在自顶向下的语法分析中，我们会遇到回溯的问题以及无限循环的问题。 无限循环 递归下降解析器的无限循环问题主要来自于左递归文法。
---- 如果文章对您有一点帮助的话，希望您能点一下赞，您的点赞，是我前进的动力 本文参考链接： 《计算机网络-自顶向下方法》 面试官，不要再问我三次握手和四次挥手 TCP的三次握手四次挥手...跟着动画来学习TCP三次握手和四次挥手 第三章-运输层-阅读笔记 第三章：运输层 |《计算机网络：自顶向下方法》 TCP的快速重传机制 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：
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递归下降 递归子程序方法的思路：递归子程序法是一种确定的自顶向下语法分析方法，要求文法是LL(1)文法。...具体请看： 递归下降实现LL(1)文法分析C语言与Python实现 预测分析表 预测分析方法的思路：预测分析法是一种表驱动的方法，它由下推栈，预测分析表和控制程序组成。...预测分析法的关键为预测分析表的构建，即文法中各非终结符first集和follow集的求得。...预测分析法从开始符号开始，根据当前句型的最左边的非终结符和分析串中的当前符号，查预测分析表确定下一步推导所要选择的产生式，最终得到输入串的最左推导，完成输入串的语法检查。 流程图 ?...句子分析 i+i*i ?
一、确定的自顶向下语法分析思想 基本方法：对任何输入串,试图从文法的开始符号出发， 自上而下地为输入串建立一棵语法树，或者说为输入串寻找一个最左推导。...=FOLLOW(T)=\{+,),\#\} FOLLOW(F)=FIRST(T’)-\{ε\}∪FOLLOW(T)=\{*,+,),\#\} 2.3 SELECT(A)的计算法 图片 三、不确定的自顶向下分析思想...五、确定的自顶向下分析方法 5.1 递归子程序法 5.1.1 原理 用LL(1)文法构造不带回溯的自上而下的分析程序，一个分析程序对应一组递归过程，每个非终结符对应一个子递归。...（X，a） ，X是栈顶符号 a 是面临输入符号，则： X∈Ｖ_T 且 X＝a＝’\#’ : 分析成功结束，输入串是一个合法句子。...LL(1) 文法，若不是 LL(1),说明文法的复杂性超过自上 而下方法的分析能力 按照 LL(1) 文法构造预测分析表 实现预测分析器
本篇笔记将继续讲解编译的第二步：自顶向下语法分析。 下面是这篇笔记的思维导图： 注意：以下的所有分析基于上下文无关文法。 1....我们需要借助语法分析器才能进行判断。更直接点，我们可以说语法分析器是用来判断句子是否符合某个给定的上下文无关文法的。 1.2 语法分析的方法 本篇笔记主要讲解自顶向下语法分析。...自顶向下语法分析存在的问题 自顶向下分析的核心思路是：对任何需要分析的输入串，从文法的开始符号出发，试图用一切可能的方法，结合文法的产生式，自上而下地构造一棵基于输入串的语法树。...LL(1) 文法是确定的，只有基于这种确定的文法，我们才能进行确定的自顶向下分析。...因此，我们得到了如下的预测分析表： 这样，在进行分析的时候，如果矩阵元素还是空，则跳过当前输入符号；如果矩阵元素为 synch，则弹出栈顶非终结符；如果栈顶终结符和输入符号不匹配，则弹出栈顶终结符。
定义：自顶向下的集成测试就是按照系统层次结构图，以主程序模块为中心，自上而下按照深度优先或者广度优先策略，对各个模块一边组装一边进行测试。...三明治集成测试方法 定义:三明治集成是一种混合增殖式测试策略，综合了自顶向下和自底向上两种集成方法的优点，因此也属于基于功能分解集成。...例子如下： 针对本题，三明治集成测试有两种方法 第一种： 目的：综合利用自顶向下和自底向上两种集成策略的优点 ?...优点：出来具有自顶向下和自底向上两种集成策略的优点之外，运用了一定的技巧，能够减少桩模块和驱动模块的开发 缺点：在被集成之前，中间层不能尽早得到充分测试（在本题中，中间层即是M2 - M3 - M4层）...第二种能在一定程度上解决第一种方法的缺点 目的：充分发挥测试的并行性，弥补三明治集中不能充分测试中间层的缺点 先要选择分界模块，在此我选择M3模块为界，对模块M3层（M3即M2 - M3 - M4层）上面使用自顶向下集成测试策略
# #钢条切割问题：自顶向下（由大到小） # #自顶向下递归实现 # def CUT_ROD(p,n): # if n==0: # return 0; # q = -1000
为了帮助大家更好地切入，采用了自顶向下（也就是从客户端-->驱动-->服务端）的方式来梳理整个流程。希望能对大家更深入了解MongoDB change stream功能有一定帮助。...（未特殊说明，文中内容均基于MongoDB4.0版本代码） 一、原理&自顶向下流程 自顶向下流程的整体时序图如下： [change stream时序图.png] 事实上，所有的query基本也是这样一个流程...createFromBson()和DocumentSourceMatch::createFromBson() 【关于代码结构的备注】：看到这里可能你已经发现了，MongoDB中聚合命令所有支持的stage，都是继承自DocumentSource...至此，整个change stream的工作流程（自顶向下，从客户端-->驱动-->server端）就梳理完毕了。...不支持一般的explain查询分析，需要使用聚合命令的查询分析方式，比如db.xxx.explain().aggregate([{$changeStream: {}}, {$match: {operationType
文章目录 前言 自顶向下原理图 说在前头 zig(单旋转) zig-zig(一字型旋转) zig-zag(之字型旋转) 合并树 我一直没看懂的示例 自顶向下伸展树代码实现 前言 伸展树，解释起来真的很晕...所以，我再简单讲一遍自顶向下伸展树原理，自底向上是真的，好理解，但是实现成本太高。 自顶向下原理图 说在前头 为了叙述的方便，上图的右旋叫做X绕Y右旋，左旋叫做Y绕X左旋。...和自底向上一样，自顶向下也分了三种情况。 zig(单旋转) 如上图，在搜索到X的时候，所查找的节点比X小，将Y旋转到中树的树根。旋转之后，X及其右子树被移动到右树上。...读者可以分析一下树的结构，原因很简单。（就这句，给我点醒了） 通了一点之后，后面就好办了。 zig-zig(一字型旋转) 在这种情况下，所查找的节点在Z的子树中，也就是，所查找的节点比X和Y都小。...自顶向下伸展树代码实现 #include #include int size; /* number of nodes in the tree */
大的方向，有两种方案： （1）自底向上的迁移方案，从数据库开始迁移； （2）自顶向下的迁移方案，从web开始迁移； 这两种方案我分别在58同城和58到家实践过，都是平滑的，蚂蚁搬家式的，随时可回滚，对业务无任何影响的...，本文重点介绍“自顶向下”的方案。...自顶向下的机房迁移方案总结 一、先迁移站点层、业务服务层和基础服务层 （1）准备新机房与专线； （2）搭建集群，充分测试，子业务垂直拆分迁移； （3）灰度切流量； 二、缓存层迁移 （4）搭建新缓存； （
红黑树作为自平衡二叉树在实际中使用范围要比AVL树更加广泛，更加值得我们去掌握。...简书上的这篇文章虽然后面写的有些杂乱，但是前面对于红黑树与2-3-4树的联系写的不错：https://www.jianshu.com/p/37c845a5add6 CSDN上的这篇文章总体是跟随《数据结构与算法分析...》的思路写的，实现了自顶而下的红黑树，对于书中没有详细解释的红黑树删除描述的比较详细，我的代码就参照了它的文章http://lib.csdn.net/article/c/19572 wiki上的红黑树词条则清晰地描述了自底向上的红黑树的实现...使用红黑树就像在带着镣铐跳舞，不断地调整树的结构来达成平衡，由于这个实现是自上而下不回头的，所以这里我们先保存四世的指针，如果是自底向上的实现则类似之前的伸展树，要给每个结点多保存一个parent指针。...但是红黑树删除再复杂也希望大家能看完它，自顶向下的删除操作没有自底向上的操作那么复杂，它的思路有些类似于解开一个递归函数，利用循环来模拟递归，改变几个常驻的指针来当作传递参数，然后在每次中努力地将树的状态转换为父结点为红
1.自顶向下 #include using namespace std; //合并两个有序数组的操作 //索引m是第二区间的左边界 void merge(int *a, int...mergeSort(a, n); for_each(a, a+n, [](int a) {cout << a << " ";}); cout << endl; return 0; } 2.自底向上
文章目录 一、问题分析 二、自顶向下的动态规划 1、动态规划状态 State 2、动态规划初始化 Initialize 3、动态规划方程 Function 4、动态规划答案 Answer 5、代码示例...三、自底向上的动态规划 1、动态规划状态 State 2、动态规划初始化 Initialize 3、动态规划方程 Function 4、动态规划答案 Answer 5、代码示例 LeetCode 62...一、问题分析 ---- 动态规划 可以解决 三类问题 : 求最值 : 最大值 , 最小值 等 ; 大规模问题的结果 由 小规模问题 的计算结果 相加 大规模问题的结果 由 小规模问题 的计算结果...; 将 大规模问题 拆解成 小规模问题 时 , 其依赖关系 是有 方向性的 ; 二、自顶向下的动态规划 ---- 1、动态规划状态 State 使用 二维数组 dp 保存 动态规划的 状态 State..., 7); System.out.println("3 x 7 网格方案数为 : " + minTotal); } } 执行结果 : 3 x 7 网格方案数为 : 28 三、自底向上的动态规划
有两种网络链路：点对点（point-to-point link）链路和广播链路（boardcast link）。
本节我们介绍编译原理中一种新的数据结构叫自顶向下的自动状态机。...我们把状态机跟一个栈组合在一起的情况就叫自顶向下的状态机(push-down automaton)也叫 PDA。这个结构很重要，后续我们的语法解析算法就得依赖它。 我们看看其运行的基本流程。
该路径，可以是从某个初始结点到树中任意结点，通过「父 - 子」关系连接而产生的任意路径。
京东发布 LightTrack - 自顶向下人体姿态追踪通用框架 推荐理由 这是一篇京东数字科技与匹兹堡大学5月7日公布的论文，现于PoseTrack的Multi Person Pose Tracking...这是迄今第一篇以自顶向下方式完成在线人体姿态追踪的系统。作为一个框架，该工作中的姿态估计部分和ReID部分都是可以灵活替换的。
网络层的功能是：分组从一台发送主机移动到另一台接收主机。细分为两个子功能：转发（forwarding）和路由选择（routing）。涉及的协议是：IP，NAT，...
解法 1: 自顶向下 根绝平衡二叉树的定义，可以递归比较每个节点的左右子树的高度差，是否超过 1。如果所有节点都满足条件，那么就是一棵平衡二叉树；否则，不是一棵平衡二叉树。...root) return 0; return 1 + Math.max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)); } 解法 2: 自底向上（推荐）
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