Matakuliah
Tahun
Versi
: T0522 / Teknik Kompilasi
: 2005
: 1/6
Pertemuan 2
Lexical Analyzer
1
Learning Outcomes
Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa
akan mampu :
• Mahasiswa dapat menjelaskan lexical analysis
dan peranannya dalam teknik kompilasi (C2)
• Mahasiswa dapat menjelaskan pengertian
token, attribute, dan lexeme dan penggunaan
regular expression (RE) dalam lexical analysis
(C2)
• Mahasiswa dapat mendemonstrasikan
pengenalan token dengan menggunakan
transisi diagram dan RE (C3)
2
Outline Materi
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Peranan Lexical Analysis
Input buffering
Symbol table
Regular Expression
Regular Definition
Pengenalan token, attribute dan lexeme
Diagram Transisi
Finite Automata
Konversi dari RE ke NFA
Konversi dari RE ke DFA
Minimisasi DFA
3
Peranan Lexical Analyzer
(Scanner)
• Membaca Source program (input characters) & menghasilkan output
berupa rangkaian token.
• Scanner biasanya diimplementasikan dalam bentuk subroutine dari
program Parser.
Source
Program
Lexical
Analyzer
Token
Parser
Get Token
Symbol
Table
• Hal lain yang juga biasa dilakukan oleh scanner :
– Membuang comment &white space (blank, tab, dan newline character).
– Menghasilkan error messages.
4
Beberapa Isu pada Lexical
Analysis
• Alasan mengapa Lexical Analysis dipisahkan
dari Syntax Analysis :
– Desain kompiler menjadi lebih sederhana
– Efisiensi kompiler meningkat
– Portabilitas kompiler meningkat
• Token, Pattern dan Lexeme
– Token: bagian terkecil dari suatu bahasa program
yang mempunyai suatu arti/fungsi.
– Lexeme: Rangkaian karakter pada source program
yang sama (“matched”) dengan pola (“pattern”) suatu
token.
– Pattern: Suatu pola/ rule/ aturan yang
menggambarkan struktur suatu token.
5
Contoh Token, Lexeme dan Pattern
Token
Contoh Lexeme
Contoh Pattern
const_sym
if_sym
relation
const
if
<,<=,=,<>,>,>=
id
pi, count, d2
num
3.14, 0, 6.0E10
literal
“Hallo”
const
if
< atau <= atau = atau <>
atau > atau >=
Letter diikuti oleh
letters atau digits
Sembarang
konstanta angka
Sembarang
karakter “diantara“ dan
“kecuali “
• Token selalu merupakan “terminal symbol” pada grammar suatu
bahasa
• Umumnya pada bahasa pemrograman bentuk-bentuk berikut
diperlakukan sebagai token : keyword, operator, identifier,
konstanta, string literal, simbol-simbol pungtuasi.
6
Atribut-atribut Token
•
•
•
•
Informasi tentang token
Menentukan pada saat penerjemahan token
Disimpan dalam symbol table
Pada prakteknya, token mempunyai single attribute, berupa pointer
ke lokasi (entry) pada symbol table dimana informasi lain tentang
token disimpan.
• Biasa dituliskan sebagai :
< token, attribut, value >
• Contoh: E := M * C + 2
– Token - tokennya akan dihasilkan sbb:
•
•
•
•
•
•
•
< id, pointer to symbol table untuk E >
< assign_op, >
< id, pointer to symbol table untuk M >
< mult_op, >
< id, pointer to symbol table untuk C >
< add_op, >
< num, integer value 2 >
7
Input Buffering
• Fungsi : menyimpan hasil scanning untuk menemukan
token
• Untuk menemukan 2 token digunakan 2 pointer :
– Pointer forward: menunjuk akhir token
– Pointer lexeme_beginning: menunjuk awal token
E = M * C * * 2 eof
forward
lexeme-beginning
• Buffer hanya menampung satu baris perintah
8
Lexical Error Handling
• Hanya sedikit kesalahan yang dapat dideteksi pada
tahap lexical analysis
• Jenis kesalahan yang dapat dideteksi, yaitu bila
scanner menemukan invalid character yang bukan
merupakan bagian atau menyalahi pattern suatu
token.
• Strategi Error-Recovery :
– Paling sederhana: “Panic mode”, yaitu menghapus karakter
tersebut dan karakter – karakter berikut hingga ditemukan suatu
token.
– Menghapus sebuah karakter ekstra.
– Menyisipkan sebuah karakter yang hilang.
– Mengganti sebuah karakter yang salah dengan sebuah karakter
yang benar.
– Menukarkan dua karakter yang berdampingan.
9
Symbol Table
• Symbol table adalah suatu struktur data yang
digunakan untuk menyimpan informasi tentang
komponen (token) suatu source program.
• Informasi yang dimaksud :
– Lexeme
– Type of identifier
– Kegunaan identifier (procedure,variable,label)
• Informasi dikumpulkan saat tahap analysis, dan
akan digunakan pada saat tahap synthesis.
10
Symbol Table Interface
• Dua operasi utama :
– insert (s,t) : menghasilkan indeks lokasi dimana string s
disimpan, token t.
– lookup (s) : menghasilkan indeks lokasi dimana s berada, atau
0 bila s tak ditemukan.
• Penanganan Reserved Keywords
– Biasanya reserved keywords disimpan di symbol table pada saat
awal operasi kompiler
Symbol table diinitialisasi
Contoh :
insert (“begin”, begin_sym)
insert (“end”, end_sym)
Sehingga bila dilakukan
lookup(“begin”)
akan menghasilkan token begin_sym.
begin tidak bisa digunakan sebagai identifier.
11
String dan Languages
• Alphabet atau character class adalah suatu himpunan
terbatas dari simbol-simbol.
– Contoh simbol: huruf-huruf dan karakter-karakter
– Himpunan {0,1} adalah binary alphabet
• String adalah rangkaian terbatas simbol-simbol yang
terbentuk dari alphabet
– Panjang suatu string s, biasa dituliskan |s|, adalah banyaknya
simbol dalam string s
– Contoh :
Alphabet A = {a,b,c}
string2 : a, abc |a| = 1
b, abca |abc| = 3
c, bc || = 0
Empty string
12
Istilah-istilah bagian dari suatu string
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
prefix
proper prefix
suffix
proper suffix
substring
proper substring
subsequence
Contoh : Bila s = abc, maka:
prefix s
: , a, ab, abc
proper prefix s
: a, ab
suffix s
: abc, bc, c,
proper suffix s
: bc, c
substring s
: prefix s suffix s b
: , a, ab, abc, bc, c, b
proper substring s : substring s- abc -
subsequence s
: substring s ac
13
Operasi pada String
• Bila x dan y adalah string, maka concatenation x dan y, dituliskan xy
adalah gabungan antara string x dan y (string y ditambahkan ke
string x)
• Contoh : bila x = dog, y = house, maka xy = doghouse, yx =
housedog
• = concatenation identity
• x = x = x
• Eksponensiasi string :
s0 =
s1 = s
s2 = ss
s3 = sss
untuk i > 0, maka
si = si-1s
• Contoh s3 = s2s = sss
• Language adalah suatu himpunan string-string yang berasal dari
suatu alphabet tertentu.
14
Beberapa operasi terhadap language
• Union ()
• Concatenation
• Closure : - Kleene Closure (*)
- Positive Closure (+)
• Bila L dan M adalah Language, maka:
– L M = { s | s is in L or s is in M }
– LM
= { st | s is in L and t is in M }
– L*
= Li
– L+
= Li
15
Regular Expression (RE)
• RE adalah suatu notasi yang bisa digunakan untuk
mendefinisikan suatu himpunan (set) secara tepat.
• RE pada teknik kompilasi digunakan untuk
mendefinisikan token-token dari suatu language
• Contoh : Token identifier pada Pascal, bisa ditulis
sebagai :
letter ( letter | digit )*
dimana :
| berarti “atau”
( ) digunakan untuk mengelompokkan subexpression
* berarti “nol atau lebih”
• Suatu RE dapat terdiri dari beberapa RE yang lebih
sederhana sesuai dengan aturan RE yang telah
didefinisikan sebelumnya.
16
Beberapa aturan definisi RE
•
•
•
adalah regular expression, yang
mendefinisikan {}
Bila a adalah simbol pada alphabet , maka a
adalah RE yang menyatakan {a}
Bila r dan s adalah RE untuk language L(r) dan
L(s) maka :
1.
2.
3.
4.
–
(r)|(s) adalah RE untuk L(r) L(s)
(r)(s) adalah RE untuk L(r)L(s)
(r)* adalah RE untuk (L(r))*
(r)2 adalah RE untuk L(r)2
Language yang didefinisikan oleh suatu RE
disebut “regular set” (Himpunan regular)
17
Contoh RE
Untuk alphabet = {a, b}
1.
2.
3.
4.
5.
RE a | b menyatakan himpunan {a,b}
RE (a | b)(a | b) menyatakan {aa,ab,ba,bb}
RE a* menyatakan {,a,aa,aaa,...}
RE a+ menyatakan {a,aa,aaa,...}
RE (a | b)* menyatakan himpunan semua string
yang terdiri dari nol atau lebih a atau b.
6. RE a|a*b menyatakan himpunan yang berisi semua
string yang terdiri dari nol atau lebih a, diikuti oleh
sebuah b.
– Bila dua buah RE r dan s menyatakan
language yang sama, maka r dan s disebut
equivalent, dituliskan r = s
Contoh : (a | b) = (b | a)
18
Regular Definition (RD)
• RD adalah suatu sekuens/rangkaian definisi dalam bentuk :
d1 r1
d2 r2
……..
dimana :
di nama yang unik
ri adalah RE yang terdiri dari simbolsimbol dalam {d1,d2,...dI-1}
dn rn
Contoh :
• regular definition untuk identifier pada Pascal :
– letter A|B|...|Z||a|b|...|z
– digit 0|1|...|9
– id letter(leter|digit)*
• RD untuk unsigned numbers:
–
–
–
–
–
digit 0|1|...|9
digits digit digit*
Optional_fraction . digits |
optional_exponent ( E (+|-|) digits ) |
num digits optional_fraction optional_exponent
19
PENGENAL TOKEN
• Perhatikan potongan tata bahasa berikut ini :
stmt if expr then stmt
| if expr then stmt else stmt
|
expr term relop term
| term
term id
| num
• dimana terminal if, then, else, relop, id dan num membentuk
himpunan dari rangkaian yang diberikan oleh RD berikut :
if if
then then
else else
relop <|<=|=|<>|>|>=
id letter (letter | digit )*
num digit+(.digit+)?(E(+|-)? digit+)?
20
Translation table
•
Tujuan kita adalah menghasilkan lexical analyzer yang mengisolasi lexeme
token-token berikutnya dari input buffer dan menghasilkan output berupa
pasangan token dan nilai atributnya yang sesuai.
• Untuk melaksanakan hal ini maka diperlukan translation table seperti di
bawah ini.
Regular Expression
Token
Nilai Atribut
ws
if
if
then
then
else
else
id
id
pointer pada entri tabel
num
num
pointer pada entri tabel
<
relop
LT
<=
relop
LE
=
relop
EQ
<>
relop
NE
>
relop
GT
>=
relop
GE
21
TRANSITION DIAGRAM
• Menyimpan informasi dari karakter yang terbaca oleh
pointer forward saat sedang membaca input. Hal ini
dilakukan dengan cara berpindah-pindah dari posisi satu
ke lainnya saat membaca karakter.
• Transition Diagram Bersifat Deterministik, dengan
ketentuan:
– Salah satu state diberi label state awal (posisi) dengan bentuk
lingkaran sebagai awal bagan peralihan proses pengenalan
token.
– Bila ada sisi (tanda panah) dari state cocok dengan karakter
input maka kendali akan pergi ke state yang ditunjuk oleh sisi.
Jika tidak, pengenalan gagal.
– Hanya satu simbol yang keluar dari state yang sama dan
kemungkinan lebih dari satu sisi yang keluar dari state yang
sama.
22
Contoh Transisi diagram
• Transisi diagram untuk pola >= dan > :
start
>
0
=
6
7
*
others
8
• Transisi diagram identifier dan keywords :
letter or digit
letter
start
9
other
10
11
return (gettoken(), install_id())
gettoken() dan install_id() untuk memperoleh Token dan nilai atribut.
Prosedur install_id() berguna untuk akses ke input buffer dimana lexeme
diketemukan dan mengembalikan pointer pada entry Tabel Simbol.
23
Contoh Transisi diagram
start
0
<
=
1
return (relop, LE)
2
*
>
other
=
>
5
6
3
return (relop, NE)
4
return (relop, LT)
*
return (relop, EQ)
=
7
return (relop, GE)
*
other
8
return (relop, GT)
24
FINITE AUTOMATA
1.
OTOMATA BERHINGGA NON-DETERMINISTIK (NonDeterministic Finite Automata / NFA) : Model Matematika terdiri
dari :
–
–
–
–
–
2.
Himpunan state dinyatakan dengan S.
Himpunan simbol input (alfabet) dinyatakan dengan
Fungsi transisi pindah move, memetakan pasangan state-simbol
ke himpunan state.
State S0 yang disebut sebagai state awal.
Himpunan state F yang disebut sebagai state penerima (accepting
state).
OTOMATA BERHINGGA DETERMINISTIK (Deterministic Finite
Automata / DFA)
–
–
Tidak ada peralihan atas input
Setiap state S & simbol input a, paling banyak satu sisi dengan label
a yang meninggalkan S.
25
Contoh DFA
b
0
a
1
b
b
2
a
3
a
a
• Contoh di atas adalah graf peralihan (DFA) yang
menerima bahasa (a | b)*abb
• Keuntungan / Kerugian :
– DFA lebih cepat menghasilkan pengenal
– Ukuran DFA jauh lebih besar dari NFA untuk
mengenal RE yang sama
26
Contoh NFA
• Contoh graf transisi NFA :
a
0
a
1
b
2
b
3
b
•
•
•
•
S = { 0,1,2,3} adalah Himpunan State
= {a,b} adalah alfabet simbol input
S0= {0} ; F = {3}
Implementasi fungsi peralihan NFA digunakan Tabel Peralihan (Translation
Table)
Input Symbol
State
a
b
0
{0,1}
{0}
1
{2}
2
{3}
27
KONVERSI DARI RE KE NFA
•
Merupakan salah satu strategi untuk membentuk sebuah
recognizer (pengenal) dari sebuah RE.
Algoritma THOMSON’S CONSTRUCTION :
•
–
–
–
Input : RE r pada alfabet
Output : NFA N yang menerima L(r)
Metode:
•
•
–
Menguraikan r menjadi subexpression
Gunakan aturan (1) & (2) berikut untuk membentuk NFA untuk setiap
simbol dasar dari r (merupakan simbol alfabet atau )
Aturan :
1.
Untuk , dibentuk NFA :
start
i
f
Dimana :
i : start state yang baru
f : accepting state yang baru
NFA ini mengenal {}
28
Konversi RE ke NFA
2.
Untuk a di dalam , bentuk NFA :
start
i
a
f
Dimana: i : start state yang baru
f : accepting state yang baru
NFA ini mengenal {a}
3.
Misalkan N(s) dan N(t) adalah NFA untuk regular expression s
dan t
a)
Untuk RE s|t, bentuk NFA gabungan N(s|t):
start
N(s)
f
i
N(t)
Dimana: i : start state yang baru
f : accepting state yang baru
NFA yang terbentuk akan mengenali L(s) L(t)
29
Konversi RE ke NFA
b)
Untuk RE st, bentuk NFA gabungan N(st)
start
i
N(s)
N(t)
f
Dimana: Start state N(s) menjadi start state NFA gabungan
Accepting state N(t) menjadi accepting state dari NFA gabungan
NFA yang terbentuk mengenali L(s)L(t)
c)
Untuk RE s*, bentuk NFA gabungan N(s)*
Start
Dimana: i : start state yang baru
f : accepting state yang baru
NFA ini mengenali (L(s))*
d)
i
N(s)
f
Untuk RE didalam kurung: (s), gunakan N(s) itu sendiri sebagai NFA yang
baru.
30
Sifat-sifat NFA (thomson)
• Algoritma diatas menghasilkan sebuah NFA N(r)
yang memiliki sifat-sifat sebagai berikut :
– N(r) mempunyai state paling banyak dua kali jumlah
simbol dan operator di dalam r.
– N(r) mempunyai tepat satu start state dan satu
accepting state. Accepting state tidak memiliki transisi
ke luar.
– Setiap state di N(r) mempunyai satu transisi keluar
untuk sebuah simbol di dalam atau paling banyak
dua transisi keluar untuk simbol (transisi - ).
• Contoh: berdasarkan algoritma tersebut bentuk
NFA N(r) dari RE:
r = (a | b)* abb
31
konversi RE ke DFA
Algoritma konversi :
Input : Sebuah regular expression r
Output :DFA D yang mengenal L(r ).
Method :
1.
2.
3.
Buatkan syntax tree untuk augmented regular expression (r)#, di mana #
adalah simbol unik yang ditambahkan pada akhir (r ).
Tentukan nullable, firstpos, lastpos, dan followpos.
Buat Dstates, himpunan state D, dan Dtran, transition table untuk D,
dengan procedure berikut :
Initially, unmarked state pada Dstates adalah firstpos(root),
Di mana root adalah root dari syntax tree (r)#;
while ada sebuah unmarked state T pada Dstates do begin
mark T;
for setiap input symbol a, do begin
Misalkan U adalah himpunan posisi yang ada dalam followpos(p)
untuk posisi-posisi p dalam T, sedemikian hingga symbol pada
posisi p adalah a;
if U not empty dan tidak dalam Dstates then tambahkan U
sebagai unmarked state ke Dstates;
Dtran[T, a] := U
end
end
32
Converting Regular Expressions Directly to DFAs
• We may convert a regular expression into a DFA (without
creating a NFA first).
• First we augment the given regular expression by
concatenating it with a special symbol #.
r (r)#
augmented regular expression
• Then, we create a syntax tree for this augmented regular
expression.
• In this syntax tree, all alphabet symbols (plus # and the
empty string) in the augmented regular expression will
be on the leaves, and all inner nodes will be the
operators in that augmented regular expression.
• Then each alphabet symbol (plus #) will be numbered
(position numbers).
33
Regular Expression DFA (cont.)
(a|b) * a (a|b) * a #
*
a
1
b
2
Syntax tree of (a|b) * a #
#
4
a
3
|
augmented regular expression
• each symbol is numbered (positions)
• each symbol is at a leave
• inner nodes are operators
34
followpos
Then we define the function followpos for the positions (positions
assigned to leaves).
followpos(i) -- is the set of positions which can follow
the position i in the strings generated by
the augmented regular expression.
For example,
( a | b) * a #
1 2
3 4
followpos(1) = {1,2,3}
followpos(2) = {1,2,3}
followpos(3) = {4}
followpos(4) = {}
followpos is just defined for leaves,
it is not defined for inner nodes.
35
firstpos, lastpos, nullable
• To evaluate followpos, we need three more functions to be defined
for the nodes (not just for leaves) of the syntax tree.
• firstpos(n) -- the set of the positions of the first symbols of strings
generated by the sub-expression rooted by n.
• lastpos(n) -- the set of the positions of the last symbols of strings
generated by the sub-expression rooted by n.
• nullable(n) -- true if the empty string is a member of strings
generated by the sub-expression rooted by n
false otherwise
36
How to evaluate firstpos, lastpos, nullable
n
nullable(n)
firstpos(n)
lastpos(n)
leaf labeled
true
leaf labeled
with position i
false
{i}
{i}
|
c1
c2
c1
c2
*
c1
nullable(c1) or
nullable(c2)
firstpos(c1) firstpos(c2)
lastpos(c1) lastpos(c2)
nullable(c1) and
nullable(c2)
if (nullable(c1))
if (nullable(c2))
true
firstpos(c1) firstpos(c2)
lastpos(c1) lastpos(c2)
else firstpos(c1)
else lastpos(c2)
firstpos(c1)
lastpos(c1)
37
How to evaluate followpos
• Two-rules define the function followpos:
1. If n is concatenation-node with left child c1 and right child c2,
and i is a position in lastpos(c1), then all positions in
firstpos(c2) are in followpos(i).
2. If n is a star-node, and i is a position in lastpos(n), then all
positions in firstpos(n) are in followpos(i).
• If firstpos and lastpos have been computed for
each node, followpos of each position can be
computed by making one depth-first traversal of
the syntax tree.
38
Example -- ( a | b) * a #
{1,2,3} {4}
{1,2,3} {3} {4}# {4}
4
{1,2}*{1,2}{3}a{3}
3
{1,2} {1,2}
|
{1} a {1} {2}b {2}
2
1
green – firstpos
blue – lastpos
Then we can calculate followpos
followpos(1) = {1,2,3}
followpos(2) = {1,2,3}
followpos(3) = {4}
followpos(4) = {}
• After we calculate follow positions, we are ready to create DFA
for the regular expression.
39
Algorithm (RE DFA)
•
•
•
•
Create the syntax tree of (r) #
Calculate the functions: followpos, firstpos, lastpos, nullable
Put firstpos(root) into the states of DFA as an unmarked state.
while (there is an unmarked state S in the states of DFA) do
– mark S
– for each input symbol a do
• let s1,...,sn are positions in S and symbols in those positions are a
• S’ followpos(s1) ... followpos(sn)
• move(S,a) S’
• if (S’ is not empty and not in the states of DFA)
– put S’ into the states of DFA as an unmarked state.
• the start state of DFA is firstpos(root)
• the accepting states of DFA are all states containing the position of #
40
Example -- ( a | b) * a #
1
followpos(1)={1,2,3}
followpos(4)={}
followpos(2)={1,2,3}
2
3 4
followpos(3)={4}
S1=firstpos(root)={1,2,3}
mark S1
a: followpos(1) followpos(3)={1,2,3,4}=S2
b: followpos(2)={1,2,3}=S1
mark S2
a: followpos(1) followpos(3)={1,2,3,4}=S2
b: followpos(2)={1,2,3}=S1
move(S1,a)=S2
move(S1,b)=S1
move(S2,a)=S2
move(S2,b)=S1
b
start state: S1
accepting states: {S2}
S1
a
a
S2
b
41
Example -- ( a | ) b c* #
1
followpos(1)={2} followpos(2)={3,4}
followpos(4)={}
2
3
4
followpos(3)={3,4}
S1=firstpos(root)={1,2}
mark S1
a: followpos(1)={2}=S2
move(S1,a)=S2
b: followpos(2)={3,4}=S3
move(S1,b)=S3
mark S2
b: followpos(2)={3,4}=S3
move(S2,b)=S3
mark S3
c: followpos(3)={3,4}=S3
start state: S1
accepting states: {S3}
S2
a
move(S3,c)=S3
b
S1
b
S3
c
42
Minimizing Number of States of a DFA
• partition the set of states into two groups:
– G1 : set of accepting states
– G2 : set of non-accepting states
• For each new group G
– partition G into subgroups such that states s1 and s2 are in the
same group iff
for all input symbols a, states s1 and s2 have transitions to states
in the same group.
• Start state of the minimized DFA is the group containing
the start state of the original DFA.
• Accepting states of the minimized DFA are the groups
containing
the accepting states of the original DFA.
43
Minimizing DFA - Example
a
a
1
G1 = {2}
G2 = {1,3}
2
b
b
a
G2 cannot be partitioned because
3
move(1,a)=2
move(3,a)=2
b
move(1,b)=3
move(2,b)=3
So, the minimized DFA (with minimum states)
b
{1,3}
a
a
{2}
b
44
Minimizing DFA – Another Example
a
a
1
2
a
Groups:
4
b
a
b
3
{1,2,3}
{1,2}
b
{3}
no more partitioning
b
So, the minimized DFA
{4}
a
b
1->2
2->2
3->4
1->3
2->3
3->3
b
a
{3}
b
a
{1,2}
a
b
{4}
45
Some Other Issues in Lexical Analyzer
• The lexical analyzer has to recognize the longest
possible string.
– Ex: identifier newval -- n
ne
new
newv
newva
newval
• What is the end of a token? Is there any character which
marks the end of a token?
– It is normally not defined.
– If the number of characters in a token is fixed, in that case no
problem: + – But < < or <> (in Pascal)
– The end of an identifier : the characters cannot be in an identifier
can mark the end of token.
– We may need a lookhead
• In Prolog:
p :- X is 1.
p :- X is 1.5.
The dot followed by a white space character can mark the end of a number.
But if that is not the case, the dot must be treated as a part of the number.
46
Some Other Issues in Lexical Analyzer
(cont.)
• Skipping comments
– Normally we don’t return a comment as a token.
– We skip a comment, and return the next token (which is not a
comment) to the parser.
– So, the comments are only processed by the lexical analyzer,
and the don’t complicate the syntax of the language.
• Symbol table interface
– symbol table holds information about tokens (at least lexeme of
identifiers)
– how to implement the symbol table, and what kind of operations.
• hash table – open addressing, chaining
• putting into the hash table, finding the position of a token from its
lexeme.
• Positions of the tokens in the file (for the error handling).
47
© Copyright 2024 Paperzz
