sbi00643 fachbezogene fortbildung für fachberater im fach informatik an gymnasien theoretische...

SBI00643 Fachbezogene Fortbildung für

Fachberater im Fach Informatik an

Gymnasien

„Theoretische Informatik (TI) – Theoretische Grundlagen

von Programmiersprachen“ mit der Lernumgebung AtoCC

Sächsisches Bildungsinstitut, F+T-Zentrum Meißen

Christian Wagenknecht, Michael Hielscher Meißen, 09.04.-11.04.08

Das Wichtigste zuerst!

Vielen Dank an

Herrn Wolfgang Rafelt

Erster Kontakt: 25.05.07

Zeitplan und Ziele 3

Mittwoch, 09.04.08, 15:00-17:30: Einführung, Installation, ZR-Compiler (TDiag)

Donnerstag, 10.04.08, 09:00-10:30: Formale Grammatik für ZR inkl. Grundbegriffe (kfGEdit)11:00-12:30: DEA für Zahl und Farbwert (AutoEdit), reguläre Ausdrücke13:30-15:00: DKA für kfS (AutoEdit), Beispiel: WH n [...]15:15-17:30: Compiler = Analyse + Synthese (VCC)

Analyse: Scanner, Parser; Zielsprache: PS; TDiagramm

Freitag, 11.04.08,09:00-10:30: Projekt "Notensprache" – Quellsprache, Zielsprache,

Werkzeuge; Übersetzungsmodell, Grammatiken, reduzierte Gramm.11:00-12:30: DEA, reguläre Ausdrücke, Compiler, TDiag (Projektende)13:30-14:00: Turingmaschinen, Hinweis auf Automaten mit Ausgabe

(Mealy-, Moore-Automaten, nicht LP-Gegenstand)Ende des Kurses

Lehrplan Ziele und Inhalte

Nr. Bundesland Lehrplaninhalt (Lernbereich) Pflichtbestandteil

1 Baden-Württemberg Bereich der theoretischen Informatik (Automaten, Berechenbarkeit)

2 Bayern 3. Formale Sprachen (noch Entwurf) 3 Berlin 4.4 Sprachen und Automaten ja (auch GK)4 Brandenburg 4.4 Sprachen und Automaten Ja (auch GK)

5 Bremen Grundlagen der Theoretischen Informatik (Automaten, formale Sprachen)

6 Hamburg Formale Sprachen, endliche Automaten, Kellerautomaten, Scanner, Parser, Ableitungsbaum

7 Hessen Formale Sprachen und Grammatiken Automaten, Fakultativ: Übersetzerbau

ja (auch GK)

8 Mecklenburg-Vorpommern 4.4 Sprachen und Automaten ja (auch GK)

9 Niedersachsen Eigenschaften endlicher AutomatenAspekte formaler Sprachen

10 Nordrhein-Westfalen Endliche Automaten und formale Sprachen nein

11 Rheinland-Pfalz Formale Sprachen und Automaten zur Sprachbeschreibung und Spracherkennung

ja (nur LK)

12 Saarland Automaten und formale Sprachen Fakultativ: Übersetzerbau

ja (auch GK)

13 Sachsen 8 A: Formale Sprachen, Kellerautomat, Akzeptor nein 14 Sachsen-Anhalt Endliche Automaten und formale Sprachen nein 15 Schleswig-Holstein Automaten als mögliches Themengebiet nein16 Thüringen Themenbereich 7.3: Einblick in formale Sprachen nein

In den meisten Bundesländern sind ausgewählte Inhalte der TI Lehrplaninhalt der Sek. II:

Lehrplanauszug Hessen

Verbindliche Unterrichtsinhalte/Aufgaben:

Formale Sprachen und Grammatiken

reguläre und kontextfreie Grammatiken und Sprachen

Anwendung mit Syntaxdiagrammen

Chomsky-Hierarchie (LK)

kontextsensitive Sprachen (LK)

Endliche Automaten Zustand, Zustandsübergang, Zustandsdiagramm Zeichen, Akzeptor

Simulation realer Automaten (z. B. Getränkeautomat)

Anwendung endlicher Automaten (z. B. Scanner)

deterministische und nicht-deterministische Automaten (LK)

reguläre Ausdrücke (LK)

Mensch-Maschine-Kommunikation (LK)

Kellerautomaten

(LK, GK fakultativ)

Automat mit Kellerspeicher

kontextfreie Grammatiken

Klammerausdrücke, Rekursion Turing- oder Registermaschine

(LK, GK fakultativ)

Turing- oder registerberechenbar

Churchsche These

Computer als universelle symbolverarbeitende Maschine

Verhältnis Mensch-Maschine

Fakultative Unterrichtsinhalte/Aufgaben:

Übersetzerbau Scanner, Parser, Interpreter und Compiler

z. B. Steuersprache für Roboter, LOGO, Plotter oder miniPASCAL

Lernbereich 8 A (Sächs. Lehrplan)6

GK Informatik f. Jahrgangsstufen 11 und 12, wird ab Schuljahr 2008/09 wirksam

endlicher Automat

TI-Inhalte in der Schulinformatik:Probleme und Chancen

Blick in die Lehrpläne verschiedener Bundesländer• totale Überfrachtung mit Fachinhalten• Formulierung von Wunschvorstellungen (z.B. TI + Compiler)

(geringe didaktische Erfahrung)• Besondere Spezifik der TI (mathematische Denktechniken

vs. ingenieurwissenschaftlicher Arbeitskontext der SE) wird nicht ausreichend berücksichtigt

Inhalts/Zeit-Relation Verinnerlichung von Inhalten

Kompetenz und Motivation des Lehrpersonals

Gefühlssituation der Lehrenden

"TI wollte ich nie machen." "TI hat mich nie richtig interessiert." "TI war mir immer zu theoretisch und abstrakt." "Die TI-Dozenten waren suspekt – TI im

postgradualen Studium erinnere ich mit Grausen."

"Die TI-Inhalten helfen mir nicht, wenn das Schulnetzwerk mal wieder zusammenbricht."

TI-Inhalte in der Schulinformatik:Probleme und Chancen

Zeit-Problem, Inhalte-Problem (Zusammenfassung von oben)

Manche Lehrende mögen es nicht. – Motivationsproblem

Manche Lehrende können es nicht richtig. - Qualifikationsproblem

SchülerInnen/Studierende fragen gelegentlich: "Wann geht es denn nun endlich richtig los mit der Informatik? Ach so, das ist es schon." - Vermittlungsproblem

"Ergebnis": Wenn möglich, TI weglassen. FALSCH!!!

Chance: Informatik als Wissenschaft repräsentieren!

(wie Mathematik und Naturwissenschaften)

Sonst: Studienabbrecher als konkrete Folge!!!

Didaktische Software für TI

in Schulen: diverse Simulationstools oder Lernumgebungen, wie Kara; meist von enthusiastischen LehrerInnen entwickelt

in Hochschulen: Systeme für die Lehre, wie JFLAP

LEX und YACC für die Hand des Ingenieurs

Simulationstool – Bildungsserver HessenSimulationstool – Bildungsserver Hessen

Unsere Ziele – nicht ohne AtoCC!!!11

1. Belastbare Motivation für TI-Inhalte durch herausfordernde

Start-Fragestellung mit Praxisrelevanz und Modellierung

eines Zielsystems (Sprachübersetzer) am Anfang

2. Vermittlungs-/Anwendungszyklen für TI-Wissen mit Projekt-

bezug (Praxis nicht als "Anhängsel" zur Theorie)

3. Komplexe Anwendung von TI-Inhalten auf sehr hohem

Abstraktionsniveau (automatisierte Compiler-Generierung),

Rückkehr zur und Konkretisierung der Modellierungsebene

Behauptung: Dabei ist AtoCC ein unverzichtbares Hilfsmittel.

Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter

Praxisnahe (echte!) Aufgabe mit grafischer (akustischer) Ausgabe:Entwickeln Sie einen Compiler, der die Sprache ZR (ZeichenRoboter) in PDF übersetzt. (Schülergerecht formulieren!)

Eingabewort (in ZR): WH 36 [WH 4 [VW 100 RE 90] RE 10]

Sprachelemente:VW n VorWärts n SchritteRE n Rechts um n GradWH n [ ... ] WiehderHole n-mal [...]FARBE f StiftFARRBE fSTIFT n Strichstärke n

Aufgabe: Verwenden Sie den fertigen Compiler zr2pdf blume.zr (konsole.bat aufrufen, blume.zr ansehen)

Der Zeichenroboter kann auch mehr: BunteBlume.zr

Weiterer Ablauf:

1.Modellierung der Problemlösung mit TDiag

2.Syntax-Definition von ZR: formale Grammatik, Ableitungsbaum mit kfGEdit

3.Parser Akzeptoren Automatenmodelle (EA, KA) mit AutoEdit

4.Arbeitsteilung: Scanner, Parser

5.Zielsprachenbezug automatisierte Compiler-Entwicklung mit VCC

6.Teilsysteme werden in Modellierung eingebracht (TDiag)

7.Ergebnis: lauffähiger (nichttrivialer) Übersetzer, den man benutzen kann!

TDiag, kfGEdit, AutoEdit, und VCC sind Bestandteile von AtoCC.

Wir wollen zunächst den Übersetzungsprozess entwerfen modellieren

Verwendung von T-Diagrammen: T-Diagramme bestehen aus 4 Bausteintypen. Compilerbaustein, Programmbaustein,

Interpreterbaustein und Ein/Ausgabe-Baustein

Compiler Programm Interpreter Ein/Ausgabe an Programmbaustein

T-Diagramm: 1. Entwurf

ZR2PDF möchte niemand schreiben!!!ZR2PDF möchte niemand schreiben!!!

T-Diagramm: 2. Entwurf

ZR2PS werden wir entwickeln, PS2PDF und Acrobat Reader wird vom System bereitgestellt.

Nachdem wir nun wissen, wie unser Compiler später zur Übersetzung eingesetzt werden soll, wenden wir uns der Entwicklung des Compilers zu.

Sprache näher betrachten Terminale und Nichtterminale festlegen formale Grammatik definieren Ableitungsbäume erzeugen

Betrachten wir die Sprache ZR und versuchen wir ihren Aufbau zu beschreiben: VW 50 RE 270 RE 45 WH 2 [VW 100] WH 4 [VW 100 RE 100] WH 36 [WH 4 [VW 100 RE 90] RE 10]

Magnetkarten an der Tafel

Beschreiben wir den Baustein Zahl genauer: 0 soll in ZR keine Zahl sein, da VW 0 oder RE 0

keine Veränderung herbeiführen. Vorangestellte Nullen, wie bei 0815, wollen wir

auch nicht erlauben. Ergänzen wir unsere Grammatik um:

Zahl ErsteZiffer Ziffern

Ziffern Ziffer Ziffern | Ziffer 0 | 1 | ... | 9

ErsteZiffer 1 | 2 | ... | 9

Programm Anweisungen

Anweisungen Anweisung Anweisungen | EPSILON

Anweisung VW Zahl

| RE Zahl

| WH Zahl [ Anweisungen ]

| FARBE Farbwert

| STIFT Zahl

Farbwert rot | blau | gruen | gelb | schwarz

Zahl ErsteZiffer Ziffern

Ziffern Ziffer Ziffern | EPSILON

Ziffer 0 | 1 | ... | 9

Kontextfreie Grammatik

Hervorzuhebendes Problem bei kfG: Mehrdeutigkeit;Eingabewort: if a1 then if a2 then s1 else s2

S -> if E then S | if E then S else S | s1 | s2E -> a1 | a2

kfG, d.h. Regeln haben die Gestalt X b, mit |x| |b| Hinweis auf Chomsky-Hierarchie (s. TI-Vorlesungen);

Grammatik-Transformationen in Betracht ziehen

Grammatikdefinitionen immer vollständig angeben! G=(N,T,P,s)

Dangling else

Automaten als Akzeptoren für Sprachen Akzeptor prüft, ob ein Wort zur Sprache gehört oder

nicht. (Keine Ausgabe Wort akzeptiert) (Thema: Programmiersprachen und Syntaxfehler)

Wir nehmen zwei Ausschnitte aus den Produktionen:Zahl ErsteZiffer Ziffern

Ziffer 0 | 1 | ... | 9

Anweisung VW Zahl | WH Zahl [ Anweisungen ]

Kleiner Sprachausschnitt:Zahl ErsteZiffer Ziffern

Ziffer 0 | 1 | ... | 9

Übungsaufgabe

1. Geben Sie eine (reguläre) Grammatik für die Sprache der Uhrzeiten an.

2. Entwerfen/Erzeugen Sie einen Automaten.

Vorgehen (allgemein):

Beispielwörter, Beispiel-Nichtwörter, Muster, Muster spezifizieren, Grammatik entwerfen, Beispielwörter testen, Grammatik "justieren" bzw. transformieren bzw. nach alternativer Idee neu entwerfen, Automat generieren (hier: regGr NEA DEA)

Lösung der Übungsaufgabe

Muster: ab : cd, a=0,1,2; b=0,1,2,3,4,5,6,7,8,9, wenn a=0,1

b=0,1,2,3, wenn a=2

c=0,1,2,3,4,5; d=0,1,2,3,4,5,6,7,8,9

U -> A : C

A -> 0 B | 1 B | 2 Q

B -> 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9

Q -> 0 | 1 | 2 | 3

C -> 0 B | 1 B | 2 B | 3 B | 4 B | 5 B

... ist nicht regulär (Prüfknopf in kfGEdit) – erste Regel!

(aber eine schöne kfG)

Regelbildung – rechte Seiten: Erstes Zeichen (Terminal) und Rest (Nichtterminal)

U -> 0 H | 1 H | 2 K

H -> 0 B | 1 B | 2 B | 3 B | 4 B | 5 B | 6 B | 7 B | 8 B | 9 B

B -> : C

C -> 0 Z | 1 Z | 2 Z | 3 Z | 4 Z | 5 Z

Z -> 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9

K -> 0 R | 1 R | 2 R | 3 R

R -> : C

Vollständige Definition angeben! s. kfGEdit

DEA für die Sprache der Uhrzeiten: regGr NEA DEA

Ein zugehöriger NEA ist konzeptionelle wesentlich übersichtlicher, erfordert aber eine grundlegende Behandlung des Nichtdeterminismus.

Anweisung VW n

| WH n [ Anweisungen ]

DKA für obigen Grammatik-Ausschnitt

Beispiele für DKA und NKA

Musterbeispiele:

1.Sprache der Palindrome über {0,1}2.Sprache der Palindrome über {0,1} mit (durch !) markierter Wortmitte

Für 1 gibt es keinen DKA, für 2 NKA und DKA.

Studienaufgabe: DKA für (n>0).n na b

Beispiele für DKA und NKA

Lösung:Sprache der Palindrome über {0,1} mit (durch !) markierter Wortmitte

Aus der Kombination von kleinen endlichen Automaten und einem Kellerautomaten wird später unser Compiler bestehen.

Für EA-Sprachen können auch reguläre Ausdrücke verwendet werden: Beispiel Zahl (nicht 0, ohne Vornullen): [1-9][0-9]*

Reguläre Ausdrücke für reguläre Sprachen

Reguläre Ausdrücke zur Definition regulärer Sprachen

Zahlen in ZR: [1-9][0-9]*

Aktuelle Syntax von RegExp ist dem Gebrauch als Filter in vielen PS

angepasst. Z.B. [...] Zeichenauswahl – genau ein Zeichen aus ...

s. Arbeitsblatt: Reguläre Ausdrücke in Programmiersprachen.pdf

Achtung: Rückwärtsreferenzen führen aus der Klasse der regulären Sprachen heraus.

Arbeitsweise des Compilers

Arbeitsweise eines Scanners

Ein- und Ausgabe des Scanners:

Viele kleine endliche Automaten entscheiden welche Schlüsselworte im Quelltext stehen.

Quelltext besteht aus Zeichen und der Rechner weiß noch nicht wie diese zusammengehören.

Token als Paare[Tokenname, Lexem] z.B.: [Wiederhole, "WH"][Zahl, "12"][KlammerAuf, "["]

Programm Anweisungen

Anweisung VW Zahl

| RE Zahl

| WH Zahl [ Anweisungen ]

| FARBE Farbwert

| STIFT Zahl

Farbwert : rot|blau|gruen|gelb|schwarz

Zahl : [1-9][0-9]*

Reguläre Grammatik NEA DEA

farbwert.txt

Endliche Automaten (RegExp) für alle unsere Terminale:

KlammerAuf : \[

KlammerZu : \]

Wiederhole : WH

Rechts : RE

Vor : VW

Stift : STIFT

Farbe : FARBE

Farbwert : rot|blau|gruen|gelb|schwarz

Zahl : [1-9][0-9]*

S, T, I, F, T

per Hand ergänzen

Arbeitsweise des Parsers

Ein- und Ausgabe des Parsers:

#false erfolgt meinst durch Ausgabe von „Syntax Error“

Grammatik von ZR in Form eines Kellerautomaten Prüft ob Wort zur Sprache gehört

Beinhaltet die aufgetretenen Terminale der Grammatik des Parsers

Entwicklung des ZR2PS Compilers in VCC Übertragen der EA in die Scannerdefinition Übertragen der vereinfachten Grammatik in die

Parserdefinition Entwickeln so genannter S-Attribute für die

Zielcodegenerierung

Beispiel: Postscript als Zielsprache des ZR-Compilers

ZR PS PDF

Eingabewort (in ZR): WH 36 [WH 4 [VW 100 RE 90] RE 10]

Ausgabewort (in PS):%!PS-Adobe-2.0/orient 0 def /xpos 0 def /ypos 0 def 0 0 0 setrgbcolor/goto { /ypos exch def /xpos exch def xpos ypos moveto} def/turn { /orient exch orient add def} def /draw { /len exch def newpath xpos ypos moveto /xpos xpos orient sin len mul add def /ypos ypos orient cos len mul add def xpos ypos lineto stroke } def 300 400 goto100 draw 90 turn 100 … turn 10 turn

Beispiel: Zielcodegenerierung für ZR

Zielcodegenerierung: Der Compiler soll PostScript erstellen nicht nur

#true und #false ausgeben. Entwicklung von S-Attributen S-Attribute sind kleine Quelltextfragmente die für

jede rechte Regelseite definiert werden können. Wird eine Regel angewendet wird auch das

entsprechende Quellcodefragment ausgeführt.

Die Platzhalter $1 bis $n: In S-Attributen verwenden wir Platzhalter für die

Ergebnisse der einzelnen Regelbausteine.

$1$1 $2$2

VWVW 2020

Eingabewort sei: VW 20 RE 10Eingabewort sei: VW 20 RE 10Eingabewort sei: VW 20 RE 10Eingabewort sei: VW 20 RE 10

Von einem Token ist $n immer des Lexem des Tokens !

Von einem Nichtterminal ist $n immer das Ergebnis $$ des Nichtterminals !

$$ = "20 draw "$$ = "20 draw "

Die Platzhalter $1 bis $n: In S-Attributen verwenden wir Platzhalter für die

Ergebnisse der einzelnen Regelbausteine.

$1$1 $2$2

WHWH 44

Eingabewort sei: WH 4 [ VW 20 ]Eingabewort sei: WH 4 [ VW 20 ]

20 draw20 draw

$$ = "20 draw 20 draw 20 draw 20 draw "$$ = "20 draw 20 draw 20 draw 20 draw " Alle $n und $$ sind vom Datentyp String !!!

Alle $n und $$ sind vom Datentyp String !!!

Arbeitsweise des Compilers

WH 36 [WH 4 [VW 100 RE 90] RE 10]WH 36 [WH 4 [VW 100 RE 90] RE 10]

[Wiederhole, "WH"][Zahl, "12"][KlammerAuf" "["]…

%!PS-Adobe-2.0/orient 0 def /xpos 0 def /ypos 0 def 0 0 0 setrgbcolor/goto { /ypos exch def /xpos exch

def xpos ypos moveto} def…

%!PS-Adobe-2.0/orient 0 def /xpos 0 def /ypos 0 def 0 0 0 setrgbcolor/goto { /ypos exch def /xpos exch

def xpos ypos moveto} def…

Anwenden des Compilers auf der Modellierungsebene der T-Diagramme in TDiag.

Beispiel: Musiksprache

Das Beispiel soll Ihnen die Möglichkeit geben, die gezeigten Inhalte noch einmal selbst anzuwenden.

Ein Beispiel für sehr einfache Musiksprachen sind ältere Handyklingeltöne.

Beispiel für Musiksprachen

http://www.audio-ware.com/midi/coding-workshop-ringtone-converter.htm

Die Musiksprache ML

Wir wollen unsere eigene Notensprache entwickeln für monophone Lieder (nur eine Stimme)

Programmbeispiel:C1-2 G1-8 A0-4 A0-8G0-4 G0-8 C0-8 P-2

Die Musiksprache ML

Die Sprache ist so einfach, dass sie sogar regulär ist.

Eine etwas komplexere Sprache könnte etwa Wiederholungen enthalten:

[C1-2 G1-8 [A0-4 A0-8]] P-2

(typisches Klammerbeispiel für Kellerautomaten)

Die Musiksprache ML

Erforschen Sie ML: Öffnen Sie den Ordner„Songs“ und starten Sie

Console.bat

Aufgabe: Ändern Sie den Inhalt einer ML Datei um sich besser mit ML vertraut zu machen.

Vorgehensmodell62

Implementierungs-ebene

Modellebene

Problemebene

Software entwickeln Software nutzen

Entwicklung eines ML Interpreters

Lösungsschritte:

1) Ein T-Diagramm erstellen

2) Eine formale Grammatik für ML erstellen

3) Eine Scanner- und Parserdefinition entwickeln

4) S-Attribute für die Regeln im Parser aufstellen

5) Den ML Interpreter generieren lassen

6) Den Interpreter mit Hilfe des T-Diagramms testen

Arbeitsblatt 1Arbeitsblatt 1

Ein T-Diagramm für den ML Interpreter

Verfassen Sie ein T-Diagramm für den ML Interpreter (geschrieben in Java Bytecode) welcher auf ein ML Programm angewendet wird.

Ein T-Diagramm für den ML Interpreter65

Eine Grammatik für ML erstellen

Den mittleren Teil des Diagramms (den ML Interpreter) wollen wir herstellen.

Dafür müssen wir den Aufbau (Syntax) von ML beschreiben. Wir verwenden eine kontextfreie Grammatik GML (in BNF).

Betrachten wir einfache Beispiele der Sprache und leiten eine Grammatik ab: G0-4 G1-2 A0-1 D1-32 P-16 A-8 P-2 C0-16 C1-8 F0-1 H1-2 P-1

Beginnen Sie mit:Song NotesNotes ?

Eine Grammatik für ML erstellen67

Einen Interpreter für ML entwickeln

Prinzipell können wir sagen, dass ein Interpreter sehr ähnlich wie ein Compiler arbeitet. Er erstellt nur keinen Zielcode.

Wir werden deshalb im Folgenden einen Compiler herstellen, denn wir als Interpreter verwenden wollen.

Wie funktioniert ein Interpreter ?71

Für einen Interpreter wollen wir keine Ausgabe wir wollen direkt Befehle ausführen.

Einen Interpreter für ML entwickeln72

Wir müssen den Scanner und Parser beschreiben wie diese arbeiten sollen.

Wir beginnen mit der Scannerdefinition. Wir definieren Tokenklassen mit Expressions (Pattern

– RegExp.) Einfachste Lösung: Für jedes Terminal in GML

verwenden wir genau eine Tokenklasse. Komplexe Pattern erleichtern aber die Arbeit des

Parsers später erheblich. wir versuchen dem Scanner auch Arbeit zu geben

duration values (full, half, ¼, …)

all keynames

allowed octaves Token-klassen Liste1

Wir müssen dafür sorgen, dass sich Tokenklassen nicht überlappen.

In echten Programmier-sprachen ist das aber häufig der Fall: Keyword: beginIdentifier: [a-z]+

Um dieses Problem zu lösen ist die Reihenfolge der Tokenklassen wichtig!

Wir können eine vereinfachte Grammatik G’ML unter Verwendung der Token erstellen:

Wir haben 6 Tokenklassen:KeyName, Token0, Token1, Token2_32, P und -

Wir können die RegExp. der Tokenklassen auch wieder durch endliche Automaten darstellen:

Token2_322|4|8|16|32

KeyName C|D|E|F|G|A|H

Wir bennen die Tokenklassen sinnvoll um.

Die regulären Ausdrücke müssen eingetragen werden.

Wir können jetzt einen Compiler erstellen lassen (Scanner + Parser) und auf ein Programm in ML anwenden:

Wir wollen aber Töne abspielen es fehlt also noch etwas

Für jede Regel müssen wir ein S-Attribut erstellen.

Erinnerung: S-Attribute sind kleine Quelltextfragmente die bei der Anwendung einer Regel ausgeführt werden.Jede Regel liefert ihr Ergebnis in $$ zurück indem das Quelltextfragment abgearbeitet wird (wir müssen $$ bei Bedarf einen Wert zuweisen).

Wiederholung Platzhalter $1 bis $n: In S-Attributen können wir Platzhalter verwenden, die

jeweils für das Ergebnis eines Elements auf der rechten Regelseite stehen.

$1$1 $2 $2

C1 C1 --

Input word: C1-8 C1-4Input word: C1-8 C1-4Input word: C1-8 D1-4Input word: C1-8 D1-4

Von einem Token $n ist dies immer das Lexem!

Von einem Nichtterminal ist $n immer dessen Ergebnis $$!

$$ = "C1-8"$$ = "C1-8"

Wiederholung Platzhalter $1 bis $n: In S-Attributen können wir Platzhalter verwenden, die

jeweils für das Ergebnis eines Elements auf der rechten Regelseite stehen.

Alle $n und $$ haben den Datentyp String !!!

$1$1 $2 $2

C C 11

Input word: C1-8 C1-4Input word: C1-8 C1-4Input word: C1-8 D1-4Input word: C1-8 D1-4

$$ = "C1"$$ = "C1"

Nun können wir uns den S-Attributen zuwenden für: Was passiert wenn die Regel Note… auftritt?

Auf finden wir 3 Hilfsfunktionen um MIDI Noten in Java abzuspielen.

Wir müssen den Notennamen wie C0 in die entsprechende MIDI Taste übersetzen und playNote aufrufen.

Wir erstellen erneut den Interpreter

Das T-Diagramm ausführen88

Einen MLSVG Compiler entwickeln

Lösungsschritte:

1) Ein T-Diagramm erstellen

2) Eine Scanner- und Parserdefinition erstellen

3) S-Attribute für die Regeln im Parser aufstellen

4) Den MLSVG Compiler generieren lassen

5) Den Compiler mit Hilfe des T-Diagramms testen

Ein T-Diagramm für den MLSVG Compiler erstellen

Einen MLSVG Compiler entwickeln91

Das T-Diagramm ausführen

Wir können unseren Compiler dem T-Diagramm zuweisen und dieses ausführen:

Zusammenfassung93

C1-8 E1-4 D0-2 …C1-8 E1-4 D0-2 …[KeyName, "C"][Token1, "1"][Minus, "-"]…

[KeyName, "C"][Token1, "1"][Minus, "-"]…

<?xml version="1.0" ?><!DOCTYPE svg PUBLIC

"-//W3C//DTD SVG 20010904//EN" "http://www.w3.org/TR/2001/REC-SVG-...

<?xml version="1.0" ?><!DOCTYPE svg PUBLIC

"-//W3C//DTD SVG 20010904//EN" "http://www.w3.org/TR/2001/REC-SVG-...

Turing-Maschine (EINE Definition)94

Turing-Maschine95

Aufbau und Arbeitsweise: TM-Modell

TM als Akzeptor:

Start: auf erstem Zeichen des Eingabewortes

Stopp: per crash (falls die TM überhaupt anhält)

Turing-Maschine96

Beispiel:

n n na b c , mit n 0

Didaktische Kommentierung: ECHTE Beispiele sind problematisch.

Turing-Maschine in der Berechenbarkeitstheorie

Hinweis auf das Buch

Wagenknecht, Chr.; Hielscher, M.:

Sprachen, Automaten und Compiler:

Ein Arbeitsbuch zur theoretischen Informatik.

Teubner, 2008

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