Parsing Lemon-LALR解析器的简单语法

这件事我已经坚持了一段时间了。我想分析一些简单的东西，如：

喜欢：word1 word2。。wordN讨厌：word1 word2。。沃顿

我用的是Lemon+Flex。目前我的语法是这样的：

%left LIKES MOODS FROM HATES INFO.

%syntax_error {  
  std::cout << "Syntax error!" << std::endl;  
}   

final ::= likes_stmt.
final ::= hates_stmt.

likes_stmt ::= LIKES list(A). { Data *data=Data::getInstance();data->likes.push_back(A);}
hates_stmt ::= HATES list(A). { Data *data=Data::getInstance();data->hates.push_back(A);}

list ::= likes_stmt VALUE(A).   { Data *data=Data::getInstance();data->likes.push_back(A);}
list ::= hates_stmt VALUE(A).   { Data *data=Data::getInstance();data->hates.push_back(A); }

list(A) ::= VALUE(B).           {A=B;}

%left喜欢信息中的情绪。
%语法错误{
std：：cout haves.push_back（A）；}
列表：：=likes\u stmt值（A）。{Data*Data=Data:：getInstance（）；Data->likes.push_back（A）；}
列表：：=U stmt值（A）。{Data*Data=Data:：getInstance（）；Data->haves.push_back（A）；}
列表（A）：=值（B）。{A=B；}

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但这只适用于前两个单词。很明显我做错了什么，可能是在递归定义中？感谢您的提醒：）

在我看来，您的喜好是以列表的形式定义的，而列表是以喜好的形式定义的。我很惊讶它对任何单词都有效。可能是因为我不懂LEMON语法（我当然一点也不懂这个列表），但语法BNF往往非常相似

我希望你的语法看起来更像：

 final = likes_stmt ;

 likes_stmt = LIKES list ;
 likes_stmt = HATES list ;


  list = value ;
  list = list value ;

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当然，这只会认出一个喜欢的短语，或者一个讨厌的短语，但不是同时或按你的问题的第2行暗示的顺序。

@ P> @ CurrFi火，IRA为你原来的问题提供了正确的答案，考虑投票。

让我来回答这个问题，您还需要将解析后的值分成两个列表。不要为解析这些列表创建不同的规则，因为这两种情况下列表的语法是相同的。您需要的是一个标志，指示在列表前面是否找到了喜欢或讨厌的内容。Lemon的

Parse

函数的第四个参数最适合这种需要。请参阅的“解析器接口”一节

下面更新了Ira的语法，用于设置和检查此类标志变量。请注意，规则

set_likes_state

和

set_hites_state

需要放在喜欢和讨厌令牌之前，以便在令牌减少时执行相关操作

    %extra_argument {unsigned* state}

    final ::= likes_stmt.
    final ::= hates_stmt.

    likes_stmt ::= set_likes_state LIKES list(A).
    hates_stmt ::= set_hites_state HATES list(A).

    list ::= list VALUE(A).   { if (*state == 0) {/*add A to list1*/} else {/*add A to list2*/}; }
    list ::= VALUE(A).        { if (*state == 0) {/*add A to list1*/} else {/*add A to list2*/}; }

    set_likes_state ::= .     { *state = 0; }
    set_hites_state ::= .     { *state = 1; }

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谢谢你的回答。但恐怕我已经试过了。基本上，我试图做的是将字符串推到它们各自的位置（喜欢或讨厌）。在未来，我将有更多的保留标记，如信息、情绪等。它非常类似于谷歌的高级搜索语法。解析器生成器非常容易使用，并且在解析方面非常健壮。我建议你去掉语法中所有多余的语义动作，例如，把它简化成我写的东西，然后再试一次。如果可行，开始重新添加语义操作。通常的方法是首先解析，然后对树进行后处理，将信息收集到不同的类别中。这样，你就不会因为人工结果（“set_likes”等）而弄乱语法，而人工结果的唯一工作就是向“whileparsing”动作发送信号。在更复杂的语言中，这些信号大多只是制造悲伤，因为语法混乱，语法分析与工作纠缠不清。然而，如果这是OP需要做的所有事情，那么这个答案是好的。（谢谢你的投票！）