Co to jest Lookahead w analizie?
Lookahead to funkcja niektórych języków programowania, która pozwala parserowi podglądać następny token lub tokeny w strumieniu wejściowym i wykorzystywać te informacje do określenia struktury programu.
Innymi słowy, lookahead pozwala parserowi zobaczyć, co się wydarzy next w strumieniu wejściowym, zanim faktycznie go przeanalizuje. Może to być przydatne przy rozwiązywaniu niejasności gramatycznych, na przykład gdy zdanie można przeanalizować na wiele sposobów.
Na przykład rozważ następujące zdanie:
„Kot gonił mysz.”
To zdanie jest gramatycznie niejednoznaczne, ponieważ można je przeanalizować jako „Kot gonił mysz” lub „Gonił mysz, kot”. Aby rozwiązać tę niejednoznaczność, parser może użyć funkcji lookahead, aby sprawdzić następny token i określić, która analiza jest poprawna. Jeśli następnym tokenem jest „the”, to pierwsza analiza jest poprawna, ale jeśli następny token jest „goniony”, to druga analiza jest poprawna.
Lookahead można zaimplementować na różne sposoby, w zależności od języka i używanego parsera. Niektóre typowe techniki wdrażania lookahead obejmują:
1. Lewa rekurencja: W tej technice parser wywołuje się rekurencyjnie, aby przeanalizować resztę strumienia wejściowego, korzystając z informacji zebranych z bieżącego tokena, aby określić, jak przeanalizować następny token.
2. Właściwa rekurencja: W tej technice parser wywołuje się rekurencyjnie, aby przeanalizować poprzedni token, korzystając z informacji zebranych z bieżącego tokena, aby określić, jak przeanalizować następny token.…3. Analiza predykcyjna: W tej technice parser wykorzystuje model statystyczny do przewidywania następnego tokenu w strumieniu wejściowym i wykorzystuje tę prognozę do kierowania analizą.4. Analiza CYK: W tej technice parser wykorzystuje tabelę wartości do śledzenia możliwych drzew analizy dla strumienia wejściowego i wykorzystuje informacje z wyprzedzeniem, aby oczyścić przestrzeń poszukiwań i znaleźć właściwe drzewo analizy.
Ogólnie rzecz biorąc, funkcja lookahead to potężna funkcja, która może pomóc analizatorom składni w radzeniu sobie z niejednoznacznością w zadaniach przetwarzania języka naturalnego, ale może być również kosztowne obliczeniowo i nie zawsze może być konieczne w zależności od konkretnego przypadku użycia.
To mi się podoba
To mi się nie podoba
Zgłoś błąd treści
Share
