编译原理论文吧

① 数据库，数据结构，编译原理对编程有那些影响和帮助

他们太重要了，
（1）数据结构：首先要明白---->程序=算法+数据
“数据结构”就是做数据这块的，例如一个“电影播放器”程序，首先要有“电影”吗，这个就是“数据”，那么就要用“数据结构”的知识，怎么存储每一帧，怎么高效，怎么能无损，怎么空间最节省.........，然后才是怎么去“解码”（解码就是“算法”做的啦），当然这么讲起来不是很严谨，但你可以看得出，数据结构可以说的上是有50%的重要性了。
（2）编译原理：不要以为，自己不去开发“语言”，编译原理就没有用啦，它能让你从根本上理解编译器，这对怎么提高程序的效率，怎么变出漂亮的程序很有用................当然貌似如果从事，“人工智能”这一块的话，编译原理也非常重要。
（3）数据库：又是刚才哪一点----------->程序=算法+数据
数据以文件的形式存储，是在不是很高效，所以，为了方便数据的管理与查找等等..........人类作出了“数据库”，说白了，它就是用来解决“数据”这部分内容的，现在基本无论你做什么都离不开数据库了，从大型网游到网站，到手机等的移动设备编程，都要用到数据库
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从你的体温来看，你可能刚刚接触编程，没有做过什么成品，随着你越来越了解这个领域，你会刚到这些东西非常重要，当然还有很多东西，与以上三者地位相当，或更高，例如，微型计算机组成原理，等一些硬件方面的知识.......................................
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还是“广泛阅读”吧。

② 编译原理中，在文法G中，E'的follow集为什么会含有右括号，题和答案如图，求解答

这个问题中的一个产生式E’→+TE’| e,应该是E->+TE’ |ε这样吧!否则不可能获得如此结果.
关于求follow集合,龙书中说得很清楚,依据三条规则即可：
1、任何FOLLOW(S)都包含输入终止符号,其中S是开始符号.
适用该条,因此FOLLOW(E’)中包含终止符号#.
2、如果存在产生式,A->αBβ,则将FIRST(β)中除ε以外的符号都放入FOLLOW(B)中.
该条不适用,因为在上述所有产生式中不存在形如E‘->αE’β这样的产生式.
3、如果存在产生式,A->αB,或A->αBβ,其中FIRST(β)中包含ε,则将FOLLOW(A)中的所有符号都放入FOLLOW(B)中.
适用该条,因为存在这样的产生式E->+TE’,使得FOLLOW(E’)=FOLLOW(E)成立.而FOLLOW(E)适用上述第二条,根据产生式F→(E)可求得为FOLLOW(E)={#,)}.
综上,FOLLOW(E’)=FOLLOW(E)={#,)}.

③ 编译原理 终结符集合 包不包括空 ε 为什么

除了非终结符之外的符号都是终结符，“|”符号除外，只有这个啥都不是

④ 【编译原理】自顶向下LL（1）分析中，消除左递归和提取左因子的目的是什么

通常LL(1) 是以函数递归调用来实现的
如文法: A -> A + a | a
代码实现则为:
function A()
{
A();
match('+');
Term(a);
}
这样你可以看得出死循环了吧...?
将文法消除左递归后
A -> aA'
A' -> +aA'
则可以避免这一问题
提出公因式 就像楼上说的一样,避免程序回溯,消除二义性.
楼上高手啊,求搞基.

⑤ 编译原理：静态数组的存储空间可以在编译时确定。这句话为什么是错的。请给出详细原因，谢谢。

静态变量在程序运行过程中只在第一次初始化时，会赋初始值，以后即使再初始化其值也不会改变。
任何变量的存储空间及存储在内存中的位置都是由操作系统在程序运行时才分配的，只能说存储空间的大小是程序里面的初始化语句决定的。
静态变量、全局变量和局部变量
1.从作用域看：
C++变量根据定义的位置的不同的生命周期，具有不同的作用域，作用域可分为6种：
全局作用域，局部作用域，语句作用域，类作用域，命名空间作用域和文件作用域。
1>全局变量具有全局作用域。全局变量只需在一个源文件中定义，就可以作用于所有的源文件。当然，其他不包含全局变量定义的源文件需要用extern关键字再次声明这个全局变量。
2>静态局部变量具有局部作用域，它只被初始化一次，自从第一次被初始化直到程序运行结束都一直存在，它和全局变量的区别在于全局变量对所有的函数都是可见的，而静态局部变量只对定义自己的函数体始终可见。
3>局部变量也只有局部作用域，它是自动对象（auto），它在程序运行期间不是一直存在，而是只在函数执行期间存在，函数的一次调用执行结束后，变量被撤销，其所占用的内存也被收回。
4>静态全局变量也具有全局作用域，它与全局变量的区别在于如果程序包含多个文件的话，它作用于定义它的文件里，不能作用到其它文件里，即被static关键字修饰过的变量具有文件作用域。这样即使两个不同的源文件都定义了相同名字的静态全局变量，它们也是不同的变量。
2.从分配内存空间看：
1>全局变量，静态局部变量，静态全局变量都在静态存储区分配空间，而局部变量在栈里分配空间
2>全局变量本身就是静态存储方式，静态全局变量当然也是静态存储方式。这两者在存储方式上并无不同。这两者的区别虽在于非静态全局变量的作用域是整个源程序，当一个源程序由多个源文件组成时，非静态的全局变量在各个源文件中都是有效的。而静态全局变量则限制了其作用域，即只在定义该变量的源文件内有效，在同一源程序的其它源文件中不能使用它。由于静态全局变量的作用域局限于一个源文件内，只能为该源文件内的函数公用，因此可以避免在其它源文件中引起错误。
1)全局变量、静态全局变量以及静态局部变量都会被放在程序的静态数据存储区(全局可见)中，这样可以在下一次调用的时候还可以保持原来的赋值。这一点是它们与堆变量、堆变量的区别。
2)静态变量（包括静态局部变量和静态全局变量）用static告知编译器，自己仅仅在变量的作用范围内可见。这一点是它与全局变量的区别。
从以上分析可以看出，把局部变量改变为静态变量后是改变了它的存储方式即改变了它的生存期。把全局变量改变为静态变量后是改变了它的作用域，限制了它的使用范围。因此static这个说明符在不同的地方所起的作用是不同的。应予以注意。
Tips:
A.若全局变量仅在单个C文件中访问，则可以将这个变量修改为静态全局变量，以降低模块间的耦合度；
B.若全局变量仅由单个函数访问，则可以将这个变量改为该函数的静态局部变量，以降低模块间的耦合度；
C.设计和使用访问动态全局变量、静态全局变量、静态局部变量的函数时，需要考虑重入问题，因为他们都放在静态数据存储区，全局可见；
D.如果我们需要一个可重入的函数，那么，我们一定要避免函数中使用static变量(这样的函数被称为：带“内部存储器”功能的的函数)
E.函数中必须要使用static变量情况:比如当某函数的返回值为指针类型时，则必须是static的局部变量的地址作为返回值，若为auto类型，则返回为错指针。

⑥ 倪志伟的论文专着

近五年来，在国内外学术期刊上公开发表论文30多篇，其中有15篇论文被EI或ISTP收录。出版的教材或专着有：
1．《Foxpro实用教程》，南京大学出版社，1994年（主编）
2．《用C++建造专家系统》，电子工业出版社，1996年 （副主编）3．《机器学习与智能决策支持系统》，科学出版社，2004年5月（副主编）
4．《编译原理》，北京希望电子出版社，2005年11月（主编）
5．《现代物流技术》，中国物资出版社，2006年1月（主编）（被评为国家“十一五”规划教材）
6．《物流信息系统》，中国物资出版社，2006年2月（副主编）
7. 《智能管理技术与方法》，科学出版社，2007年10月（主编）
8. 《动态数据挖掘》，科学出版社，2010年8月（主编）
近年来，发表的主要学术论文如下： [1] Zhangjun Wu, Xiao Liu, Zhiwei Ni, Dong Yuan, Jinjun Chen, Yun Yang: A Market-Oriented Hierarchical Scheling Strategy in Cloud Workflow Systems, Journal of Supercomputing, Volume 63,Issue 1,pp.256-293,2013.(UT WOS:000313166000013).[2] Xiao Liu,Zhiwei Ni,et al.A Novel Statistical Time-Series Pattern based Interval Forecastting Strategy for Activity Durations in Workflow Systems.Journal of Software and system,2011,(84),354-376.(SCI indexed)[3] Liping Ni, Zhiwei Ni, YaZhuo Gao.Stock trend Prediction Based on Fractal Feature Selection and Support Vector Machine.Expert system with applications,2011,(38),5569-5576.(SCI indexed)[4]Xiao Liu,Zhiwei Ni,et al.A probabilistic strategy for temporal constraint management in scientisfic workflow systems.Concurrrency and Computation :Pratice and Experience,2011,23(16),1893-1919.(SCI indexed) [5] Xiao Liu, Zhiwei Ni, Zhangjun Wu, Dong Yuan, Jinjun Chen, Yun Yang: A Novel General Framework for Automatic and Cost-Effective Handling of Recoverable Temporal violations in Scientific Workflow Systems, Journal of Software and System,2011,(84),492-509. (SCI indexed ) [6]Zhiwei Ni,Junfeng guo ,et al.An Efficient Method for Improving Query Efficiency in Data Warehouse.Journal of software,2011,6(5),857-865.[7]高雅卓， 倪志伟等.连续属性上的OLAP查询建模方法研究.情报学报，2011，30(4),372-379.[8]张以文，倪志伟等.云计算环境下动态虚拟企业伙伴选择模型.计算机科学，2011，38(7),212-215.[9]倪志伟，公维峰等.数据流中随机型分型维数计算方法研究.计算机科学，2011，38(4),209-212.[10]倪志伟，吴昊等.基于改进的经验模态分解的时间序列匹配算法.系统仿真学报，2011，23(11),2395-2399.[11]姜苗，倪志伟等.数据流时间窗口中闭频繁项集的在线挖掘.中国科学技术大学学报，2011，(8),729-745.[12] Zhangjun Wu, Zhiwei Ni, Lichuan Gu, Xiao Liu: A Revised Discrete Particle Swarm Optimization for Cloud Workflow Scheling, 2010 International Conference on Computational Intelligence and Security (CIS2010), Nanning, China, 11-14 Dec. 2010 (EI indexed) [13] Xiao Liu, Zhiwei Ni, Zhangjun Wu, Dong Yuan, Jinjun Chen, Yun Yang: A Framework for Handling Fine-Grained Recoverable Temporal Violations in Scientific Workflows, 16th IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS2010), Shanghai, China, December 7-11, 2010, on Sept. 05, 2010 (EI indexed). [14] Yazhuo Gao, Zhiwei Ni, Yuxiao Zhao.A scheling strategy for OLAM tasks and its application in a financial BI system Business Intelligence and Financial Engneering .2009会议论文集: 435-440 (EI收录) [15] Zhiwei Ni, Dan Han, Gongrang Zhang, Yazhuo Gao.Extension CBR Retrieval.AICI2009:224—227 (EI收录) [16] Zhangjun Wu, Zhiwei Ni，Chang Zhang, Lichuan Gu. A Novel PSO for Multi-stage Portfolios Planning, IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence (AICI2009)，71—77 (EI收录) [17] Chang Zhang, Zhiwei Ni, Zhangjun Wu,Lichuan Gu. A Novel Swarm Model with Quasi-Oppositional Particle, International Forum on Information Technology and Applications (IFITA 2009), pp.325-330 (EI收录) [18] Li Fenggang, Wang Xiaolu, Ni Zhiwei, Ni Liping. Semantic Analysis Based Literature Transaction System of Xi-An Medical Authority, Intelligent Information Management Systems and Technologies (2010),Volume6,No.3 ,219—226 [19] Xiao Liu, Jinjun Chen, Zhangjun Wu, Zhiwei Ni, Dong Yuan, Yun Yang.Handling Recoverable Temporal Violations in Scientific Workflow Systems: A, Workflow Rescheling Based Strategy,2010,pp.534-537 [20]Chao Wang ,Zhi-wei Ni ,Jun-fen Guo.A Fast Bidirectional Method for Mining Maximal Frequent Itemsets，The Third International Joint Conference on Computational Sciences and Optimization (CSO 2010),447—450 [21]倪志伟,高雅卓,李伟东,束建华.基于矩阵的增量式关联规则挖掘算法.计算机工程与应用, 2008,44(13):153-155 [22]刘斌,倪志伟,赵敏.基于属性重要性的贪心算法的改进算法.合肥工业大学学报,2010,33(8):1185-1188 [23]王丽红,倪志伟, 高雅卓.改进的蚁群算法求解多目标车间作业调度问题.计算机技术与发展,2008 ,18(10):49—52 [24]吴姗,倪志伟,罗贺,郑盈盈.一种基于密度的无监督联系发现方法.中国管理科学,2008,16:29—32 [25]梁敏君,倪志伟,倪丽萍,杨葛钟啸.基于网格与分形维数聚类算法.计算机应用,2009,29(3):830-833 [26]倪丽萍,倪志伟,吴昊,叶红云.基于分形维数和蚁群算法的属性选择方法.模式识别与人工智能, 2009,22(2):293—298(EI收录) [27]倪志伟,倪丽萍,杨葛钟啸.分形技术在案例库维护中的应用.计算机应用,2009,29(6):1598—1604 [28]倪志伟,吴姗,胡汤磊.联系发现在证券客户划分中的应用研究.计算机工程与应用, 2009, 45(18):201--204 [29]Dan Han, Zhiwei Ni, Gongrang Zhang, Hongyu Wang, Jun Yan. Research and Design the Extension Case BaseBased on CBR. BIFE International meeting, 2009，:210—214 (EI收录) [30]郑盈盈,倪志伟,吴姗,王丽红.基于移动网格和密度的数据流聚类算法.计算机工程与应用,2009,45(8):129--131 [31]王园园,倪志伟,赵裕啸,伍章俊.基于决策树的模糊聚类评价算法及其应用.计算机技术与发展, 2009,19(9):232-235 [32]严军,倪志伟,王宏宇,韩丹.案例推理在汽车诊断中的应用.计算机应用研究. 2009,26(10):3846-3848 [33]刘慧婷,倪志伟.基于EMD与交叉覆盖算法的个人信用的评估.计算机工程与设计,2009,10:4472—4491 [34]刘慧婷,倪志伟.基于EMD与K-means算法的时间序列聚类.模式识别与人工智能,2009.10 :803—808 [35]倪志伟,李建洋,李锋刚, 杨善林.案例决策技术及案例决策支持系统研究综述.计算机科学,2009,36(11):18—23 [36]郭峻峰, 倪志伟, 高雅卓, 伍章俊.一种提高数据仓库查询效率的有效方法.计算机集成制造系统, 2009,15(12):2451-2457 (EI收录) [37]高雅卓,倪志伟,郭峻峰,胡汤磊.用户兴趣驱动的冰山数据立方体构建及更新方法研究.计算机科学, 2009,36(12):179-182 [38]赵裕啸,倪志伟,王园园,伍章俊.SQL Server 2005数据挖掘技术在证券客户忠诚度的应用.计算机技术与发展, 2010,20(2):229-232 [39]李锋刚,倪志伟, 郜峦.案例推理和多策略相似性检索的中医处方自动生成.计算机应用研究,2010, 27(2):544—547 [40]李建洋,倪志伟,郑金彬,谢秀珍.案例知识维护技术的研究进展.武汉工程大学学报,2010,32(3):96-99 [41]赵敏,倪志伟,刘斌.K-means与朴素贝叶斯在商务智能中的应用.计算机技术与发展, 2010,20(4):179-182 [42]王宏宇,倪志伟,严军,韩丹.灰度关联理论在CBR中的应用研究.计算机技术与发展, 2010,20(5):96-100 [43]罗义钦,倪志伟,杨葛钟啸.一种新的数据流分形聚类算法.计算机工程与应用, 2010,46 (6): 136-13 [44]查春生，倪志伟，倪丽萍，公维峰.基于相空间重构的股指时间序列相关性分析,计算机技术与发展，计划在2010年第8期刊载 [45]姜苗，倪志伟，王超，戴奇波.在线挖掘数据流混合窗口中闭频繁项集，系统仿真学报， [46]辜丽川，倪志伟，张友华.一种基于核矩阵迭代学习的范例相似度算法，模式识别与人工智能。 [47] Case base maintenance based on outlier data mining，Proc. 4th Intl. Conf. on Machine Learning and Cybernetics，IEEE Press, China, 2005.8 ，2861-2864 [48] 基于相似粗糙集的案例特征项的约简维护, 计算机科学，Vol.32,No.8.A , 2005，93-96 [49] 数据流管理与挖掘研究, 合肥工业大学学报(自然科学版), Vol.28, No.9 , 2005，1157-1162 [50] Case-Based Reasoning Framework Based On Data Mining Technique. Proceedings of the Third International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Shanghai, August，2004，2511-2514 [51] 基于案例和规则相结合的推理技术,小型微型计算机系统，2004,Vol.25，No.7,1155-1158 [52] 集成范例推理系统的研究，系统仿真学报，2004，Vol.16，No.4， 803-806 [53] 范例推理中范例自动获取的数据挖掘技术，天津大学学报，2003年，Vol.36,No.1，82-86 [54] 基于知识发现的范例推理系统，计算机科学，Vol.30,No.5,2003年，26-29 [55] 范例推理系统中的范例库维护，小型微型计算机系统，Vol.24, No.10，2003年10月，1825-1828 [56] Integrated case-based reasoning，Proceedings of 2003 International Conference on Machine Learning and Cybernetics ,Xi’an,2003，1845-1849 [57]范例推理中的知识发现技术，小型微型计算机系统，Vol.23,No.2，2002年2月，159-162 [58]范例库中特征项权重的发现技术，厦门大学学报， Vol.41,No.2,2002年3月，168-172 [59]用神经网络来实现基于范例的推理系统，计算机工程，2002年7月，Vol.28,No.7 [60]A neural network case-based reasoning and its application , Proceedings of 2002 International Conference on Machine Learning and Cybernetics ,Beijing, 2002.11，529-532 [61]范例库上的知识发现，南开大学学报，2002年12月，Vol.35,No.4 [62]神经网络专家系统及其数据挖掘技术的探讨，系统工程学报，2001年，Vol.16, No.1, 61-65

⑦ 编译原理课程设计－词法分析器设计（C语言）

#include"stdio.h"/*定义I/O库所用的某些宏和变量*/

#include"string.h"/*定义字符串库函数*/

#include"conio.h"/*提供有关屏幕窗口操作函数*/

#include"ctype.h"/*分类函数*/

charprog[80]={''},

token[8];/*存放构成单词符号的字符串*/

charch;

intsyn,/*存放单词字符的种别码*/

n,

sum,/*存放整数型单词*/

m,p;/*p是缓冲区prog的指针，m是token的指针*/

char*rwtab[6]={"begin","if","then","while","do","end"};

voidscaner(){

m=0;

sum=0;

for(n=0;n<8;n++)

token[n]='';

ch=prog[p++];

while(ch=='')

ch=prog[p++];

if(isalpha(ch))/*ch为字母字符*/{

while(isalpha(ch)||isdigit(ch))/*ch为字母字符或者数字字符*/{

token[m++]=ch;

ch=prog[p++];}

token[m++]='';

ch=prog[p--];

syn=10;

for(n=0;n<6;n++)

if(strcmp(token,rwtab[n])==0)/*字符串的比较*/{

syn=n+1;

break;}}

else

if(isdigit(ch))/*ch是数字字符*/{

while(isdigit(ch))/*ch是数字字符*/{

sum=sum*10+ch-'0';

ch=prog[p++];}

ch=prog[p--];

syn=11;}

else

switch(ch){

case'<':m=0;token[m++]=ch;ch=prog[p++];

if(ch=='>'){

syn=21;

token[m++]=ch;}

elseif(ch=='='){

syn=22;

token[m++]=ch;}

else{

syn=20;

ch=prog[p--];}

break;

case'>':m=0;token[m++]=ch;ch=prog[p++];

if(ch=='='){

syn=24;

token[m++]=ch;}

else{

syn=23;

ch=prog[p--];}

break;

case':':m=0;token[m++]=ch;ch=prog[p++];

if(ch=='='){

syn=18;

token[m++]=ch;}

else{

syn=17;

ch=prog[p--];}

break;

case'+':syn=13;token[0]=ch;break;

case'-':syn=14;token[0]=ch;break;

case'*':syn=15;token[0]=ch;break;

case'/':syn=16;token[0]=ch;break;

case'=':syn=25;token[0]=ch;break;

case';':syn=26;token[0]=ch;break;

case'(':syn=27;token[0]=ch;break;

case')':syn=28;token[0]=ch;break;

case'#':syn=0;token[0]=ch;break;

default:syn=-1;}}

main()

{

printf(" Thesignificanceofthefigures: "

"1.figures1to6saidKeyword "

"2. "

"3.figures13to28saidOperators ");

p=0;

printf(" pleaseinputstring: ");

do{

ch=getchar();

prog[p++]=ch;

}while(ch!='#');

p=0;

do{

scaner();

switch(syn){

case11:printf("(%d,%d) ",syn,sum);break;

case-1:printf(" ERROR; ");break;

default:printf("(%d,%s) ",syn,token);

}

}while(syn!=0);

getch();

}

程序测试结果

对源程序beginx:=9:ifx>9thenx:=2*x+1/3;end#的源文件，经过词法分析后输出如下图5-1所示：

具体的你在修改修改吧