不同种类的LR Parsers使用什么作为前瞻？

Question

1. 是否正确，如果下一个输入符号没有转换（因为它没有预测），LR（0）-Parsers会简单地减少？
2. 是否正确，SLR（1）-Parsers使用产品的FOLLOW-Set作为预测？
3. 是否正确，LR（1）-Parsers使用FIRST-，不 FOLLOW-Set作为预测？

closure的算法明确使用FIRST

closure(S)
For each item [A → α ⋅ B β, t] in S,
  For each production B → γ in G,
    For each token b in FIRST(βt),
      Add [B → ⋅ γ, b] to S

然后，我对此感到困惑。

在第4.7.1 Canonical LR(1) Items段中，龙书说：

  

因此，我们被迫仅在那些输入符号上减少A→α   a [A→α·，a] 是一个LR（1）项的状态   堆。这样的一组将始终是 FOLLOW（A）的子集，   但它可能是一个合适的子集，如例4.51所示。

Answer 1

1. LR（0）解析器没有预测，因此如果在给定的解析器状态下两者都可行，则无法在reduce和shift操作之间做出决定。所以减少状态不能有转换过渡。

2. 是的，SLR算法过高估计每个减少行动的先行集，只需使用非终端的FOLLOW集即可。

3. 没有。规范LR算法基于解析器上下文（即状态）计算每个动作的先行集。要计算此集合，了解每个非终端的第一组（并且能够计算任何句子形式的第一组）是有用的，但计算的超前集合不是任何非终端的第一组。正如教科书中所指出的，它是非终端的FOLLOW集的一个子集被减少，并且在某些语法中，它将是一个合适的子集。这意味着＆＃34;相同＆＃34;两个不同状态的减少可能具有不同的前瞻集，因为在不同的上下文中达到了两个状态。正如您所注意到的，教科书提供了一个例子，值得详细研究这个例子。