首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么自下而上的解析比自上而下的解析更常见?

自下而上的解析比自上而下的解析更常见的原因有以下几点:

  1. 效率高:自下而上的解析从最小的语法单元开始,逐步构建语法树,直到解析整个文档。这种解析方式可以尽早地发现语法错误,避免了不必要的解析过程,提高了解析的效率。
  2. 容错性强:自下而上的解析可以处理更复杂的语法结构,因为它可以在解析过程中动态调整语法树的结构。即使在遇到语法错误时,也可以尽可能地恢复解析过程,尽量解析出更多的有效信息。
  3. 适应性广:自下而上的解析可以处理更广泛的语言特性,包括上下文无关文法中的左递归、二义性等问题。它可以通过使用语法制导翻译或语义动作来处理这些问题,从而更好地适应各种语言的解析需求。
  4. 可扩展性强:自下而上的解析可以通过添加新的语法规则或语义动作来扩展解析器的功能。这种解析方式可以灵活地适应不同的语言变体或扩展语言的需求,提供更多的解析能力。

总之,自下而上的解析具有高效、容错性强、适应性广和可扩展性强等优势,因此在云计算领域和IT互联网领域中,自下而上的解析更常见。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

软件常见漏洞的解析

软件漏洞是信息安全系统漏洞的重要组成部分,它通常被认为是软件生命周期中出现的设计错误、编码缺陷和运行故障造成的。...这个缓冲区漏洞最常发生在 C、C++的开发的程序中,但也可能发生在缺少内存管理支持的任何语言中。 缓冲区根据溢出的内存类型可以分为:栈内的数据溢出和堆内的数据溢出。...编码过程中,安全函数的使用可以降低缓冲区溢出的漏洞。 可以学习下华为开源的安全函数库,以此提高编码过程中的安全性,从而降低开发出一些漏洞的代码。...对该 String 表示的不精确理解通常会导致一些最常见的错误:无界字符串副本、off-by-one 错误、空终止错误和字符串截断。 下面代码段展示了未绑定字符串副本的案例。...下面的代码显示了由不精确的类型转换生成的常见错误。 尽管该函数检查通知的 size参数值是否符合最大数组大小的限制,但没有与参数值的信号相关的检查。

2.3K50
  • 为什么说 Vue 的响应式更新比 React 快?(原理深度解析)

    前言 我们都知道 Vue 对于响应式属性的更新,只会精确更新依赖收集的当前组件,而不会递归的去更新子组件,这也是它性能强大的原因之一。...在以前的一段时间里,我曾经认为因为组件是一棵树,所以它的更新就是理所当然的深度遍历这棵树,进行递归更新。本篇就从源码的角度带你一起分析,Vue 是怎么做到精确更新的。...Vue的更新粒度 那么,Vue 这种精确的更新是怎么做的呢?其实每个组件都有自己的渲染 watcher,它掌管了当前组件的视图更新,但是并不会掌管 ChildComponent 的更新。...这里的 msg 属性在进行依赖收集的时候,收集到的是 parent-comp 的`渲染watcher。(至于为什么,你看一下它所在的渲染上下文就懂了。)...总结来说,这次 msg 的更新不光触发了 parent-comp 的重渲染,也进一步的触发了拥有slot的子组件 slot-comp 的重渲染。

    2.7K41

    常见的客户端架构解析

    Model 是问题的一个可标示部分。 某个 Model 的所有节点都应该处在同样的问题等级,将面向问题的节点(如日历中的预约)和实现细节(如图形)混在一起是不好的。...Views: View 是它的 Model 的(可见)表示。 它会重点关注 Model 中的某些属性而忽视其它的,因此它也是一个展示过滤器。...View 和它的 Model(或者 Model 的一部分)连接。它以问问题的方式得到展示所需的数据,发送合适的消息来更新 Model。...所有这些问题和消息都在 Model 的术语中,因此 View 必须知道它所展示的 Model 的属性的语义。 Controllers Controller 是用户和系统的桥梁。...它指定相关的 Views 让它们将自己展示在屏幕的适当位置。 它通过菜单或者其它可以支持命令和数据的形式来表示用户的意图。

    2.1K30

    Redis常见的应用场景解析

    高性能适合当做缓存 缓存是Redis最常见的应用场景,之所有这么使用,主要是因为Redis读写性能优异。而且逐渐有取代memcached,成为首选服务端缓存的组件。...如上所述,虽然Redis不像关系数据库那么复杂的数据结构,但是,也能适合很多场景,比一般的缓存数据结构要多。了解每种数据结构适合的业务场景,不仅有利于提升开发效率,也能有效利用Redis的性能。...最常见的就是:短信验证码、具有时间性的商品展示等。无需像数据库还要去查时间进行对比。因为使用比较简单,就不赘述了。...示例:秒杀和Redis的结合 秒杀是现在互联网系统中常见的营销模式,作为开发者,其实最不愿意这样的活动,因为非技术人员无法理解到其中的技术难度,导致在资源协调上总是有些偏差。...每个技术都有属于自己的应用场景,只有对技术的特点有一定清晰的认识,才能更好的利用技术,发挥其最大的优势。 --- 欢迎大家关注我的公众号交流、学习、第一时间获取最新的文章。

    2.7K80

    Redis常见的应用场景解析

    高性能适合当做缓存 缓存是Redis最常见的应用场景,之所有这么使用,主要是因为Redis读写性能优异。而且逐渐有取代memcached,成为首选服务端缓存的组件。...如上所述,虽然Redis不像关系数据库那么复杂的数据结构,但是,也能适合很多场景,比一般的缓存数据结构要多。了解每种数据结构适合的业务场景,不仅有利于提升开发效率,也能有效利用Redis的性能。...最常见的就是:短信验证码、具有时间性的商品展示等。无需像数据库还要去查时间进行对比。因为使用比较简单,就不赘述了。...示例:秒杀和Redis的结合 秒杀是现在互联网系统中常见的营销模式,作为开发者,其实最不愿意这样的活动,因为非技术人员无法理解到其中的技术难度,导致在资源协调上总是有些偏差。...每个技术都有属于自己的应用场景,只有对技术的特点有一定清晰的认识,才能更好的利用技术,发挥其最大的优势。 ----

    81660

    (转)比AtomicLong还高效的LongAdder源码解析

    言归正传,为什么说LongAdder引起了我的注意,原因有二: 作者是Doug lea ,地位实在举足轻重。 他说这个比AtomicLong高效。...因此,我决定研究下,为什么LongAdder比AtomicLong高效。 首先,看LongAdder的继承树: ? 继承自Striped64,这个类包装了一些很重要的内部类和操作。稍候会看到。...这里,我有个疑问,AtomicLong已经使用CAS指令,非常高效了(比起各种锁),LongAdder如果还是用CAS指令更新值,怎么可能比AtomicLong高效了? 何况内部还这么多判断!!!...计算出一个在Cells 数组中当先线程的HashCode对应的 索引位置,并将该位置的Cell 对象拿出来更新cas 更新它的value值。...看到这里我想应该有很多人明白为什么LongAdder会比AtomicLong更高效了,没错,唯一会制约AtomicLong高效的原因是高并发,高并发意味着CAS的失败几率更高, 重试次数更多,越多线程重试

    79330

    IT领域常见的加密算法详细解析

    选择e作为公钥的一部分:选择一个小于φ(n)且与φ(n)互质的整数e。通常选择e=65537,因为它是一个常见的费马素数,能够简化计算。 5....对于密码存储和数字签名等应用,推荐使用更安全的哈希算法,如SHA-256或SHA-3。在需要确保数据完整性的场景下,也应考虑使用更强健的哈希函数。...这些变种提供了比SHA-1更高的安全性,并且至今仍被认为是安全的。SHA-2算法在许多现代安全应用中占据了主导地位,包括密码存储、消息认证码(MACs)、数字签名和安全通信协议。...SHA-2的工作方式类似于SHA-1,但它使用了更复杂的数学运算,并且有不同的内部结构。SHA-2的输出长度更长,这使得寻找碰撞变得更加困难,从而提高了安全性。...SHA-3 SHA-3(又称为Keccak)是在2012年由NIST发布的新一代安全散列算法标准。SHA-3的设计是为了提供比SHA-2更高的安全保证,并且能够在更广泛的硬件上高效实现。

    16910

    常见的七种排序算法解析

    01 选择排序 实现原理 首先从未排序序列中找到最小的元素,放置到排序序列的起始位置,然后从剩余的未排序序列中继续寻找最小元素,放置到已排序序列的末尾。所以称之为选择排序。...所有小于”基准”的元素,都移到”基准”的左边;所有大于”基准”的元素,都移到”基准”的右边。这个操作称为分区 (partition)。...03 冒泡排序 实现原理 依次比较相邻的两个元素,如果第一个元素大于第二个元素就交换它们的位置。这样比较一轮之后,最大的元素就会跑到队尾。然后对未排序的序列重复这个过程,最终转换成有序序列。...04 插入排序 实现原理 认为第一个元素是排好序的,从第二个开始遍历。 拿出当前元素的值,从排好序的序列中从后往前找。 如果序列中的元素比当前元素大,就把它后移。直到找到一个小的。...把当前元素放在这个小的后面(后面的比当前大,它已经被后移了)。 代码实现 原理图解 案例1 案例2 时间复杂度与空间复杂度 因为要选择n次,而且插入时最坏要比较n次,所以时间复杂度同样是O(n^2)。

    64580

    MQ(消息队列)常见的应用场景解析

    阻隔直达数据库的流量,缓存组件和消息组件是两大杀器。之前文章《Redis常见的应用场景解析》已经描述了最常用的缓存组件redis的应用场景,那么今天,就重点说说MQ的应用场景。...应用示例 为了更加直观的展示MQ的应用场景,这里我们就用一个常见的电商系统中的几个业务,来具体说明下MQ在实际开发中应用场景。...实际上,我更推荐类似延迟MQ的方式,避免了很多无效的数据库查询,将一个MQ设置为24小时后才让消费者消费掉,这样很大程度上能减轻服务器压力。...(实际工作中已经看到好几个这样的案例了)上游-下游 这种直接的处理方式效率肯定是比 上游-MQ-下游 方式要高,MQ效率高,是因为,我只是上游-MQ 这个阶段就当做已经成功了。...扩展阅读: 《数据库的使用你可能忽略了这些》 《Redis常见的应用场景解析》 ----

    5.2K44

    工业互联网标识解析的常见应用

    工业互联网标识解析是工业互联网重要的网络基础设施,为工业设备、机器、物料、零部件和产品提供编码、注册与解析服务,其体系主要由标识编码、标识数据服务、标识解析系统组成,是实现工业全要素、各个环节信息互通的重要环节...标识解析的常见应用,一方面是打通设备、机器、物料、零部件和产品的底层标识数据,实现数据规模化及数据共享,并可基于此进行数据的分析应用,实现产品真正的全生命周期管理,有效解决企业对产品从生产到售后的管理和服务...,提高企业工作效率;另一方面,通过标识解析体系,大型企业及龙头企业可以连通其上下游的企业,规避强制数据同步弊端,通过标识解析技术按需查询数据,中小型企业也可上平台,利用标识解析实现数据的共享,促进企业上下游的协作共通...目前做标识解析二级节点的企业也不多,重庆忽米沄析就算行业顶尖的,通过标识解析二级节点把綦江齿轮打造成为国家齿轮行业领导者,解决了企业痛点,打通信息孤岛,标识形成国家标准,形成了在制造链、管理链、质量链、...选择标识解析,就是选择产业良好的口碑。

    1.1K40

    Hinton发布44页最新论文「独角戏」GLOM,表达神经网络中部分-整体层次结构

    单列GLOM架构中相邻三层之间自下而上、自上而下、同层交互的情况 其中,蓝色箭头和红色箭头分别代表自下而上和自上而下的交互方式,由两个不同的神经网络实现的,并且网络中可以存在隐藏层。...它们就像多头Transformer中代表不同单词片段的列之间的注意力加权交互,但它们更简单,因为query、key和value都与嵌入向量相同。...访问节点的先后能力是由自下而上和自上而下的神经网络来实现的,而不是用RAM来做表查找。...简单来说,正则器只是新的嵌入在一个层面上与自下而上和自上而下的预测之间的保持一致的一种方法,这有利于形成局部岛。 一个非常简单的神经场的例子,使用单个像素作为位置。...GLOM架构的另一种可视化方法 这是GLOM架构所示架构的另一种可视化方式,显示了用另一种方式看待GLOM架构的各个自下而上和自上而下的神经网。 ?

    83230

    博客 | 代码+论文+解析 | 7种常见的迁移学习

    最近调研了不少迁移学习的工作,本文选取7种常见的迁移学习分享给大家。因为我感觉迁移学习在NLP领域的很多任务中有很大的利用价值,毕竟高质量的标注数据是很少的,而人工标注费时费力,而且质量不一定好。...领域自适应学习不要求训练数据和测试数据一定具有相同的分布。 1.2 目的 利用数据或特征更多的源领域来提升数据或特征相对较少的目标领域的模型性能。...Online transfer learning 在线迁移学习 在线迁移学习的框架 2.1 动机 把在线学习和迁移学习相结合,用于训练的源领域的数据在开始训练前并不是全部确定的,而是随着时间的推移而不断增加...代码:http://stevenhoi.org/otl 推荐理由:把在线学习和迁移学习相结合,这更符合很实际情况下源领域数据一点一点源源不断的积累的情况。...这是在线迁移学习的第一个公开的研究成果,也是目前最值得学习的研究成果。 3.

    93030

    2020-3-22-常见软件的GC算法解析

    今天和大家一起解析下常见的GC算法设计。 ---- 什么是GC GC是一种软件进行自动的内存回收的方式。 如果软件运行过程中,发现某些对象没有了引用(或者称之为不可达)的状态时,就会启动GC过程。...GC算法分析 为什么GC时要移动对象至另一空间 这里我们先思考一个问题,为什么需要把存活的对象移动到另一个内存空间。 首先,GC是一个非常耗性能的过程。...因为在GC过程中,你的程序中各个对象的引用指向的内存地址可能发生改变。 ? 如果此时你仍然在执行程序,就可能访问到错误的内存地址。...那么将其放在一个单独的内存空间(老生代)中,可以有效的减少这些长生命周期对象的GC次数。 而仅对这些新生成的对象(新生代)进行GC,可以使用更少的对象扫描,完成近似相当的内存释放。...我们当然不能无限的开辟这么多的内存空间,放置GC存活的对象,这样内存的有效使用率太低了。 这里我们会在原始的老生代内存空间直接移动对象,将那些被回收的对象产生的内存碎片压缩即可。 ?

    61320

    【春节日更】关于 call() 方法 的面试题解析

    Array.prototype.call([1,2,3]); // 所以这样调用会报 TypeError 错误, // Array.prototype.call is not a function 解析...call()函数的第一个参数应该是对象,fn2是函数,在Js中函数的本质也是对象;所以就是在fn2对象上调用fn1方法(注意fn2上本来是没有fn1这个方法的,调用call时会给fn2临时添加一个属性,...它的值就是fn1方法的地址),等同的效果就是直接执行fn1(); fn2.call(); call()可以不传参,这时候默认的就是全局Global对象,web环境中全局Global对象就是window...Function.prototype.call(fn2); 首先,Function的原型比较特殊,它的原型是匿名空函数,别的类型的原型对象都是对象。...即Function原型上的call方法。

    25420

    人体姿势估计神经网络概述– HRNet + HigherHRNet,体系结构和常见问题解答

    HRNet与架构 HigherHRNet:用于自下而上的人体姿势估计的规模感知表示学习 示范影片 代码常见问题解答 为什么选择HRNet? 良好的文档记录和维护的开源(链接)。...因此,存在两种可能的姿势估计方法: 自上而下和自下而上的姿势估计 自下而上的方法首先找到关键点,然后将其映射到图像中的其他人,而自上而下的方法首先使用一种机制来检测图像中的人,在每个人实例周围放置一个边界框区域...自上而下的方法更普遍,并且目前可以实现更好的预测准确性,因为它将两个任务分开使用为每个人训练的特定神经网络,并且由于自下而上的方法由于不同人群的规模变化而遇到预测关键点的问题在图像中(即,直到HigherHRNet...作者指出,这表明自下而上的方法比起自上而下的方法对拥挤的场景更健壮,但在同一数据集上没有与常规自上而下的HRNet结果进行比较。...在计算比例时,将基于预配置的pixel_std和1.25比例进行长宽比和归一化。

    9.2K32

    解析Java为什么不接受合法的HTTPS证书

    可是奇怪的是这个HTTPS链接在浏览器中可以被正确访问,这是为什么呢?别急,听我慢慢道来。 什么是HTTPS/SSL证书?...不同的证书类型在浏览器标识上会享受不同的待遇,例如EV、OV证书在浏览器地址栏上会显示企业名称,当然也意味着你在向CA机构申请证书时要付更多的钱,走更多的审核流程。...通常我们的证书都是在代理商或者叫中间证书颁发机构那里申请的。 如何验证证书的有效性?...HTTPS/SSL证书的作用就像这个手镯,需要经过权威机构认证,通过了认证才会得到大家的认可。所以你的证书需要经过你的代理商认证,代理商的证书需要经过父级代理商认证,......其实还有一种更简单的办法查看Java的信任证书列表,执行如下命令: keytool -keystore "$JAVA_HOME\jre\lib\security\cacerts" -storepass

    2.1K50

    Nat Chem|Eric:化学家的AI研究助手

    AI的自上而下和自下而上的方法,强调了文化鸿沟的问题和数据质量的挑战。...他还介绍了Eric--未来化学家潜在的AI研究助手。 我是个偏爱衍生概念的人。加速度总比速度更吸引我,气象动力学比即时天气更有趣,元素周期表趋势比单个元素特性更引人入胜。...化学家们对自下而上的AI方法如何改进科学已十分熟悉。但我还想指出,尽管自上而下的方法常被赋予华丽的面纱,这种策略也能通过改进科学家自身来推动科学进步。...为此,自上而下的AI方法可补充自下而上策略。或许我们都需要类似桌面Alexa的化学助手,姑且称其为Eric(Enhanced Research In Chemistry, 化学增强研究智能)。...综上所述,这里存在真正的协同潜力。Eric的自上而下设计让我们更专注科研,进而促进设计提升化学知识的自下而上AI方法,增强对社会的积极影响。

    5000
    领券