Giáo trình Chương trình dịch (Phần 2)

CHƯƠNG 5 BIÊN DỊCH DỰA CÚ PHÁP.
1. MỤC ĐÍCH, NHIỆM VỤ.
- Các hành động dịch phụ thuộc rất nhiều vào cú pháp của chương trình nguồn 
cần dịch.Quá trình dịch được điều khiển theo cấu trúc cú pháp của chương 
trình nguồn, cú pháp này được xác định thông qua bộ phân tích cú pháp.
- Nhằm điều khiển các phần hoạt động theo cú pháp, cách thường dùng là gia 
cố các luật sản xuất ( mà ta biết cụ thể những luật nào và thứ tự thực hiện ra 
sao thông qua cây phân tích) bằng cách thêm các thuộc tính cho văn phạm 
đấy, và các qui tắc sinh thuộc tính gắn với từng luật cú pháp. Các qui tắc đó, 
ta gọi là qui tắc ngữ nghĩa (semantic rules).
- thực hiện các qui tắc ngữ nghĩa đó sẽ cho thông tin về ngữ nghĩa, dùng để 
kiểm tra kiểu, lưu thông tin vào bảng ký hiệu và sinh mã trung gian.
- Có hai tiếp cận để liên kết (đặc tả) các qui tắc ngữ nghĩa vào các luật cú pháp 
(sản xuất) là cú pháp điều khiển (syntax-directed definition) và lược đồ dịch 
(translation scheme). 
- Các luật ngữ nghĩa còn có các hành động phụ (ngoài việc sinh thuộc tính cho 
các ký hiệu văn phạm trong sản xuất) như in ra một giá trị hoặc cập nhật một 
biến toàn cục.
Các kiến thức trong phần này không nằm trong khối chức năng riêng rẽ nào của chương 
trình dịch mà được dùng làm cơ sở cho toàn bộ các khối nằm sau khối phân tích cú pháp. 
Một xâu vào → Cây phân tích → Đồ thị phụ thuộc → thứ tựđánh giá cho các luật ngữ 
nghĩa.
2. ĐỊNH NGHĨA CÚ PHÁP ĐIỀU KHIỂN.
Cú pháp điều khiển (syntax-directed definition) là một dạng tổng quát hoá của 
văn phạm phi ngữ cảnh, trong đó mỗi ký hiệu văn phạm có một tập thuộc tính đi 
kèm, được chia thành 2 tập con là thuộc tính tổng hợp (synthesized attribute) và 
thuộc tính kế thừa (inherited attribute) của ký hiệu văn phạm đó.
Một cây phân tích cú pháp có trình bày các giá trị của các thuộc tính tại mỗi 
nút được gọi là cây phân tích cú pháp có chú giải (hay gọi là cây phân tích đánh 
dấu) (annotated parse tree).
2.1. Cú pháp điều khiển.
2.1.1. Dạng của định nghĩa cú pháp điều khiển.
Trong mỗi cú pháp điều khiển, mỗi sản xuất A->α có thể được liên kết với 
một tập các qui tắc ngữ nghĩa có dạng b = f(c1, . . .,ck) với f là một hàm và
a) b là một thuộc tính tổng hợp của A, còn c1, . . .,ck là các thuộc tính của các ký 
hiệu trong sản xuất đó. Hoặc
b) b là một thuộc tính kế thừa của một trong những ký hiệu ở vế phải của sản 
xuất, còn c1, . . . ,ck là thuộc tính của các ký hiệu văn phạm.
Ta nói là thuộc tính b phụ thuộc vào các thuộc tính c1, . . .,ck.
- Một văn phạm thuộc tính (Attribute Grammar) là một cú pháp điều khiển 
mà các luật ngữ nghĩa không có hành động phụ.
Ví dụ: Sau đây là văn phạm cho một chương trình máy tính bỏ túi với val là một 
thuộc tính biểu diễn giá trị của ký hiệu văn phạm.
Sản xuất Luật ngữ nghĩa
L -> E n Print(E.val)
E -> E1 + T E.val = E1.val + T.val
E -> T E.val = T.val
T -> T1 * F T.val = T1.val * F.val
T -> F T.val = F.val
F -> ( E ) F.val = E.val
F -> digit F.val = digit.lexval
Từ tố digit có thuộc tính Lexval: là giá trị của digit đó được tính nhờ bộ phân tích từ vựng. Kí 
hiệu n : xuống dòng, Print : in kết quả ra màn hình.
 2.1.2. Thuộc tính tổng hợp.
Trên một cây phân tích, thuộc tính tổng hợp được tính dựa vào các thuộc ở 
các nút con của nút đó, hay nói cách khác thuộc tính tổng hợp được tính cho các ký 
hiệu ở vế trái của sản xuất và tính dựa vào thuộc tính của các ký hiệu ở vế phải.
Một cú pháp điều khiển chỉ sử dụng các thuộc tính tổng hợp được gọi là cú 
pháp điều khiển thuần tính S (S-attribute definition). 
Một cây phân tích cho văn phạm cú pháp điều khiển thuần tính S có thể thực 
hiện các luật ngữ nghĩa theo hướng từ lá đến gốc và có thể sử dụng trong phương 
pháp phân tích LR.
Ví dụ: vẽ cây cho đầu vào: 3*4+4n
ví dụ 1
Chúng ta duyệt và thực hiện các hành 
động ngữ nghĩa của ví dụ trên theo đệ qui 
trên xuống: khi gặp một nút ta sẽ thực 
hiện tính thuộc tính tổng hợp của các 
con của nó rồi thực hiện hành động ngữ 
nghĩa trên nút đó. Nói cách khác, khi phân tích cú pháp theo kiểu bottom-up, thì khi nào 
L
E
1
E
2
T
3
T
1
T
2 * F2
F
1
3
+
F
3
n
4
4
gặp hành động thu gọn, chúng ta sẽ thực hiện hành động ngữ nghĩa để đánh giá thuộc 
tính tổng hợp.
F1.val=3 (syntax: F1->3 semantic: F1.val=3.lexical)
F2.val=4 (syntax: F2->3 semantic: F2.val=4.lexical)
T2.val=3 (syntax: T2->F1 semantic: T2.val=F1.val )
T1.val=3*4=12 (syntax: T1->T2*F2 semantic: T1.val=T2.val*F2.val)
F3.val=4 (syntax: F3->4 semantic: F3.val=4.lexical)
T3.val=4 (syntax: T3->F3 semantic: T3.val=F3.val )
E1.val=12+4=16 (syntax: E1->E2+T3 semantic: E1.val=E2.val+T3.val)
“16” (syntax: L->E1 n semantic: print(E1.val))
2.1.3. Thuộc tính kế thừa.
Thuộc tính kế thừa (inherited attribute) là thuộc tính tại một nút có giá trị 
được xác định theo giá trị thuộc tính của cha hoặc anh em của nó.
Thuộc tính kế thừa rất có ích trong diễn tả sự phụ thuộc ngữ cảnh. Ví dụ 
chúng ta có thể xem một định danh xuất hiện bên trái hay bên phải của toán tử gán 
để quyết định dùng địa chỉ hay giá trị của định danh.
Ví dụ về khai báo:
sản xuất luật ngữ nghĩa
D -> T L L.in := T.type
T -> int T.type := interger
T -> real T.type := real
L -> L1, id L1.in := L.in ; addtype(id.entry, L.in)
L -> id addtype(id.entry,L.in)
Ví dụ: int a,b,c Ta có cây cú pháp:
Chúng ta duyệt và thực hiện các hành 
động ngữ nghĩa sẽ được kết quả như 
sau:
T.type = interger (syntax:T->int semantic: T.type=interger)
L1.in = interger (syntax: D -> T L1 semantic: L1.in=T.type)
D
T L1
int L2 a,
L
3
b,
c
L2.in = interger (syntax: L1 -> L2 , a semantic: L2.in = L1.in )
a.entry = interger (syntax: L1 -> L2 , a semantic: addtype(a.entry,L1.in) )
L3.in = interger (syntax: L2 -> L3 , b semantic: L3.in = L2.in )
b.entry = interger (syntax: L2 -> L3 , b semantic: addtype(b.entry,L2.in) )
c.entry = interger (syntax: L3 -> c semantic: addtype(c.entry,L3.in) )
Bài luyện tập:
1) Cho văn phạm sau định nghĩa một số ở hệ cơ số 2
B -> 0 | 1 | B 0 | B 1
Hãy định nghĩa một cú pháp điều khiển để dịch một số ở hệ cơ số 2 thành một số ở hệ cơ số 
10 (hay nói cách khác là tính giá trị của một số ở hệ cơ số 2). Xây dựng cây đánh dấu(xây 
dựng cây cú pháp cùng với giá trị thuộc tính trên mỗi nút) với đầu vào là “1001”.
Mở rộng: sinh viên tự làm bài toán này với các sản xuất định nghĩa một số thực ở hệ cơ số 2:
S->L.L | L
L->LB | B
B->0 | 1
Lời giải: Định nghĩa thuộc tính tổng hợp val của ký hiệu B để chứa giá trị tính được của số 
biểu diễn bởi B.
xuất phát từ cách tính:
(anan-1 . . . a1a0)2 := an*2n+an-1*2n-1+. . . +a1*2+a0
:= 2*(an*2n-1+. . .+a1)+a0
:= 2*(an. . .a1)+a0
Do đó nếu có
B -> B1 1 thì B.val := 2*B1.val+1
B -> B1 0 thì B.val := 2*B1.val
Vì vậy, chúng ta xây dựng các luật dịch như sau:
Luật phi ngữ cảnh Luật dịch
B->0 B.val=0;
B->1 B.val:=1;
B->B1 0 B.val:=2*B1.val +0
B->B 1 B.val:=2*B1.val+1
Cây đánh dấu:
1
0
0
B: val:=2*1+0=2
B: val:=2*2+0=4
B: val:=2*4+1=9
Xét một cây đánh dấu khác cho xâu vào “1011”
2.2. Đồ thị phụ thuộc.
Nếu một thuộc tính b tại một nút trong cây phân tích cú pháp phụ thuộc vào một 
thuộc tính c, thế thì hành động ngữ nghĩa cho b tại nút đó phải được thực hiện sau khi 
thực hiện hành động ngữ nghĩa cho c. Sự phụ thuộc qua lại của các thuộc tính tổng hợp 
và kế thừa tại các nút trong một cây phân tích cú pháp có thể được mô tả bằng một đồ thị 
có hướng gọi là đồ thị phụ thuộc (dependency graph).
- Đồ thị phụ thuộc là một đồ thị có hướng mô tả sự phụ thuộc giữa các thuộc 
tính tại mỗi nút của cây phân tích cú pháp.
 Trước khi xây dựng một đồ thị phụ thuộc cho một cây phân tích cú pháp, 
chúng ta chuyển mỗi hành động ngữ nghĩa thành dạng b := f(c1,c2,. . .,ck) bằng cách 
dùng một thuộc tính tổng hợp giả b cho mỗi hành động ngữ nghĩa có chứa một lời 
gọi thủ tục. Đồ thị này có một nút cho mỗi thuộc tính, một cạnh đi vào một nút cho 
b từ một nút cho c nếu thuộc tính b phụ thuộc vào thuộc tính c. Chúng ta có thuật 
toán xây dựng đồ thị phụ thuộc cho một văn phạm cú pháp điều khiển như sau:
for mỗi nút n trong cây phân tích cú pháp do
for mỗi thuộc tính a của ký hiệu văn phạm tại n do
B: val:=1
1
1
1
0B: val:=1
1
B: val:=2*1+0=2
B: val:=2*2+1=5
B: 
val:=5*2+1=11
xây dựng một nút trong đồ thị phụ thuộc cho a;
for mỗi nút n trong cây phân tích cú pháp do
for mỗi hành động ngữ nghĩa b:=f(c1,c2, . . .,ck)
đi kèm với sản xuất được dùng tại n do
for i:=1 to k do
xây dựng một cạnh từ nút ci đến nút b
VD 1: Dựa vào cây phân tích ( nét đứt đoạn) và luật ngữ nghĩa ứng với sản xuất ở bảng, ta thêm 
các nút và cạnh thành đồ thị phụ thuộc:
Ví dụ 2: 
Với ví dụ 2, ta có một đồ thị phụ thuộc như sau:
chú ý:
+ chuyển hành động ngữ nghĩa addentry(id.entry,L.in) của sản xuất L->L , id thành thuộc tính giả 
f phụ thuộc vào entry và in
sản xuất luật ngữ nghĩa
D -> T L L.in := T.type
T -> int T.type := interger
T -> real T.type := real
L -> L1, id L1.in := L.in ; addtype(id.entry, L.in)
L -> id addtype(id.entry,L.in)
D
T L
rea
l
c
L
,
bL ,
a
type
in
in
in
entry
entry
entry
f
f
f
Sản xuất Luật ngữ nghĩa
E → E1 | E2 E.val = E1.val + E2.val
E
E
1 + E2
Val Val
2.3. Thứ tự đánh giá thuộc tính.
Trên đồ thị DAG được xây dựng như ví dụ trên, chúng ta phải xác định thứ 
tự của các nút để làm sao cho khi duyệt các nút theo thứ tự này thì một nút sẽ có 
thứ tự sau nút mà nó phụ thuộc ta gọi là một sắp xếp topo. Tức là nếu các nút được 
đánh thứ tự m1, m2, . . .,mk thì nếu có mi ->mj là một cạnh từ mi đến mj thì mi xuất 
hiện trước mj trong thứ tự đó hay i<j. Nếu chúng ta duyệt theo thứ tự đã được sắp 
xếp này thì sẽ được một cách duyệt hợp lý cho các hành động ngữ nghĩa. Nghĩa là 
trong một sắp xếp topo, giá trị các thuộc tính phụ thuộc c1,c2, . . . ,ck trong một hành 
động ngữ nghĩa b:=f(c1,c2, . . . ,ck) đã được tính trước khi ta ước lượng f.
Đối với một đồ thị tổng quát, chúng ta phải để ý đến các đặc điểm sau:
+ xây dựng đồ thị phụ thuộc cho các thuộc tính của ký hiệu văn phạm phải 
được xây dựng trên cây cú pháp. Tức là xây dựng cây cú pháp với mỗi nút (đỉnh) 
đại diện cho một ký hiệu văn phạm sau đó mới xây dựng đồ thị phụ thuộc theo 
thuật toán 5.1
+ trong đồ thị phụ thuộc, mỗi nút đại diện cho một thuộc tính của một ký 
hiệu văn phạm.
+ có thể một loại thuộc tính này lại phụ thuộc vào một loại thuộc tính khác, 
chứ không nhất thiết là chỉ các thuộc tính cùng loại mới phụ thuộc vào nhau. Trong 
ví dụ trên, thuộc tính entry phụ thuộc vào thuộc tính in.
+ có thể có “vòng” trong đồ thị phụ thuộc, khi đó chúng ta sẽ không tính 
được giá trị ngữ nghĩa cho các nút vì gặp một hiện tượng khi tính a cần tính b, mà 
khi tính b lại cần tính a.
Chính vì vậy, trong thực tế chúng ta chỉ xét đến văn phạm cú pháp ngữ nghĩa 
mà đồ thị phụ thuộc của nó là một DAG không có vòng.
Đối với ví dụ trên, chúng ta xây dựng được một thứ tự phụ thuộc trên các 
thuộc tính đối với cây cú pháp cho câu vào “real a,b,c” như sau:
D
T L
rea
l
c
L
,
b,
type: 4
in: 5
in: 7
in: 8
entry: 3
entry: 2
f: 8
f: 6
f: 9
Sau khi chúng ta đã có đồ thị phụ thuộc này, chúng ta thực hiện các hành động ngữ 
nghĩa theo thứ tự như sau (ký hiệu ai là giá trị thuộc tính ở nút thứ i):
- đối với nút 1,2 ,3 chúng ta duyệt qua nhưng chưa thực hiện hành động ngữ 
nghĩa nào cả
- nút 4: ta có a4 := real 
- nút 5: a5 := a4 := real
- nút 6: addtype(c.entry,a5) = addtype(c.entry,real) 
- nút 7: a7 := a5 := real
- nút 8: addtype(b.entry,a7) = addtype(b.entry,real) 
- nút 9: addtype(a.entry,a8) = addtype(a.entry,real) 
Các phương pháp duyệt hành động ngữ nghĩa
1. Phương pháp dùng cây phân tích cú pháp. Kết quả trả về của phân tích cú 
pháp phải là cây phân tích cú pháp, sau đó xây dựng một thứ tự duyệt hay 
một sắp xếp topo của đồ thị từ cây phân tích cú pháp đó. Phương pháp này 
không thực hiện được nếu đồ thị phụ thuộc có “vòng”.
2. Phương pháp dựa trên luật. Vào lúc xây dựng trình biên dịch, các luật ngữ 
nghĩa được phân tích (thủ công hay bằng công cụ) để thứ tự thực hiện các 
hành động ngữ nghĩa đi kèm với các sản xuất được xác định trước vào lúc 
xây dựng.
3. Phương pháp quên lãng (oblivious method). Một thứ tự duyệt được lựa chọn 
mà không cần xét đến các luật ngữ nghĩa. Thí dụ nếu quá trình dịch xảy ra 
trong khi phân tích cú pháp thì thứ tự duyệt phải phù hợp với phương pháp 
phân tích cú pháp, độc lập với luật ngữ nghĩa. Tuy nhiên phương pháp này 
chỉ thực hiện trên một lớp các cú pháp điều khiển nhất định.
Phương pháp dựa trên qui tắc và phương pháp quên lãng không nhất thiết phải xây dựng một đồ 
thị phụ thuộc, vì vậy nó rất là hiệu quả về mặt thời gian cũng như không gian tính toán.
Trong thực tế, các ngôn ngữ lập trình thông thường có yêu cầu quá trình phân tích là tuyến tính, 
quá trình phân tích ngữ nghĩa phải kết hợp được với các phương pháp phân tích cú pháp tuyến 
tính như LL, LR. Để thực hiện được điều này, các thuộc tính ngữ nghĩa cũng cần thoả mãn điều 
kiện: một thuộc tính ngữ nghĩa sẽ được sinh ra chỉ phụ thuộc vào các thông tin trước nó. Chính 
vì vậy chúng ta sẽ xét một lớp cú pháp điều khiển rất thông dụng và được sử dụng hiệu quả gọi 
là cú pháp điều khiển thuần tính L.
Cú pháp điều khiển thuần tính L 
Một thứ tự duyệt tự nhiên đặc trưng cho nhiều phương pháp dịch Top-down và Bottom-up 
là thủ tục duyệt theo chiều sâu (depth-first order). Thủ tục duyệt theo chiều sâu được trình bày 
như dưới đây:
procedure dfvisit(n:node);
L
a entry: 1
begin
for mỗi con m của n tính từ trái sang phải do 
begin
tính các thuộc tính kế thừa của m
dfvisit(m)
end
tính các thuộc tính tổng hợp của n
end
Một lớp các cú pháp điều khiển được gọi là cú pháp điều khiển thuần tính L hay gọi là 
điều khiển thuần tính L (L-attributed definition) có các thuộc tính luôn có thể tính toán theo chiều 
sâu.
Cú pháp điều khiển thuần tính L:
Một cú pháp điều khiển gọi là thuần tính L nếu mỗi thuộc tính kế thừa của Xi 
ở vế phải của luật sinh A -> X1 X2 . . . Xn với 1<=j<=n chỉ phụ thuộc vào:
1. các thuộc tính của các ký hiệu X1, X2, . . .,Xj-1 ở bên trái của Xj trong 
sản xuất và
2. các thuộc tính kế thừa của A
Chú ý rằng mỗi cú pháp điều khiển thuần tính S đều thuần tính L vì các điều 
kiện trên chỉ áp dụng cho các thuộc tính kế thừa.
Ta thấy nếu ngôn ngữ mà ngữ nghĩa của một từ tố được xác định chỉ phụ 
thuộc vào ngữ cảnh bên trái (các từ tố bên trái) thì một phương pháp duyệt cú pháp 
từ trái sang phải cho đầu vào có thể kết hợp với điều khiển ngữ nghĩa để duyệt cả 
cú pháp và ngữ nghĩa đồng thời. Từ đó, ta thấy cú pháp điều khiển thuần tính L 
thoả mãn điều kiện này. Hay với cú pháp điều khiển thuần tính L, ta có thể duyệt 
đầu vào từ trái sang phải để sinh các thông tin cú pháp và ngữ nghĩa một cách đồng 
thời. Với phương pháp phân tích cú pháp tuyến tính LL và LR, ta có thể kết hợp để 
thực hiện cả các hành động ngữ nghĩa thuần tính L.
Nhưng nếu mô tả các hành động ngữ nghĩa theo cú pháp điều khiển thì 
không xác định thứ tự của các hành động trong một sản xuất. Vì vậy ở đây ta xét 
một tiếp cận khá ... or matching. Identify, explain and clearly mark the errors if any 
(40 points)
a. a. ( x + y )
b. b. ( y * - x ) + 10
c. c. ( x * ( y + 10 ) )
d. d. ( x + y ) * ( y + z )
e. e. ( x + ( y – ( 2 ) )
Question 4: You are asked the count the number of constants (CONS), variables (VAR) and 
MOPER in an expression. Insert action symbols in the grammar described before Question 2, 
explain what semantic actions they trigger and what each semantic action does. 
(20 points)
Regular Expressions
Question 1: Consider the concept of “closure”. A set S is said to be closed under a (binary) 
operation ⊕ if and only if applying the operation to two elements in the set results in another 
element in the set. For example, consider the set of natural numbers N and the “+” (addition) 
operation. If we add any two natural numbers, we get a natural number. Formally x, y are 
elements of N implies x + y is an element of N. State true or false and explain why
a. Only infinite sets (sets with infinite number of elements, like the set of natural numbers) 
can be closed 
b. Infinite sets are closed under all operations 
c. The set [a-z]* is closed under concatenation operation 
Question 2: 
For each of the regular expressions below, state if they describe the same set of strings (state if 
they are equivalent). If they are equivalent, what is the string they describe?
1. [a-z][a-z]* and [a-z]+ 
2. [a-z0-9]+ and [a-z]+[0-9]+
3. [ab]?[12]? and a1|b1|a2|b2
4. [ab12]+ and a|b|1|2|[ab12]* 
5. [-az]* and [a-z]* 
6. [abc]+ and [cba]+ 
7. [a-j][k-z] and [a-z] 
Question 3: 
For each of the strings described below, write a regular expression that describes them and draw a 
finite automaton that accepts them. 
1. 1. The string of zero or more a followed by three b followed zero or more c
2. 2. The string of zero or more a, b and c but every a is followed by two or 
more b
3. 3. All strings of digits that represent even numbers
4. 4. All strings of a’s and b’s that contain no three consecutive b’s.
5. 5. All strings that can be made from {0, 1} except the strings 11 and 111
Question 1: Pumping Lemma and Regular Languages
You can use the pumping lemma and the closure of the class of regular 
languages under
union, intersection and complement to answer the following question. Proofs 
should be
rigorous. Note that for each of the questions below, you may or may not have 
to use the
pumping lemma.
Note that the notation 0m means “0 repeated m times”. So the language of 
strings of the
form 0m such that m ¡Ý 0 would contain strings like the null string 0, 00, 000, 
 (this is
[0]*. Whereas the language of strings of the form 0m such that m ¡Ý 1 would 
be [0]+)
a. Is the language of strings of the form 0m1n0m such that m, n ¡Ý 0 regular? If 
it is regular,
prove that it is regular. If it is not regular, prove that is not regular. Note 
that, a rigorous
proof is needed. General reasoning or explanations that are not rigorous will 
not get full
credit. (15 points)
b. Consider a language whose alphabet is from the set {a, b}. Is the 
language of
palindromes over this alphabet regular? If it is regular, prove that it is 
regular. If it is not
regular, prove that is not regular. Note that, a rigorous proof is needed. 
General reasoning
or explanations that are not rigorous will not get full credit. (15 points)
Hint: A palindrome is a word such that when read backwards, is the same 
word. For
example the word “mom” when read left to right is the same as it is when it 
is read right
to left. In general, the first half, when reversed, yields the second half. If the 
length of the
string is odd, the middle character is left as it is. For example, consider the 
word
“redivider”. Reversing “redi” yields “ider” and “v” is left as it is. For strings 
with
alphabet {a, b}, “aaabaaa” is a palindrome but “abaaa” is not.
c. A language, whose alphabet is {a, b}, such that the strings of the 
language contain
equal number of “ab” and “ba”. Note that “aba” is part of the language, 
because the first
letter and the second letter form “ab” and the second and third form “ba”. Is 
this language
regular? If it is regular, prove that it is regular. If it is not regular, prove that 
is not
regular. Note that, a rigorous proof is needed. General reasoning or 
explanations that are
not rigorous will not get full credit. (15 points)
d. The class of regular languages is closed under union. That is of A is a 
regular language
and B is a regular language, then C is a regular language, where C = A . B. 
Note that B
. C. (B is a subset of C). Let D be some subset of C (that is, D . C). In general, 
is D
regular? If it is regular, prove that it is regular. If it is not regular, prove that 
is not
regular. Note that, a rigorous proof is needed. General reasoning or 
explanations that are
not rigorous will not get full credit. (15 points)
Question 2:
Consider the language described by the regular expression a+b*a, the set of 
all strings
that has one or more a’s followed by zero or more b’s and ending in a single 
a.
a. Construct a NFA which recognizes this language. Note that you need to 
construct a
primitive NFA using the constructions describe in class. (10 points)
b. Convert the above NFA to a DFA using . closure. Clearly indicate the steps 
of .
closure. (20 points)
c. Convert the above DFA to an optimized DFA (10 points)
HomeWork
1. Work on the homework individually. Do not collaborate or copy from others
2. The homework is due on Tuesday, April 24 In Class. No late submissions 
will be entertained
3. Do not email your answers to either the Professor or the TA. Emailed 
answers will not be
considered for evaluation
Question 1. (50 Points)
Consider the following grammar. Construct LR(0) items, DFA for this grammar 
showing LR(0) shiftreduce
table. Is this grammar LR(0)? Indicate all possible shift-reduce as well as 
reduce-reduce
conflicts. Using the concept of look-ahead, generate SLR(1) table – which 
LR(0) conflicts get
eliminated? Using the input (ID + ID) * ID show the SLR(1) parse - show the 
stack states and shifts
and reductions as shown in the examples in the Louden book.
Grammar:
E' -> E
E -> E + T
E -> T
T -> T * ID
T -> ID
T -> (E)
Question 2. (50 Points)
Construct a pushdown automaton for the following language:
L = { aibjck | i, j, k >= 0, either i = j or j = k}
Practice
Q #1. Design a Turing machine for recognizing the language (please give a 
formal
description including tape alphabet, full state transition diagram identifying 
the
acceptance and rejection states if any)
L = {an bn cn | n >= 0}
L = { w | w contains twice as many 0's as 1's, w is made from {0,1}* }
Q #2. Design a Turing machine to perform multiplication of two natural 
numbers
represented as the number of zeroes. For example, number five is 
represented as 00000
Hint: Use repeated addition
Q #3 Design LR(0) items, their DFA and SLR(1) parse table for the following 
grammar
showing the parse for the following input : ((a), a, (a, a)) Also show the parse 
tree
obtained. Is this a LR(0) grammar? If not show the conflicts and show how 
you can
resolve them through SLR(1) construction
Grammar :
E -> (L)| a
L -> L, E| E
Q #4 Design Context free grammars for the following languages (alphabet is 
{0,1})
a. {w | w starts and ends with the same symbol (either 0 or 1, which is the 
alphabet)}
b. {w | w = wr ie, w is a palindrome}
c. {ai bj ck | i = j or j = k, i, j, k >= 0}
Q #5 Design pushdown automata (PDA) for the following language:
{w | w has odd length and the middle character is 0}
Q #6 Show first, follow and predict sets for the following grammar after 
removing left
recursion and left factoring:
E -> E + T
E -> T
T -> T * P
T -> P
P -> (E)
P -> ID
Q # 7 Using the pumping lemma show that the following languages are not 
regular:
{0m 1n | m not equal to n}
{02n
| n >= 0}
Q #8 Design NFA, DFA and minimize the DFA for the regular expression:
0*1*0*0
Test 1
Question 1: DFAs (Choose any three questions out of five: 30 points)
Devise DFAs for:
1. All strings that start with 1 must end with a 0 and those which start with
0 must end with 1 (alphabet of this language is {0,1}), no null string
2. All strings from the alphabet {a, b} which contain an odd number of a’s
and even (but non-zero) number of b’s
3. All strings that must have 0110 as the substring (alphabet {0,1})
4. All strings which have a length greater than or equal to 3 and ending on
b or two consecutive a’s
5. Strings that do not contain 3 consecutive a’s
Question 2: Regular expressions (Choose any three questions out of 
five: 30 points)
Write regular expressions for:
1. Expressions that enumerate all positive integers (including 0) upto 100000
but without any leading zeroes
2. Strings made from {a, b} that start and end on the same letter (ie, strings
starting with a end on a and those starting with b end on b)
3. Floats using decimal point representation with integer and fractional parts
– no leading or trailing zeros and precision upto 4 places after decimal
4. Identifiers that start with a digit or lowercase letter following which one
can optionally have one or more of digits or letters or underscores.
Identifiers can not end on an underscore (consecutive underscores ok
though)
5. Positive integers no leading zeros in which all 2’s should occur only after
3’s and all 1’s should occur only after 2’s (ie, no 2 should occur before a 3
or no 1 should occur before a 2).
Question 3: Regular Expression . NFA . DFA (30 points)
Convert the following regular expression into a NFA and convert the NFA to 
DFA
showing the key steps (such as computing å-closures of sets of states etc.) : 
b[ab]* Show
all possible NFA transitions (using parallel tree) for the string babba and 
verify the state
transitions in corresponding DFA
Question 4: State True or False (10 points)
a. Consider a language S=(a|b)*. Consider a Regular Language L, whose 
alphabet is
from the set .= {a, b}. Let M be a DFA that Recognizes L. Let M' be a DFA
obtained from M by changing all accepting states of the M into non-accepting
states, and by changing all non-accepting states of M to accepting states. M'
recognizes the complement of language L given by S – L
b. For every NFA and its equivalent DFA, the number of states in equivalent 
DFA
must be at least equal to the number of states in the NFA.
c. Consider languages L and L’ such that L . L’. Let M be a DFA that 
recognizes L
and M’ be DFA that recognizes L’ then the number of states in M’ must be 
equal
to or greater than those in M.
d. Consider languages L and L’ such that L . L’. Let M be a DFA that 
recognizes L
and M’ be DFA that recognizes L’ then the number of states in M’ must be 
lesser
than or equal to those in M.
e. For every regular expression there can exist more than one DFA that 
recognizes
the language described by the regular expression.
.
Tesst 2
Project
Notes:
1. This project has two phases. Phase 1 is due by April 14th by 5pm. Phase 2 
is due by April 28th
by 5pm.
2. There will be no extensions for either phases
3. You will work in groups of three
4. Each group should submit a report and source code for each phase. If 
multiple source files, they
must be tarred along with the makefile
5. You can program in C, C++ or Java. Do not use tools (like lex and yacc) or 
the standard
template library
6. Code should be properly documented with meaningful variable and 
function names. Short
elegant code will get bonus points.
7. You will find the course slides on DFA/NFA/scanner/recursive descent 
parser useful.
8. Each phase of the project is worth 100 points. The bonus section is worth 
50 points.
Phase 1:
Objective: To write a scanner and parser which can construct and execute an 
NFA for any regular
expression.
Consider the language of regular expressions. The alphabet of this language 
is the set {a, b, *,
+, (, ), ., |} (commas and spaces are not part of the language). Using 
this alphabet one can
write any regular expression. Our goal in this project is to be able to read any 
regular expression
described by the following grammar and construct primitive NFAs and join 
them together to form a
NFA that will recognize strings described by the regular expression. We will 
do this step by step by
developing answers to the following questions. The production rules for this 
language are given by
R . R*
R . R+
R . (R)
R . (R | R)
R . R.R
R . a
R . b
Question 1: Rewrite the grammar to remove left recursion.
Question 2: Identify the tokens of this language and write a scanner program 
which can scan this
language and return tokens .
Question 3: Write a recursive descent parser which can parse this language 
(based on the modified
grammar which removed left recursion) and yield a parse tree. Note that this 
grammar has implicit
precedence. That is for a regular expression, a.b* the “*” operates on “b” and 
not a.b as a whole. This
is true unless it is bracketed. In, (a.b)* on the other hand, the “*” operates on 
(a.b) When you build a
parse tree you must take care of such precedences
Question 4: Now you need to write a program which can construct a NFAs 
based on the parse tree
based on primitive NFAs. As discussed in class, primitive NFAs should be 
joined together to form
NFA for the complete regular expression. This final NFA will be represented 
as an adjacency matrix
described below. Thus the output of this program should be an adjacency 
matrix.
Adjacency matrix: Any NFA is a directed graph. A directed graph G consists of 
a set of nodes (in our
case states) and directed edges (in our case, transitions). For example, in the 
graph below, A,B,C are
nodes and 1,2,3 are edges
A
B
C
1 2
3
Any directed graph can be represented by an adjacency matrix. For example, 
the matrix below
represents the graph. Since edge “1” connects A to B, there is a “1” in the 
row corresponding to “A”
and the column corresponding to “B”.
A B C
A 1 3
B 2
C
Similarly an NFA can be represented by an adjacency matrix. Note that more 
than one element can be
present in a cell. For example, in the NFA if the edge from A to B is labeled 
a,b then you would have
both “a” and “b” in the corresponding cell.
Question 5: Given such an adjacency matrix of an NFA and given an input 
string consisting of a’s and
b’s write a program to simulate the NFA and output if the string is accepted 
or rejected. Note : NFAs
can progress on multiple paths and you should simulate this effect – if one of 
the paths results in accept
state then the input string is accepted by NFA.
Phase 2: To write a program which will construct a DFA from any NFA. You 
will use adjacency
matrix as the representation and use epsilon closures to generate DFA. 
Finally write a program to
simulate the DFA.
Bonus: Given an adjacency matrix for a DFA, write a program to produce 
minimal DFA by state
merging.