语法制导翻译简述

// ...  
//
//    词法分析
//
//    语法分析  ----------
//                        \ 
//                          语法制导翻译    
//    语义分析  \          /
//                语义翻译  
// 中间代码生成 /
//
// ...

使用上下文无关文法来引导对语言的翻译。我们把一些属性附加到语言构造的文法符号上，从而把信息和一个语言构造联系起来。

主要有语法制导定义(SDD)和语法制导翻译方案(SDT)两种方式：

语法制导定义通过文法产生式相关的语义规则来描述属性的值。
语法制导翻译方案在产生式体中嵌入了称为语义动作的程序片段。

语法制导定义更易读，因此更适合作为对翻译的规约。而翻译方案更加高效，因此更适合用于翻译的实现。

GPT：语法制导翻译方案的应用

语法制导翻译方案（Syntax-Directed Translation Schemes, SDTS）是编译器设计中的一种技术，它将语义规则与语法分析过程结合起来，以支持各种编译时任务。这些任务主要涉及从源代码到目标代码（或其他中间表示）的转换过程，具体包括但不限于以下几个方面：

语法树的构建：利用产生式规则逐步构建出源代码的抽象语法树（AST）。这个过程通常作为后续语义分析和代码生成的基础。
类型检查：在语法分析阶段进行类型推导和检查，确保表达式和操作的类型正确性，如加法操作数的类型匹配、函数调用时参数类型和数量的匹配等。
作用域和绑定：确定变量和函数的作用域，以及名字与其声明的绑定。这个过程确保了变量的使用是有效的，并且能够正确地解析重载和隐藏等名字空间问题。
中间代码生成：将源代码翻译成一种或多种中间表示（IR），如三地址代码、控制流图（CFG）等。这些中间表示形式便于进行进一步的优化和目标代码生成。
优化：在某些情况下，语法制导翻译方案可以直接或间接支持代码的优化，例如常量折叠（在编译时计算并替换常量表达式的值）、死码删除等。
代码生成：最终将中间代码转换为目标机器代码或字节码。在这个阶段，可能会涉及到寄存器分配、指令选择等底层细节。
错误检测和报告：通过与语法规则关联的语义规则来检测源代码中的错误，并生成有用的错误信息反馈给开发者。

语法制导翻译方案通过在语法规则中嵌入语义动作，实现了编译过程中的这些任务。这种方法的优势在于它提供了一种自然而直接的方式来表达编译过程中的各种转换规则，使得编译器的设计和实现更加清晰和模块化。

补充：语法树相关

GPT：语法分析器通常会在分析过程中维护一个符号栈（或称为分析栈）以及相关的状态信息。在语法分析器的移进和归约操作中，可以计算并更新所需的属性值。这样，即使不显式生成语法分析树，也能够有效地计算各种属性。
CRE：也就是综合属性等信息会存储在状态栈中而不是语法分析树节点上是吗？
GPT：是的，您理解得很正确。

GPT：综合属性和继承属性等信息通常在语法分析的过程中通过其他方式计算和维护，例如在语法分析器的状态栈中，或者通过其他的语法制导翻译技术来处理。通常不会显式地存储在抽象语法树中。

Copilot:如果不显式生成语法分析树，这些属性的值可以在解析堆栈上进行计算和存储。需要注意的是，综合属性可以被终结符或非终结符包含，而继承属性只能被非终结符包含。

（END）