析和语法分析也是有用的。比如我们在DOS,Unix,Linux下输入命令的时候,程序如何分析你输入的命令形式,这也是简单的应用。总之,这两部分的工作就是把不“规则”的文本信息转换成一种比较好分析好处理的数据结构。那么为什么编译原理的教程都最终把要分析的源程序转换成“

7、树”这种数据结构呢?数据结构中有Stack,Line,List…这么多数据结构,各自都有各自的特点。但是Tree这种结构有很强的递归性,也就是说我们可以把Tree的任何结点Node提取出来后,它依旧是一颗完整的Tree。这一点符合我们现在编译原理分析的形式语言,比如我们在函数里面使用函数,循环中使用循环,条件中使用条件等等,那么就可以很直观地表示在Tree这种数据结构上。同样,我们在执行形式语言的程序的时候也是如此的递归性。在编译原理后面的代码生成的部分,就会介绍一种堆栈式的中间代码,我们可以根据分析出来的抽象语法树,

8、很容易,很机械地运用递归遍历抽象语法树就可以生成这种指令代码。而这种代码其实也被广泛运用在其它的解释型语言中。像现在流行的Java,.NET,其底层的字节码bytecode,可以说就是这种基于堆栈的指令代码的。 关于语义分析,语法制导翻译,类型检查等等部分,其实都是一种完善前面得到的抽象语法树的过程。比如说,我们写C语言程序的时候

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