قواعد LR المنسوبة (LR-attributed grammar)

مقدمة

قواعد LR المنسوبة هي نوع خاص من قواعد الإسناد (Attribute Grammars). تسمح هذه القواعد بتقييم الصفات (Attributes) أثناء عملية تحليل LR. ونتيجة لذلك، يمكن استخدامها لتعريف دلالات اللغات الرسمية بطريقة فعالة و منهجية. في هذا المقال، سنتناول تعريف قواعد LR المنسوبة، خصائصها، كيفية عملها، استخداماتها، ومزاياها وعيوبها.

ما هي قواعد الإسناد؟

قبل الخوض في تفاصيل قواعد LR المنسوبة، من الضروري فهم مفهوم قواعد الإسناد بشكل عام. قواعد الإسناد هي تعميم لقواعد النحو الصوري (Formal Grammar) حيث يتم إرفاق صفات (Attributes) برموز النحو (Grammar Symbols). يمكن أن تمثل هذه الصفات أي نوع من المعلومات، مثل النوع (Type)، القيمة (Value)، الموقع (Location)، أو أي معلومة أخرى ذات صلة بالرمز. تحدد قواعد الإسناد كيفية حساب قيم هذه الصفات بناءً على قيم صفات الرموز الأخرى في قاعدة الإنتاج (Production Rule).

بشكل عام، تحتوي قواعد الإسناد على قسمين رئيسيين:

الصفات: وهي الخصائص المرتبطة بكل رمز في النحو.
القواعد الدلالية: وهي المعادلات أو الدوال التي تحدد كيفية حساب قيم الصفات.

يوجد نوعان رئيسيان من الصفات:

الصفات الموروثة (Inherited Attributes): يتم تمرير قيمها من العقدة الأصل (Parent Node) في شجرة التحليل (Parse Tree) إلى العقدة الابن (Child Node).
الصفات المصنعة (Synthesized Attributes): يتم حساب قيمها بناءً على قيم صفات العقد الأبناء، وتمريرها إلى العقدة الأصل.

تعريف قواعد LR المنسوبة

قواعد LR المنسوبة هي قواعد إسناد يمكن تقييم صفاتها باستخدام محلل LR. هذا يعني أن قيم الصفات يمكن حسابها أثناء عملية التحليل الصاعد (Bottom-up Parsing) التي يقوم بها محلل LR. الخاصية الأساسية لقواعد LR المنسوبة هي أنه يمكن حساب جميع الصفات المصنعة (Synthesized Attributes) للصف الأصل وجميع الصفات الموروثة (Inherited Attributes) للأبناء من اليسار إلى اليمين أثناء عملية الاختزال (Reduction).

بعبارة أخرى، يجب أن تكون القواعد الدلالية (Semantic Rules) مصممة بحيث يمكن تقييم الصفات بترتيب محدد أثناء التحليل، دون الحاجة إلى المرور المتعدد (Multiple Passes) على شجرة التحليل. هذا يجعل قواعد LR المنسوبة فعالة للغاية من حيث الأداء.

كيف تعمل قواعد LR المنسوبة؟

يعتمد عمل قواعد LR المنسوبة على عملية التحليل الصاعد التي يقوم بها محلل LR. أثناء التحليل، يقوم المحلل بتجميع الرموز من المدخلات (Input) لتكوين هياكل أكبر، وصولاً إلى رمز البداية (Start Symbol). في كل خطوة من خطوات الاختزال (Reduction)، يتم تطبيق قاعدة إنتاج (Production Rule) لدمج مجموعة من الرموز في رمز واحد.

عند تطبيق قاعدة الإنتاج، يتم تنفيذ القواعد الدلالية المرتبطة بها لحساب قيم الصفات. يجب أن تكون القواعد الدلالية مصممة بحيث يمكن حساب جميع الصفات الضرورية في هذه المرحلة من التحليل. هذا يعني أن جميع الصفات المستخدمة في القواعد الدلالية يجب أن تكون متاحة بالفعل، إما كصفات مصنعة للرموز الأبناء أو كصفات موروثة للرموز الأصل.

بشكل عام، يمكن وصف عملية تقييم الصفات في قواعد LR المنسوبة بالخطوات التالية:

التحليل: يقوم محلل LR بتحليل المدخلات وبناء شجرة التحليل بشكل ضمني.
الاختزال: عند كل خطوة اختزال، يتم تطبيق قاعدة الإنتاج المناسبة.
تقييم الصفات: يتم تنفيذ القواعد الدلالية المرتبطة بقاعدة الإنتاج لحساب قيم الصفات.
التمرير: يتم تمرير الصفات المصنعة إلى الأصل والصفات الموروثة إلى الأبناء.

مثال على قاعدة LR منسوبة

لنفترض أن لدينا القاعدة التالية في النحو:

E -> E + T

حيث E و T يمثلان تعبيرات (Expressions) ومصطلحات (Terms) على التوالي. يمكننا إرفاق صفة “val” لكل رمز لتمثيل قيمة التعبير أو المصطلح.

القواعد الدلالية يمكن أن تكون:

E₁.val = E₂.val + T.val

هنا، E₁ هو الرمز E على الجانب الأيسر من القاعدة، و E₂ هو الرمز E على الجانب الأيمن. تشير هذه القاعدة الدلالية إلى أن قيمة التعبير E₁ هي مجموع قيمة التعبير E₂ وقيمة المصطلح T. يمكن تقييم هذه القاعدة أثناء الاختزال من E + T إلى E في محلل LR.

استخدامات قواعد LR المنسوبة

تستخدم قواعد LR المنسوبة في العديد من التطبيقات، بما في ذلك:

تصميم المترجمات (Compiler Design): تستخدم لتحديد دلالات لغات البرمجة، بما في ذلك فحص الأنواع (Type Checking)، توليد التعليمات البرمجية (Code Generation)، وتحسين التعليمات البرمجية (Code Optimization).
معالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing): تستخدم لتحليل الجمل وفهم معناها.
التحقق من صحة البيانات (Data Validation): تستخدم للتحقق من أن البيانات المدخلة تتوافق مع قواعد محددة.
أدوات تطوير البرمجيات (Software Development Tools): تستخدم لبناء أدوات مثل المدقق النحوي (Syntax Checker) والمحلل الدلالي (Semantic Analyzer).

مزايا وعيوب قواعد LR المنسوبة

المزايا:

الكفاءة: يمكن تقييم الصفات أثناء عملية التحليل، مما يجعلها فعالة للغاية من حيث الأداء.
المنهجية: توفر طريقة منهجية لتحديد دلالات اللغات الرسمية.
الدقة: يمكن استخدامها لتحديد دلالات معقدة بدقة عالية.
الدعم: مدعومة بشكل جيد من قبل العديد من الأدوات والمكتبات.

العيوب:

القيود: قد تكون محدودة في التعبير عن بعض أنواع الدلالات، خاصة تلك التي تتطلب تمريرات متعددة على شجرة التحليل.
التعقيد: يمكن أن تكون القواعد الدلالية معقدة وصعبة التصميم.
الصعوبة في التصحيح: تصحيح الأخطاء في القواعد الدلالية يمكن أن يكون صعبًا.

بدائل لقواعد LR المنسوبة

على الرغم من أن قواعد LR المنسوبة فعالة، إلا أن هناك بدائل أخرى يمكن استخدامها، خاصة عندما تكون القيود الموجودة في LR المنسوبة غير مقبولة. بعض هذه البدائل تشمل:

قواعد الإسناد ذات التمريرات المتعددة (Multi-pass Attribute Grammars): تسمح هذه القواعد بتقييم الصفات على عدة تمريرات على شجرة التحليل، مما يتيح التعبير عن دلالات أكثر تعقيدًا.
لغات برمجة خاصة بالمجال (Domain-Specific Languages – DSLs): يمكن تصميم لغات برمجة خاصة بالمجال لتسهيل تحديد دلالات معينة.
التحليل الدلالي المخصص (Custom Semantic Analysis): يمكن كتابة محلل دلالي مخصص لتلبية احتياجات معينة، دون التقيد بقيود قواعد الإسناد.

اختيار البديل المناسب يعتمد على المتطلبات المحددة للتطبيق.

أدوات ومكتبات لدعم قواعد LR المنسوبة

توجد العديد من الأدوات والمكتبات التي تدعم تطوير واستخدام قواعد LR المنسوبة، منها:

Yacc و Bison: مولدات المحللات التي تدعم قواعد الإسناد.
ANTLR: إطار عمل قوي لإنشاء المحللات، يدعم أيضًا قواعد الإسناد.
كوادر المترجمات (Compiler Frameworks): مثل LLVM، والتي توفر بنية تحتية لتطوير المترجمات، بما في ذلك دعم التحليل الدلالي.

اختيار الأداة أو المكتبة المناسبة يعتمد على اللغة المستهدفة (Target Language) وتعقيد المشروع.

خاتمة

قواعد LR المنسوبة هي أداة قوية لتحديد دلالات اللغات الرسمية. تتميز بالكفاءة والدقة والمنهجية، وتستخدم في العديد من التطبيقات، بما في ذلك تصميم المترجمات ومعالجة اللغات الطبيعية. على الرغم من وجود بعض القيود، تظل قواعد LR المنسوبة خيارًا شائعًا لتطوير أدوات معالجة اللغات والبرمجيات.