基于內存自動機與模式的動態(tài)引擎構造技術研究
解釋是軟件系統(tǒng)開發(fā)與構造過程中反復出現(xiàn)的一個主題。一個應用系統(tǒng)自身可被理解為針對數(shù)據(jù)的變換和解釋。系統(tǒng)開發(fā)者為實現(xiàn)軟件系統(tǒng)的適應性與擴展性，利用解釋系統(tǒng)將開發(fā)時尚不能確定的狀態(tài)留待運行時解釋并執(zhí)行特定動作。語言的翻譯或解釋引擎是各種引擎中最為復雜的一種，本文以腳本語言的定義和引擎構造為核心，總結語言中各種語法和語義現(xiàn)象，重點研究在內存自動機基礎上的SLL(*)計算、回溯計算、LookAhead DFA構造以及文法與語義模式。 論文在構造內存自動機的基礎上，將SLL(*)計算、回溯計算、以及動態(tài)引擎的結構分析統(tǒng)一為自動機上的狀態(tài)遷移操作。這些算法都已在動態(tài)解析引擎XDSLL(*) Parser中實現(xiàn)。為了驗證算法的正確性、有效性以及相關綜合性能，本文還對其進行了系統(tǒng)的實驗研究。作者研究工作的具體內容包括： ⒈定義基本正則表達式的元語言并構造正則元語言識別引擎 正則元語言用于描述待解析目標的詞法結構，而正則元語言識別引擎將元語言描述的正則表達式轉化為等價語法樹，在語法樹基礎之上構造相應的內存有限狀態(tài)自動機，并在構造過程中進行沖突檢測以及沖突消解，最終實現(xiàn)在內存有限狀態(tài)自動機上的輸入流匹配，為后續(xù)的文法結構分析提供輸入。 ⒉提出了一種增強的SLL(*)分析計算方法 動態(tài)分析引擎自身是基于下推自動機PDA進行狀態(tài)遷移的，可以為結構分析提供運行時的棧信息。增強的SLL(*)分析算法以終結符號和運行時棧信息為計算依據(jù)，減少了僅采用終結符號進行預測分析時所產(chǎn)生的狀態(tài)爆炸問題，從而加快了在內存自動機上選擇下一遷移狀態(tài)時的速度。 ⒊提出了一種SLL(*)分析與回溯分析相結合的分析方法 SLL(*)分析不保證對所有LL文法都能夠進行結構分析，回溯分析可保證對所有LL文法甚至二義文法進行分析，但其單次分析不具有完備性。當SLL(*)分析失效時，啟用回溯分析以保證動態(tài)解析引擎對語法分析的完備性，同時將SLL(*)計算結果與回溯分析結果進行融合并構造LookAhead DFA以加快引擎分析速度。 ⒋實現(xiàn)了基于PDA的結構分析引擎與語義動作掛接機制 結構分析等價于PDA中的狀態(tài)遷移，直接在PDA上進行狀態(tài)遷移即可完成結構分析；在進行狀態(tài)遷移的同時，執(zhí)行特定結構所附加的語義動作，可完成相應語義計算，同時提供基于語法樹上語義動作的前置計算與后置計算，便于開發(fā)者改變語法樹上的缺省計算順序。 ⒌實現(xiàn)了常用的文法模式與相應的語義動作 作者對語言中頻繁出現(xiàn)的部分文法模式進行了分析，并將相應的語義動作以類庫形式進行封裝，既有效降低結構分析與語義動作間的耦合性，也解決了引擎構造過程中的代碼冗余問題，最大限度地提高語義模塊的復用程度。
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