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編譯原理(第2版)

包郵 編譯原理(第2版)

出版社:機械工業出版社出版時間:2009-01-01
所屬叢書: 計算機科學叢書
開本: 16開 頁數: 631
中 圖 價:¥62.4(7.0折) 定價  ¥89.0 登錄后可看到會員價
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編譯原理(第2版) 版權信息

  • ISBN:9787111251217
  • 條形碼:9787111251217 ; 978-7-111-25121-7
  • 裝幀:簡裝本
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

編譯原理(第2版) 本書特色

編譯領域里程碑式的經典著作——龍書,20年后終于出版新版!這是一個延綿30年的故事,這是一部關于龍書的傳奇!*新版本,增添兩章節內容,使龍書地位更權威!
《編譯原理(第2版)》是編譯領域無可替代的經典著作,被廣大計算機專業人士譽為“龍書”。《編譯原理(第2版)》上一版自1986年出版以來,被世界各地的著名高等院校和研究機構(包括美國哥倫比亞大學、斯坦福大學、哈佛大學、普林斯頓大學、貝爾實驗室)作為本科生和研究生的編譯原理課程的教材。該書對我國高等計算機教育領域也產生了重大影響。
第2版對每一章都進行了全面的修訂,以反映自上一版出版20多年來軟件工程。程序設計語言和計算機體系結構方面的發展對編譯技術的影響。《編譯原理(第2版)》全面介紹了編譯器的設計,并強調編譯技術在軟件設計和開發中的廣泛應用。每章中都包含大量的習題和豐富的參考文獻。
《編譯原理(第2版)》適合作為高等院校計算機專業本科生和研究生的編譯原理與技術課程的教材,也可供廣大計算機技術人員參考。
1977年,AlfredV.Aho和JeffreyD.Ullman合作出版了《PrincipiesofCompiletDesign》,封面是一位騎士和一只恐龍,那恐龍是綠色的,因此被稱為龍書或綠龍書。
1986年,原來的兩位作者加上RaviSethi,升級了前一《編譯原理(第2版)》,書名改為《compiIers:Principles,TechniquesandTools》,封面依然沿用騎士和恐龍,那恐龍是紅色的,因此被稱為龍書二或者紅龍書。
又過了一個9年又一個9年,編譯領域的巨無霸——龍書始終都沒有升級。
終于在2006年底,龍書升級了。作者又增加了MonicaS.Lam,名字與龍書二相同,封面依然沿用恐龍和武士的設計,這次的龍是紫色的,因此被稱為龍書三或者紫龍書。

編譯原理(第2版) 內容簡介

《編譯原理》全面、深入地探討了編譯器設計方面的重要主題,包括詞法分析、語法分析、語法制導定義和語法制導翻譯、運行時刻環境、目標代碼生成、代碼優化技術、并行性檢測以及過程間分析技術,并在相關章節中給出大量的實例。與上一版相比,《編譯原理》進行了全面的修訂,涵蓋了編譯器開發方面的*新進展。每章中都提供了大量的系統及參考文獻。
《編譯原理》是編譯原理課程方面的經典教材,內容豐富,適合作為高等院校計算機及相關專業本科生及研究生的編譯原理課程的教材,也是廣大技術人員的極佳參考讀物。

編譯原理(第2版) 目錄

出版者的話
譯者序
前言
第1章 引論
 1.1 語言處理器
 1.2 一個編譯器的結構
  1.2.1 詞法分析
  1.2.2 語法分析
  1.2.3 語義分析
  1.2.4 中間代碼生成
  1.2.5 代碼優化
  1.2.6 代碼生成
  1.2.7 符號表管理
  1.2.8 將多個步驟組合成趟
  1.2.9 編譯器構造工具
 1.3 程序設計語言的發展歷程
  1.3.1 走向高級程序設計語言
  1.3.2 對編譯器的影響
  1.3.3 1.3節的練習
 1.4 構建一個編譯器的相關科學
  1.4.1 編譯器設計和實現中的建模
  1.4.2 代碼優化的科學
 1.5 編譯技術的應用
  1.5.1 高級程序設計語言的實現
  1.5.2 針對計算機體系結構的優化
  1.5.3 新計算機體系結構的設計
  1.5.4 程序翻譯
  1.5.5 軟件生產率工具
 1.6 程序設計語言基礎
  1.6.1 靜態和動態的區別
  1.6.2 環境與狀態
  1.6.3 靜態作用域和塊結構
  1.6.4 顯式訪問控制
  1.6.5 動態作用域
  1.6.6 參數傳遞機制
  1.6.7 別名
  1.6.8 1.6節的練習
 1.7 第1章的總結
 1.8 第1章的參考書目

第2章 一個簡單的語法制導翻譯器
 2.1 引言
 2.2 語法定義
  2.2.1 文法定義
  2.2.2 推導
  2.2.3 語法分析樹
  2.2.4 二義性
  2.2.5 運算符的結合性
  2.2.6 運算符的優先級
  2.2.7 2.2節的練習
 2.3 語法制導翻譯
  2.3.1 后綴表示
  2.3.2 綜合屬性
  2.3.3 簡單語法制導定義
  2.3.4 樹的遍歷
  2.3.5 翻譯方案
  2.3.6 2.3節的練習
 2.4 語法分析
  2.4.1 自頂向下分析方法
  2.4.2 預測分析法
  2.4.3 何時使用產生式
  2.4.4 設計一個預測語法分析器
  2.4.5 左遞歸
  2.4.6 2.4節的練習
 2.5 簡單表達式的翻譯器
  2.5.1抽象語法和具體語法
  2.5.2調整翻譯方案
  2.5.3非終結符號的過程
  2.5.4 翻譯器的簡化
  2.5.5 完整的程序
 2.6 詞法分析
  2.6.1 剔除空白和注釋
  2.6.2 預讀
  2.6.3 常量
  2.6.4 識別關鍵字和標識符
  2.6.5 詞法分析器
  2.6.6 2.6節的練習
 2.7 符號表
  2.7.1 為每個作用域設置一個符號表
  2.7.2 符號表的使用
 2.8 中間代碼生成
  2.8.1 兩種中間表示形式
  2.8.2 語法樹的構造
  2.8.4 三地址碼
  2.8.5 2.8節的練習
 2.9 第2章的總結

第3章 詞法分析
 3.1 詞法分析器的作用
  3.1.1 詞法分析及解析
  3.1.2 詞法單元、模式、詞素
  3.1.3 詞法單元的屬性
  3.1.4 詞法錯誤
  3.1.5 3.1節的練習
 3.2 輸入緩沖
  3.2.1 緩沖區對
  3.2.2 哨兵標記
 3.3 詞法單元的規約
 3.3.1 串和語言
  3.3.2 語言上的運算
  3.3.3 正則表達式
  3.3.4 正則定義
  3.3.5 正則表達式的擴展
  3.3.6 3.3節的練習
 3.4 詞法單元的識別
  3.4.1 狀態轉換圖
  3.4.2 保留字和標識符的識別
  3.4.3 完成我們的連續性例子
  3.4.4 基于狀態轉換圖的詞法分析器的體系結構
  3.4.5 3.4節的練習
 3.5 詞法分析器生成工具Lex
  3.5.1 Lex的使用
  3.5.2 Lex程序的結構
  3.5.3 Lex中的沖突解決
  3.5.4 向前看運算符
  3.5.5 3.5節練習
 3.6 有窮自動機
  3.6.1 不確定的有窮自動機
  3.6.2 轉換表
  3.6.3 NFA接受輸入字符串
  3.6.4 確定的有窮自動機
  3.6.5 3.6節的練習
 3.7 從正則表達式到自動機
  3.7.1 從NFA到DFA的轉換
  3.7.2 NFA的模擬
  3.7.3 NFA模擬效率
  3.7.4 從正則表達式構造NFA
  3.7.5 字符串處理算法的效率
  3.7.6 3.7節的練習
 3.8 詞法分析器生成工具的設計
  3.8.1 被生成的詞法分析器的結構
  3.8.2 基于NFA的模式匹配
  3.8.3 詞法分析器使用的DFA
  3.8.4 實現向前看運算符
  3.8.5 3.8的練習
 3.9 基于DFA的模式匹配器的優化
  3.9.1 NFA的重要狀態
  3.9.2 根據抽象語法樹計算得到的函數
  3.9.3 計算nullable、firstpos及lastpos
  3.9.4 計算followpos
  3.9.5 根據正則表達式構建DFA
  3.9.6 *小化一個DFA的狀態數
  3.9.7 詞法分析器的狀態*小化
  3.9.8 在DFA模擬中用時間換取空間
  3.9.9 3.9節的練習
  3.9.10 第3章的總結
 3.11 第3章參考文獻

第4章 語法分析
 4.1 引論
  4.1.1 語法分析器的角色
  4.1.2 代表性的文法
  4.1.3 語法錯誤的處理
  4.1.4 錯誤恢復策略
 4.2 上下文無關文法
  4.2.1 上下文無關文法的正式定義
  4.2.2 符號表示的慣例
  4.2.3 推導
4.2.4 語法分析樹和推導
  4.2.5 二義性
  4.2.6 驗證文法生成的語言
  4.2.7上下文無關文法和正則表達式
  4.2.8 4.2節的練習
 4.3 設計文法
  4.3.1 詞法分析和語法分析
  4.3.2 消除二義性
  4.3.3 左遞歸的消除
  4.3.4 提取左公因子
  4.3.5 非上下文無關的語言構造
  4.3.6 4.3節的練習
 4.4 自頂向下的語法分析
  4.4.1 遞歸下降的語法分析
  4.4.2 FIRST和FOLLOW
  4.4.3 LL(1)文法
  4.4.4 非遞歸的預測分析
  4.4.5 預測分析中的錯誤恢復
  4.4.6 4.4節的練習
 4.5 自底向上的語法分析
  4.5.1 歸約
  4.5.2 句柄剪枝
  4.5.3 移入-歸約語法分析技術
  4.5.4 移入-歸約語法分析中的沖突
  4.5.5 4.5節的練習
 4.6 LR語法分析技術介紹:簡單LR技術
  4.6.1 為什么使用LR語法分析器?
  4.6.2 項和LR(0)自動機
  4.6.3 LR-語法分析算法
  4.6.4 構造SLR-分析表
  4.6.5 可行前綴
  4.6.6 4.6節的練習
 4.7 更強大的LR語法分析器
  4.7.1 規范LR(1)項
  4.7.2 構造LR(1)項集
  4.7.3 規范LR(1)分析表
  4.7.4 構造LALR語法分析表
  4.7.5 LALR語法分析表的高效構造方法
  4.7.6 LR語法分析表的壓縮
  4.7.7 4.7節的練習
 4.8 使用二義性文法
  4.8.1 用優先級和結合性解決沖突
  4.8.2 “懸空-else”二義性
  4.8.3 LR語法分析中的錯誤恢復
  4.8.4 4.8節的練習
 4.9 語法分析器的生成工具
  4.9.1 語法分析器的生成工具Yacc
  4.9.2 使用Yacc處理二義性文法
  4.9.3 用Lex創建Yacc的詞法分析器
  4.9.4 Yacc中的錯誤恢復
  4.9.5 4.9節的練習
 4.10:第4章的小結
 4.11 第4章的參考文獻

第5章 語法制導的翻譯
 5.1 語法制導定義
  5.1.1 繼承屬性和綜合屬性
  5.1.2 在一棵語法分析樹的結點上對一個SDD求值
  5.1.3 5.1節的練習
 5.2 SDD的求值順序
  5.2.1 依賴圖
  5.2.2 屬性求值的順序
  5.2.3 S-屬性定義
  5.2.4 L-屬性定義
  5.2.5 具有受控副作用的語義規則
  5.2.6 5.2節的練習
 5.3 語法制導翻譯的應用
  5.3.1 抽象語法樹的構造
  5.3.2 類型的結構
  5.3.3 5.3節的練習
 5.4 語法制導的翻譯方案
  5.4.1 后綴翻譯方案
  5.4.2 后綴SDT的語法分析棧實現
  5.4.3 產生式內部帶有語義動作的SDT
  5.4.4 從SDT中消除左遞歸
  5.4.5 L-屬性定義的SDT
  5.4.6 5.4節的練習
 5.5 實現L-屬性的SDD
  5.5.1 在遞歸下降語法分析過程中進行翻譯
  5.5.2 邊掃描邊生成代碼
  5.5.3 L-屬性的SDD和LL語法分析
  5.5.4 L-屬性的SDD的自底向上語法分析
  5.5.5 5.5節的練習  
 5.6 第5章的總結
 5.7 第5章的參考文獻

第6章 中間代碼生成
第7章 運行時刻環境
第7章 總結
第8章 代碼生成
第9章 機器無關優化
第10章 指令級并行
第11章 并行性和局部性的優化
第12章 過程間分析
……
展開全部

編譯原理(第2版) 節選

第二個目標是編譯器應該有效提高很多輸入程序的性能。性能通常意味著程序執行的速度。我們也希望能夠盡可能降低生成代碼的大小,在嵌入式系統中更是如此。而對于移動設備的情況,盡量降低代碼的能耗也是我們期待的。在通常情況下,提高執行效率的優化也能夠節約能耗。除了性能,錯誤報告和調試等的可用性方面也是很重要的。
  第三,我們需要使編譯時間保持在較短的范圍內,以支持快速的開發和調試周期。當機器變得越來越快,這個要求會越來越容易達到。開始時,一個程序經常在沒有進行優化的情況下開發和調試。這么做不僅可以降低編譯時間,更重要的是未經優化的程序比較容易調試。這是因為編譯器引入的優化經常使得源代碼和目標代碼之間的關系變得模糊。在編譯器中開啟優化有時會暴露出源程序中的新問題,因此需要對經過優化的代碼再次進行測試。因為可能需要額外的測試工作,有時會阻止人們在應用中使用優化技術,當應用的性能不很重要的時候更是如此。
  *后,編譯器是一個復雜的系統,我們必須使系統保持簡單以保證編譯器的設計和維護費用是可管理的。我們可以實現的優化技術有無窮多種,而創建一個正確有效的優化過程需要相當大的工作量。我們必須劃分不同優化技術的優先級別,只實現那些可以對實踐中遇到的源程序帶來*大好處的技術。
  因此,我們在研究編譯器時不僅要學習如何構造一個編譯器,還要學習解決復雜和開放性問題的一般方法學。在編譯器開發中用到的方法涉及理論和實驗。在開始的時候,我們通常根據直覺確定有哪些重要的問題并把它們明確描述出來。

編譯原理(第2版) 作者簡介

Alfred V.Aho,美國歌倫比亞大學教授,美國國家工程院院士,ACM和IEEE會士,曾獲得IEEE的馮·諾伊曼獎。著有多部算法、數據結構、編譯器、數據庫系統及計算機科學基礎方面的著作。
Monica S.Lam,斯坦福大學計算機科學系教授,曾任Tensilica的首席科學家,也是Moka5的首任CEO。曾經主持SUIF項目,該項目產生了最流行的研究用編譯器之一。
Ravi Sethi,Avaya實驗室總裁,曾任貝爾實驗室高級副總裁TLucent Technologies通信軟件的CTO。他曾在賓夕法尼亞州立大學、亞利桑那州立大學和普林斯頓大學任教,是ACM會士。
Jeffrey D.Ullman斯坦福大學計算機科學系教授和Gradiance CEO,他的研究興趣包括數據庫理論、數據庫集成、數據挖掘和利用信息基礎設施教學等。他是美國國家工程院院士、IEEE會士,獲得過ACM的KarIstrom杰出教育家獎和Knuth獎。

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