第二版前言

为了满足读者的需求,同时也是我们自身的愿望,我们出版了第二版。尽管解析技术不是快速发展的领域,但是他依然在向前发展。当第一版在1990年出版的时候,只有一个简单的并且局限性相当大的线性时间字符串解析算法(algorithm for linear-time substring parsing)。但是发展到现在已经有多种可以覆盖所有确定语言的强大的算法;我们将在第12章对这些算法进行详细介绍。在1990年,Theorem 8.1诞生于一篇1961年由Bar-Hillel, Perles, 和Shamir发表的至今已经落满了灰尘的论文;在过去的十年里,Theorem 8.1被用于创建新的算法,并且使现有的算法得到加强。我们在第13章中提及此事。

越来越多的非Chomsky(non-Chomsky)文法的系统被使用,语言学上尤为明显。20年前,除了两级语法之外没有任何建树,而现在却不再是那样,我们在第15章描述了其中6个非Chomsky文法的系统。曾经,非标准解析器被认为是很古怪的;如今,它们是我们所拥有的最强大的线性时间解析器(linear-time parsers)之一,在第10章我们再来说这个。

虽然还不是很实用,但是以另一种方式展现解析原理的奇妙并行解析算法,已经出现在人们的视野中,我们将在第14章详细介绍。在1990年还被认为不可能出现的广义LL语法分析器,现在也已经成为了现实,我们将在第11章介绍其中的2个。

一直以来,解析器都被用于解析;现如今,解析器已经被用于代码生成、数据压缩以及逻辑语言实现等方面,如第17.5节所示。而且,读者还能够在书目的第18章找到更多的开发案例。

Kees van Reeuwijk曾经半开玩笑地称呼我们的书为“濒危语法分析算法最后的栖息地”。我们同意这种说法,但是不完全同意,因为它远不止于此,对于这个说法我们受之无愧。在这本书中收录的的一些算法,它们有非常大的局限性甚至根本没有实用价值。不过我们依旧收录了它们,因为我们觉得这些算法的思路很有意思,并且可以给我们以启迪,并且这些算法还有成长和发展的空间。我们也同样收录了许多有实用价值但是很少被用到的算法,希望将这些算法收录到书中能改变一下它们的现状。

关于练习和问题

这本书不是学校中所谓的教科书。少数大学开设了解析技术的课程,并且,如第一版序言所述,本书并不是只为某一类型的读者所准备。因此,书中几乎没有布置任何习题或作业,读者们可以自己为自己设置一些。章节末尾的问题,只是为了让读者不要陷入书中世界。我们将章节末的问题大致划分为三个类型:

  • 无标记型 —— 短时间内可以完成的项目。
  • 普通标记型 —— 需要花费一些时间和一些精力来完成的项目。
  • 标记未研究型 —— 需要耗费大量时间精力,但目前我们尚未做到的项目。不过我们希望有读者能完成。

对于这些课题我们没有特意使之存在联系性,我们只是希望读者能从中得到启发、乐趣、或任何有用的东西。关于问题的思路、提示、部分或者完整的解决方案,见A章节。

关于正式语言(formal language)也有几个问题,不过我们没有在现有的文献中得到解答,可是却对解析有一定的重要性。这些问题已经在章节末标识出来了。

关于参考文献

第一版中,我们作为作者,阅读分析了所有我们能获得得资料文献。17年后,随着各类出版物得增加,以及互联网带来得查阅便利,查阅分析资料终于不再是一件让我们头疼得事情。在第一版的参考文献中,我们列举了全部的资料。但是在第二版中,尽数列举却不在可能,因为这些文件太多以至于全部列举将会占用远超本书主体内容的空间。在印刷版中,我们只列举了我们引用了原文的资料。我们把完整的参考资料放在了本书的网站中,并且还有我们写的摘要和主题索引。因为建立了网站,我们才能没有顾虑的将全部的文章列举出来,并且可以列举一些平常不太容易获取的资料。网站上的章节是第18章,我们叫做“电子章节”。

本书没有提供URL,有两个原因:首先URL并不稳定,也许过一段时间,这些URL就不在指向我们的资料了;还有,特别是对软件来说,当你在阅读本书的时候也许就有了更好的下载地址。其实我们认为,提供URL还不如提供一些搜索关键字更好,关键字能帮你在搜索引擎上找到你想要的信息。

最近10年里,我们能看到有很多的博士论文使用的不是英语,以德语、法语、西班牙语还有爱沙尼亚语为主。然后很遗憾,这些论文由于语言的选择而难以被科学界所发现。这对相关科学领域以及对作者本人来说,都是一大损失。忽略个人情感,我们得承认,英语是现在科学界的主流语言。在过去的150年时间里,对科学感兴趣的绅士们,在休闲之余会读一些法语、德语、英语、希腊语、拉丁语或者是一点点梵语的东西;但是现在,学生和科学家们则希望花费更多的精力来吸收海量的知识。即便我们能够读懂大部分的上述语言(并非全部)所写的内容,并尽力将这些论文的精华传达给读者,但这仍然不足以让这些论文拥有它们应得的位置。

关于解析技术的未来

如果将来有幸能出版第三版,我们将会致力于精简内容,尽量的精细化(除了参考文献部分)。因为解析算法都大同小异,当你进行深入研究后就会有这样的发现,并且似乎有大一统的趋势。大体来说,差不多所有的解析都是在左递归保护下通过自顶向下的搜索来完成的;这么说是没有问题的,即便是传统的自底向上搜索技术也是如此,比如LR(1),而且自顶向下搜索技术是建立在LR(1)解析表的基础之上的。Earley方法(Earley's method)很明显是通过一些方式来区分自顶向下搜索和自底向上搜索的。表格解析的记忆机制,可以有效的减轻指数级别的搜索所带来的疼痛。并且它似乎可以在将深度优先搜索算法转化为广度优先搜索算法过程中,产生许多广义确定性算法;这方面在Sikkel的博士论文[158]中有详细论述。上述汇集起来基本上就涵盖了本书提到的所有算法,包括学科交叉处涉及的解析算法。纯粹的自底向上,不包含自顶向下组件的解析器,是很罕见的并且功能也不强大。

关于解析理论的未来,可以预见算法的统一将会大大的简化解析的复杂程度;而在领域交叉处,解析技术将会扮演一个什么样的角色尚不得而知。这种简化似乎并不会延伸到正式语言领域:它将依旧难以使用直观的事实来证明所有LL(1)语法就是LR(1),就像35年前一样。

解析技术最实际的未来可能潜藏在先进的模式识别中,但不包含这个模式的默认任务;然而,在领域交叉处,解析技术所将扮演的角色依旧不甚明朗。

Dick Grune

Ceriel J.H. Jacobs

2007年6月 于Amsterdam, Amstelveen

致谢

感谢E. Bermudez, Stuart Broad, Peter Bumbulis, Salvador Cavadini, Carl Cerecke, Julia Dain, Akim Demaille, Matthew Estes,Wan Fokkink, Brian Ford, Richard Frost, Clemens Grabmayer, Robert Grimm, Karin Harbusch, Stephen Horne, Jaco Imthorn, Quinn Tyler Jackson, Adrian Johnstone, Michiel Koens, Jaroslav Král, Olivier Lecarme, Lillian Lee, Olivier Lefevre, Joop Leo, JianHua Li, Neil Mitchell, Peter Pepper, Wim Pijls, José F. Quesada, Kees van Reeuwijk, Walter L. Ruzzo, Lothar Schmitz, Sylvain Schmitz, Thomas Schoebel-Theuer, Klaas Sikkel, Michael Sperberg-McQueen, Michal Žemliˇcka, Hans Åberg,等等,感谢他们寄给我们关于第一版的信件,评论和勘误表。并且在此特别感谢阅读本书初稿的Kees van Reeuwijk 和Sylvain Schmitz当然还有我们这些作者,审阅初稿对本书的出版有着重大的作用。

感谢Faculteit Wiskunde en Informatica of the Vrije Universiteit 允许我们使用了他们设备。

同时,感谢本书结尾处列出的将近1500位作者以及他们所研究的美妙的算法,并且让我们可以使用这些算法。这本书的每一页内容,都是建立在这些算法的基础上的。

results matching ""

    No results matching ""