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出版者:Alphascript Publishing

作者:Miller, Frederic P.; Vandome, Agnes F.; McBrewster, John

出品人:

页数:90

译者:

出版时间:2009-12-28

价格:USD 49.00

装帧:Paperback

isbn号码:9786130270353

丛书系列:

图书标签:

• 形式语言
• 自动机
• 编译原理
• 上下文无关文法
• 语法分析
• 计算机科学
• 理论计算机科学
• 编程语言
• 算法
• 数据结构

《语境无关语法》 本书将深入探讨语境无关语法（Context-Free Grammar，CFG）这一计算语言学和形式语言理论中的核心概念。我们将从语境无关语法的基本定义和构成元素出发，逐步揭示其在描述编程语言、解析自然语言以及理解形式结构方面的强大能力。 第一章：语境无关语法的基石 本章将奠定理解语境无关语法的坚实基础。我们将详细介绍构成一个语境无关语法的四个关键要素：非终结符（Non-terminals）、终结符（Terminals）、产生式（Productions）和起始符号（Start Symbol）。我们会通过大量的实例，例如描述简单算术表达式、括号匹配等，来阐述这些元素的含义和作用。学习者将掌握如何准确地定义一个CFG，并理解其语法规则的结构。 非终结符： 代表语法中的抽象概念或类别，例如“表达式”、“句子”或“数值”。 终结符： 代表语言中的基本符号或词汇，例如编程语言中的关键字、运算符，或自然语言中的单词。 产生式： 定义了非终结符如何被展开成一系列终结符和/或非终结符的规则。我们将深入探讨不同形式的产生式，例如 $alpha ightarrow eta$ 的标准形式，以及递归、左递归和右递归等概念。 起始符号： 指定了推导过程的起点，通常代表整个语言的最高层级结构。 第二章：推导与语言生成 在理解了CFG的构成之后，本章将重点关注如何利用这些规则生成符合语法的字符串，即“推导”（Derivation）。我们将介绍左推导（Leftmost Derivation）和右推导（Rightmost Derivation）的概念，以及如何通过这些推导过程来验证一个字符串是否属于某个CFG所定义的语言。 推导过程： 通过反复应用产生式规则，从起始符号开始，逐步替换非终结符，最终生成一个完全由终结符组成的字符串。 归约（Reduction）： 推导的逆过程，即从一个字符串出发，找到匹配产生式右侧的部分，并将其替换为产生式左侧的非终结符，直到最终得到起始符号。 语言（Language）： 一个CFG所定义的语言是所有可以从起始符号推导出的终结符串的集合。我们将探讨如何识别和描述这种语言的特性。 第三章：解析与语法树 本章将深入探讨“解析”（Parsing）的概念，即如何将一个给定的字符串分解成其语法结构。我们将重点介绍语法树（Parse Tree）或抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST），它是表示字符串语法结构的图形化表示。 语法树： 一种二叉树或多叉树结构，其中叶子节点是终结符，内部节点是非终结符，每个非终结符节点的所有子节点组合起来形成了该非终结符产生式右侧的序列。 解析器（Parser）： 能够根据CFG规则将输入字符串构建成语法树的算法或程序。我们将概述不同类型的解析器，如自顶向下解析（Top-down Parsing）和自底向上解析（Bottom-up Parsing）。 歧义性（Ambiguity）： 当一个字符串存在多种不同的语法树时，该CFG就被认为是歧义的。我们将讨论歧义性带来的问题以及识别和处理歧义的方法。 第四章：CFG的性质与限制 本章将超越基本的定义和操作，深入探讨语境无关语法的理论性质及其局限性。我们将介绍一些重要的概念，如规范形式（Normal Forms）和泵引理（Pumping Lemma for Context-Free Languages）。 Chomsky范式（Chomsky Normal Form，CNF）和Greibach范式（Greibach Normal Form，GNF）： 将任意CFG转换为具有特定产生式形式的等价CFG，这对于某些解析算法和理论证明至关重要。 泵引理： 一个强大的工具，用于证明一个语言不是语境无关的。我们将展示如何应用泵引理来证明某些看似简单的语言（例如 ${a^n b^n c^n mid n ge 0}$）不属于CFG的范畴。 CFG的局限性： 认识到CFG无法描述的语言类型，例如需要“计数”或“匹配”多个不同部分的语言，从而引出对更强大文法模型的需求。 第五章：CFG的应用场景 本章将展示语境无关语法在现实世界中的广泛应用，特别是在计算机科学领域。 编程语言设计与编译： CFG是定义编程语言语法的标准方式。编译器使用CFG来解析源代码，验证其语法正确性，并生成中间代码或机器码。我们将探讨BNF（Backus-Naur Form）和EBNF（Extended Backus-Naur Form）等CFG的表示形式在编程语言定义中的作用。 自然语言处理（NLP）： 尽管自然语言的复杂性超出了纯粹的CFG范畴，但CFG仍然是句法分析（Syntactic Parsing）的基础。我们将介绍如何在NLP中使用CFG来构建句法树，并理解句子的结构。 XML和SGML： 这些标记语言的结构也可以用CFG来描述，确保文档的格式正确。 其他领域： 简要介绍CFG在其他领域的应用，如形式化验证、生物信息学等。 第六章：扩展与进阶 本章将对CFG的知识进行拓展，介绍与CFG相关的更高级概念和模型。 下推自动机（Pushdown Automata，PDA）： 描述了能够识别语境无关语言的计算模型。我们将展示PDA如何利用其堆栈结构来处理CFG的非终结符展开和归约过程。 上下文有关语法（Context-Sensitive Grammars，CSG）： 比CFG更强大的文法模型，能够处理更复杂的语言结构，但其解析难度也更大。 有限状态自动机（Finite State Automata，FSA）： 介绍比CFG更弱的文法模型，用于识别正则表达式定义的语言，并对比其能力限制。 LL和LR解析技术： 深入介绍两种主要的CFG解析技术，LL解析（自顶向下）和LR解析（自底向上），它们在编译器设计中扮演着关键角色。 通过对《语境无关语法》一书的学习，读者将能够全面而深入地理解这一计算语言学的重要理论工具，并掌握其在理论研究和实际应用中的方法和技巧。本书旨在为计算科学、软件工程、语言学等领域的学生和从业人员提供坚实的理论基础和实用的知识。

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