file-type

华东理工编译原理:词法分析实验与C语言实现

下载需积分: 9 | 44KB | 更新于2024-09-14 | 191 浏览量 | 1 下载量 举报 收藏
download 立即下载
本资源是一份关于编译原理课程的实验报告,着重于词法分析部分。实验隶属于华东理工大学信息学院计算机系,于2013年4月10日进行,是《编译原理》课程的第一次实验。实验的主要目标是修改PL/0语言的词法规则并使用C语言开发一个词法分析程序。 首先,实验要求对PL/0语言进行以下修改: 1. 将标识符的词法规则调整为:以字母(大小写不限)开头,后接字母、数字或下划线。 2. 将表示相等关系的关键词“=”替换为“==”,以支持更精确的比较。 3. 允许原本不含小数的数支持小数点。 接下来,学生需要完成以下步骤: 1. 根据修改后的词法规则创建PL/0测试用例源程序,以检验词法分析器的正确性。 2. 使用C语言编写词法分析程序,该程序应能读取输入的PL/0源码,并按词法规则识别单词,将它们作为单词流输出到屏幕和文件中。 3. 在程序中设置断点,通过单步执行来观察数据和变量的变化,理解词法分析过程,以及为何会识别出特定的词法结构。 实验的关键部分包括一个名为`Iskey`的函数,用于判断输入字符串是否为关键字;`IsLetter`函数用于检查字符是否为字母;`IsDigit`函数则是判断字符是否为数字。这些函数在词法分析过程中起到关键作用,用于区分不同的语言元素。 实验结果部分可能包含测试用例源程序、运行时的屏幕输出截图以及核心的词法分析函数代码片段。通过这个实验,学生不仅掌握了词法分析的基本原理,还锻炼了编程和调试能力,加深了对编译原理的理解。 这份资源提供了实际操作中的编译原理应用实例,有助于学习者理解词法分析在实际编程中的实践应用和重要性。

相关推荐

filetype
安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目),个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分98分,项目中的源码都是经过本地编译过可运行的,都经过严格调试,确保可以运行!主要针对计算机相关专业的正在做大作业、毕业设计的学生和需要项目实战练习的学习者,资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。 安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—Android图书管理应用源代码(高分项目)安卓期末大作业—And
filetype
本文以电动汽车销售策略为研究对象,综合运用层次分析法、决策树、皮尔逊相关性分析、BP神经网络及粒子群优化等多种方法,深入探讨了影响目标客户购买电动汽车的因素及相应的销售策略。研究结果显示,客户对合资品牌电动汽车的满意度为78.0887,对自主品牌的满意度为77.7654,对新势力品牌的满意度为77.0078。此外,研究还发现电池性能、经济性、城市居住年限、居住区域、工作单位、职务、家庭年收入、个人年收入、家庭可支配收入、房贷占比、车贷占比等因素对电动汽车销量存在显著影响。通过BP神经网络对目标客户的购买意愿进行预测,其预测数据拟合程度超过80%,且与真实情况高度接近。基于研究结果,本文为销售部门提出了提高销量的建议,包括精准定位尚未购买电动汽车的目标客户群体,制定并实施更具针对性的销售策略,在服务难度提升不超过5%的前提下,选择实施最具可行性和针对性的销售方案。 在研究过程中,层次分析法被用于对目标客户购买电动汽车的影响因素进行系统分析与评价;决策树模型则用于对缺失数据进行预测填充,以确保数据的完整性和准确性;BP神经网络用于预测目标客户的购买意愿,并对其预测效果进行评估;粒子群优化算法对BP神经网络模型进行优化,有效提升了模型的稳定性和预测能力;皮尔逊相关性分析用于探究不同因素与购买意愿之间的相关性。通过这些方法的综合运用,本文不仅揭示了影响电动汽车销量的关键因素,还为销售策略的优化提供了科学依据。