编译原理_使用哈希表给词法识别加速

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        昨天和同学讨论词法分析的状态机制的效率问题,我写的词法分析器查找状态是使用遍历查找,效率太低。想到在《编译原理与实践》一书中提到了使用折半查找和哈希表映射。
        下面是我的转台转化机制的主要代码:
//状态机状态枚举
typedef enum {PLUS,MINUS,MULTI,DIVIDE,NUMBER,IDENTI,JINGHAO,COMMENT,IF,ELSE,END,REPEAT,UNTIL,ASSIGN,EQUAL,LESS,GREATER,LPAREN,RPAREN,SEMI,EXPRESSION,START,UNKNOWN} LexTokenType;
//状态转换结构
typedef struct {LexTokenType beg; char Domainbeg; char Domainend; LexTokenType end;} TransState;
//有限状态机状态转换描述
TransState trans[] ={
    {NUMBER,'0','9',NUMBER},
    {IDENTI,'A','Z',IDENTI},
    {IDENTI,'a','z',IDENTI},
    {IDENTI,'0','9',IDENTI},
    {START,' ',' ',START},
    {START,'\t','\t',START},
    {START,'\n','\n',START},
    {START,'\r','\r',START},
    {START,'0','9',NUMBER},
    {START,'A','Z',IDENTI},
    {START,'a','z',IDENTI},
    {START,'+','+',PLUS},
    {START,'-','-',MINUS},
    {START,'*','*',MULTI},
    {START,'/','/',DIVIDE},
    {START,'<','<',LESS},
    {START,'>','>',GREATER},
    {START,'(','(',LPAREN},
    {START,')',')',RPAREN},
    {START,';',';',SEMI},
    {START,'=','=',ASSIGN},
    {DIVIDE,'/','/',COMMENT},
    {COMMENT,'\n','\n',START},
    {COMMENT,'\n'+1,127,COMMENT},
    {COMMENT,1,'\n'-1,COMMENT},
    {COMMENT,-128,-1,COMMENT},//为支持汉字注释
    {ASSIGN,'=','=',EQUAL},
};
        上面的代码中共列举了27中状态转换。最坏情况下,程序将遍历全部27种转换。效率在这里大打折扣。
哈希函数的确定:
        我们的查找过程主要是比较输入字符,因此可将输入字符作为查找项的主关键字。由于不同状态也会输入相同字符,所以将初始状态也作为关键字。我们用下面的代码生成一个函数映射。
    int size = sizeof(trans)/sizeof(TransState);
    for(int i=0; i<size; i++)
    {cout<<((int)trans[i].beg+(int)trans[i].Domainbeg+(int)trans[i].Domainend)<<endl; }
注意到每两种转换的输入范围至少会相差2,因此使用下面的代码:
    for(int i=0; i<size; i++)
    {cout<<((int)trans[i].beg+(int)trans[i].Domainbeg+(int)trans[i].Domainend)/2+64<<endl; }
输出为:
118
144
176
119
106
83
84
87
127
152
184
117
119
116
121
134
136
114
115
133
135
112
77
136
72
3
131
((int)trans[i].beg+(int)trans[i].Domainbeg+(int)trans[i].Domainend)/2+64的范围在0到300多之间,用这样大的表就可存放哈希表。上面输出的最大值为184,所以关键字大与184的不用查表也知道不存在相应的转换。这样哈希表的大小缩小在184。为了支持汉字注释,状态机中允许出现扩展ACII字符。如果把这一要求去掉,我们的哈希表可缩小到127。

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