Parsing 解析器性能：PEG与LALR（1）或LL（k）

我已经看到一些声称，优化的PEG解析器通常不能比优化的LALR（1）或LL（k）解析器更快。（当然，解析的性能取决于特定的语法。）

我想知道PEG语法分析器是否有任何特定的限制，无论是在一般情况下有效，还是对于PEG语法的某些子集有效，都会使它们低于LALR（1）或 LL（k）性能方面

特别是，我对解析器生成器感兴趣，但假设它们的输出可以在任何特定情况下进行性能调整。我还假设解析器经过优化，如果需要改进性能，可以稍微调整特定语法。

找到了一个好方法。其中的一些引语：

L（AL）R解析器也是线性时间解析器。所以在理论上，无论是packrat还是L（AL）R解析器都不是“更快的”

当然，在实践中，重要的是实施。L（AL）R状态转换可以在很少的机器指令中执行（“在向量中查找令牌代码，获取下一个状态和操作”），因此它们在实践中可以非常快

观察结果：大多数语言前端不会花费大部分时间进行“解析”；相反，他们花了很多时间在词汇分析上。优化…，解析器的速度就不会有多大影响了

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PEG

解析器可以使用无限制的前瞻（同时通过packrat平均保持线性解析时间），这与（默认）

LL（k）

或

LR（k）

解析器不同，后者在维护线性解析时间的同时使用有限的前瞻

最近（2014-2015）

ANTLR4

进行了扩展，以处理任意前瞻（如

PEG

），同时平均保持线性解析时间（据说比

packrat

算法更有效），但这是包含了

LR

解析算法的新扩展和变体（而不是默认的

LR

算法）

packrat

解析器（以及

LL

，

LR

的相关解析器）不一定实用，但提供了解析的理论界限，因此可以进行比较

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但请注意，可以使用无限前瞻来在线性时间内解析语法/语言（例如，通过

packrat

或

antlr

），这是通过

LL（k）

或

LR（k）无法解析的

即使是在非线性时间，理解与之相比的内容也很重要。注意：内存消耗超出了这个问题的范围（我假设我们有足够的内存用于解析）。澄清：问题不限于Packrat解析器。PEG的其他解析器也可能会讨论。