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《面向組合子的一些測試》 進一步完善代碼,制作出詞法分析器.

我們首先需要一個Fail基類,他有一個純虛函數(shù)Parser.
1 class Fail
2 {
3 public:
4     virtual NWString Parser(NWString& input)=0;
5 };
Parser的輸入為要分析的字符串,輸出為分析完成后剩余的字符串.

然后我們需要一個Ch和一個Str分別用來分析單個字符和一個字符串.
 1 class Ch : public Fail
 2 {
 3 public:
 4     Ch(WCHAR _value) : value(_value){}
 5 
 6     NWString Parser(NWString& input);
 7 
 8     WCHAR Value();
 9 protected:
10     WCHAR value; // 待匹配串
11 };
12 
13 class Str : public Fail
14 {
15 public:
16     Str(NWString _value) : value(_value){}
17 
18     NWString Parser(NWString& input);
19 protected:
20     NWString value; // 待匹配串
21 };

然后是Seq,Alt和Any,分別表示組合,選擇和循環(huán).
 1 class Seq : public Fail
 2 {
 3 public:
 4     Seq(const NAutoPtr<Fail>& _left,const NAutoPtr<Fail>& _right) : left(_left),right(_right){}
 5 
 6     NWString Parser(NWString& input);
 7 protected:
 8     NAutoPtr<Fail> left;
 9     NAutoPtr<Fail> right;
10 };
11 
12 class Alt : public Fail
13 {
14 public:
15     Alt(const NAutoPtr<Fail>& _left,const NAutoPtr<Fail>& _right) : left(_left),right(_right){}
16 
17     NWString Parser(NWString& input);
18 protected:
19     NAutoPtr<Fail> left;
20     NAutoPtr<Fail> right;
21 };
22 
23 class Any : public Fail
24 {
25 public:
26     Any(const NAutoPtr<Fail>& _left,const int _count) : left(_left),count(_count){}
27 
28     NWString Parser(NWString& input);
29 protected:
30     NAutoPtr<Fail> left;
31     int count;
32 };

最后我們需要一個Node類型來存放以上這幾類對象.
 1 class Node
 2 {
 3 public:
 4     Node(){}
 5     Node(const NAutoPtr<Fail>& _left) : left(_left){}
 6 
 7     friend NAutoPtr<Node> operator+(const NAutoPtr<Node>& left,const NAutoPtr<Node>& right);
 8     friend NAutoPtr<Node> operator|(const NAutoPtr<Node>& left,const NAutoPtr<Node>& right);
 9     friend NAutoPtr<Node> operator-(const NAutoPtr<Node>& left,const NAutoPtr<Node>& right);
10 
11     static NAutoPtr<Node> OnceMore(NAutoPtr<Node> node);
12     static NAutoPtr<Node> More(NAutoPtr<Node> node);
13     static NAutoPtr<Node> NewCh(WCHAR input);
14     static NAutoPtr<Node> NewStr(NWString input);
15 
16     NWString Parser(NWString& input);
17 
18     NAutoPtr<Fail>& Value();
19 protected:
20     NAutoPtr<Fail> left;
21 };
下面來分析一下Node里的函數(shù):
+:對應(yīng)于Seq,用于將兩個Node連接起來.
|:對應(yīng)與Alt,用于選擇兩個Node.
-:只有l(wèi)eft和right的Value()都是NAutoPtr<Ch>時才可使用,內(nèi)部有類型轉(zhuǎn)換,表示從哪個字符到哪個字符.
OnceMore:重復(fù)1次及以上.
More:重復(fù)0次以上.
NewCh:生成一個NAutoPtr<Ch>的Node對象.
NewStr:生成一個NAutoPtr<Str>的Node對象.

下面我們需要4個宏.
1 #define ONCEMORE(N)                    Node::OnceMore(N)
2 #define MORE(N)                        Node::More(N)
3 #define NEWCH(N)                    Node::NewCh(N)
4 #define NEWSTR(N)                    Node::NewStr(N)
這4個宏僅為了輸入方便

然后我們來測試一下:
1     NAutoPtr<Node> Symbol = ONCEMORE(NEWCH('_'| NEWCH('a'- NEWCH('z')) | (NEWCH('A'- NEWCH('Z'))
2         + MORE(NEWCH('_'| (NEWCH('0'- NEWCH('9')) | (NEWCH('a'- NEWCH('z')) | (NEWCH('A'- NEWCH('Z')));
3     NAutoPtr<Node> Number = ONCEMORE(NEWCH('0'- NEWCH('9'));
4     NAutoPtr<Node> Real = Number + NEWCH('.'+ Number;
相信對正則表達式有一定認識的同學(xué)已經(jīng)知道這3條語句分別對應(yīng)于什么正則表達式.
Symbol->[_a-zA-Z]+[_0-9a-zA-Z]*
Number->[0-9]+
Real->[0-9]+.[0-9]+

定義一個待分析的字符串.
1     NWString str = L"abcce_fg123.459agetr";

對其分析.
1     wprintf(L"%s\n",str);
2     wprintf(L"%s\n",Symbol->Parser(str));
3     wprintf(L"%s\n",Real->Parser(str));
4     wprintf(L"%s\n",Symbol->Parser(str));

分析結(jié)果.
1 abcce_fg123.459agetr
2 123.459agetr
3 agetr
4 

因為沒有考慮分析效率問題,所以使用NWString作為輸入和輸出,在實際使用中可用LPTSTR來代替NWString,同時修改響應(yīng)代碼.
最后給出源代碼
posted on 2011-01-26 22:11 lwch 閱讀(2483) 評論(9)  編輯 收藏 引用 所屬分類: NScript

評論:
# re: 使用面向組合子算法寫詞法分析器 2011-01-27 10:46 | 陳梓瀚(vczh)
嗯,就快達到四則運算分析器的目標了。你知道你這么做的話在讓Node遞歸的時候可能還有些問題你沒考慮到,譬如說

A = a | B
B = b | A

你如何在B還沒有被=的時候就能用它呢,恩恩。

話說回來,你TM的基類竟然是Fail……  回復(fù)  更多評論
  
# re: 使用面向組合子算法寫詞法分析器 2011-01-27 14:44 | lwch
@陳梓瀚(vczh)
這個問題還真沒考慮過..惰性計算的確不是一件容易的事情..
但這個作為詞法分析器已經(jīng)足夠  回復(fù)  更多評論
  
# re: 使用面向組合子算法寫詞法分析器 2011-01-27 16:29 | 陳梓瀚(vczh)
@lwch
詞法分析器用DFA才是最快的,用這個慢死了。而且那玩意兒也不是惰性計算……  回復(fù)  更多評論
  
# re: 使用面向組合子算法寫詞法分析器 2011-01-28 12:36 | ooseven
速度慢還不是最大的問題,最大的問題是用這個算法你需要自己開發(fā)算法進行狀態(tài)數(shù)的優(yōu)化,難度很高的。如果不優(yōu)化的話,稍微復(fù)雜一點的正則文法,可能需要好幾萬個Node,比如你用這個作為basic語言的后臺詞法分析引擎試試?
  回復(fù)  更多評論
  
# re: 使用面向組合子算法寫詞法分析器 2011-01-28 14:11 | 陳梓瀚(vczh)
@ooseven
壓縮狀態(tài)的算法已經(jīng)很成熟的啦,不用怕  回復(fù)  更多評論
  
# re: 使用面向組合子算法寫詞法分析器 2011-01-28 14:27 | lwch
@陳梓瀚(vczh)
Node是在運行時生成的,要壓縮的話還得遍歷一遍..  回復(fù)  更多評論
  
# re: 使用面向組合子算法寫詞法分析器 2011-01-28 16:46 | 陳梓瀚(vczh)
@lwch
那你實現(xiàn)的好一點就好了。一個詞法分析器出來也就那么幾百個狀態(tài)吧,便利一次非常快。  回復(fù)  更多評論
  
# re: 使用面向組合子算法寫詞法分析器 2011-01-29 00:31 | ooseven
@陳梓瀚(vczh)
太樂觀了,一個沒有經(jīng)過壓縮的basic語言的詞法分析狀態(tài)估計有好幾萬個,單單生成就得好一會兒
  回復(fù)  更多評論
  
# re: 使用面向組合子算法寫詞法分析器 2011-01-29 04:01 | 陳梓瀚(vczh)
@ooseven
不可能,你有很多投機取巧用來壓縮狀態(tài)的算法沒做。我出來的一直都只有幾百個。不過其實我介紹這個算法的文章也在我的置頂里面,你可以去看看。我在做編譯器的時候這些狀態(tài)也是運行時產(chǎn)生的。我那個nativex跟basic可以比吧,也有那么多復(fù)雜的token。基本上構(gòu)造狀態(tài)機的時候瞬間就搞定了,根本無法感受他的時間,更不存在你所說的“好一會兒”。顯然還是實現(xiàn)的問題。  回復(fù)  更多評論
  
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