[基础软件理论与实践] 第四节作业实现 yhgu2000

yhgu2000 yhgu2000 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 通过墨衍一键同步至各平台 可同步平台 CSDN微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年,写一次发全网 我也要 + 加入社区

这次作业因为期末考试和新冠耽搁了好久,现在终于有空给它做出来了……

作业信息

作业内容描述:

  1. 完成汇编器(assembler)中的encode函数。
  2. 使用C/C++/Rust实现支持课程中使用的指令的虚拟机。
  3. 完整实现加入函数调用机制的语言的编译器(compiler)
  4. 实现一个支持递归函数的解释器(interpreter)

作业实现

任务1和任务3

对于任务1和任务3,课程给出的示例代码已经完成了,这里就简要分析一下它的实现。

encode函数的重点在于Label伪指令的处理,它不需要生成字节码,只是用于指示GOTO指令的目标位置。示例代码的实现在碰到Label指令直接无操作,而在编码GOTO时查找标签的字节码序号,然后计算从序号到GOTO指令之间生成的字节码长度,将这个长度输出到字节码序列中,因此解释器在处理GOTO指令时,跳转目标是相对当前程序指针寻址的。

示例代码实现的任务3编译器和课上讲解的基本一致,只是为了处理递归函数专门为AST引入了一个Self结构:

type prim = Add | Mul | Self

type rec expr =
  | Cst(int)
  | Var(string)
  | Let(string, expr, expr)
  | Letfn(string, list<string>, expr, expr) // fnName args body let-scope
  | App(string, list<expr>)
  | Prim(prim, list<expr>)
  | If(expr, expr, expr)

我个人认为这么做并不能完全处理所有递归调用的情况,但是出于尊重示例代码、避免修改示例代码的考虑,权且认为它完成任务了。

任务2

和课程的区别在于:为了遵守 C++ 语言的类型规范,我在实现解释器时将程序链接和数据分开使用了两个栈,然后发现字节码里Call指令的参数个数元信息在我这里是多余的。

任务4

这里是示例代码 expr 的虚拟机代码:

open Expr

module List = Belt.List
module HMapS = Belt.HashMap.String

type rec value = Int(int) | Closure(envs, list<string>, expr)
and env = HMapS.t<value>
and envs = list<env>

let rec print = (value: value) => {
  switch value {
  | Int(i) => Js.log(`Int(${Belt.Int.toString(i)})`)
  | Closure(a, b, c) => {
    Js.log("Closure(")
    Js.log(a)
    Js.log(",")
    Js.log(b)
    Js.log(",")
    Js.log(c)
    Js.log(")")
  }
  }
}

let rec print_envs = (envs: envs) => {
  switch envs {
  | list{} => Js.log(None)
  | list{env, ...rest} => {
    Js.log(env)
    print_envs(rest)
  }
  }
}

let rec resolve_helper = (envs: envs, name: string) => {
  switch envs {
  | list{} => None
  | list{env, ...rest} => {
    let val = HMapS.get(env, name)
    if val == None { resolve_helper(rest, name) } else { val }
  }
  }
}

let resolve = (envs: envs, name: string): value => {
  let v = resolve_helper(envs, name)
  switch v {
  | Some(t) => t
  | None => {
    Js.log(name)
    print_envs(envs)
    assert false
  }
  }
}

let rec eval = (expr: expr, envs: envs): value => {
  let list{env, ..._} = envs

  switch expr {
  | Cst(n) => Int(n)
  | Var(s) => resolve(envs, s)

  | Let(name, e1, e2) => {
    HMapS.set(env, name, eval(e1, envs))
    eval(e2, envs)
  }
  | Letfn(name, args, body, scope) => {
    HMapS.set(env, name, Closure(envs, args, body))
    eval(scope, envs)
  }

  | App(name, args) => {
    let closure = resolve(envs, name)
    let Closure(cenvs, cargs, cexpr) = closure
    let nenv = HMapS.make(~hintSize=1)
    List.forEach2(cargs, args, (a, b) => HMapS.set(nenv, a, eval(b, envs)))
    HMapS.set(nenv, "@", closure)  // 上下文环境里的 "@" 就指向当前调用的函数
    eval(cexpr, list{nenv, ...cenvs})
  }

  | Prim(op, es) => {
    switch op {
    | Add => {
      let list{a, b, ..._} = es
      let Int(va) = eval(a, envs)
      let Int(vb) = eval(b, envs)
      Int(va + vb)
    }
    | Mul => {
      let list{a, b, ..._} = es
      let Int(va) = eval(a, envs)
      let Int(vb) = eval(b, envs)
      Int(va * vb)
    }
    | Self => {
      let closure = resolve(envs, "@")
      let Closure(cenvs, cargs, cexpr) = closure
      // 上下文环境里的 "@" 就指向当前调用的函数
      let nenv = HMapS.make(~hintSize=1)
      HMapS.set(nenv, "@", closure)
      List.forEach2(cargs, es, (a, b) => HMapS.set(nenv, a, eval(b, envs)))
      eval(cexpr, list{nenv, ...cenvs})
    }
    }
  }

  | If(e1, e2, e3) => {
    let Int(v1) = eval(e1, envs)
    if (v1 != 0) { eval(e2, envs) } else { eval(e3, envs) }
  }
  }
}

感觉基本写法和之前实现的lambda演算解释器差不多,就是在解释Self时需要稍稍处理一下。

...全文

相关推荐

IEC 60068-2-2 2025 中文 环境实验.rar

IEC 60068-2-2 2025 中文 环境实验.rar

cdming

基于容积卡尔曼滤波CKF的车辆状态估计Carsim和Matlab联合仿真(说明文档+仿真源文件+运行说明)

内容概要:本文详细介绍了基于容积卡尔曼滤波(CKF)的车辆状态估计方法,并结合Carsim与Matlab进行联合仿真验证。通过建立高精度的车辆三自由度动力学模型,利用CKF算法对车辆关键状态变量(如车速、侧偏角、横摆角速度等)进行非线性状态估计,有效克服了传统线性滤波方法在强非线性系统中的局限性,显著提升了复杂工况下的估计精度与鲁棒性。文档包含完整的仿真模型源文件、理论说明文档及详细的运行指南,系统阐述了CKF的数学原理、算法实现流程及其在车辆状态估计中的具体应用,并通过与EKF、UKF等滤波器的对比实验,充分验证了CKF在处理高度非线性问题时的优越性能。; 适合人群:具备一定车辆动力学、现代控制理论和MATLAB/Simulink仿真基础,从事自动驾驶、车辆状态估计、先进驾驶辅助系统(ADAS)或车辆动力学控制等相关研究的研发人员及研究生。; 使用场景及目标:① 深入掌握容积卡尔曼滤波(CKF)在非线性系统状态估计中的理论基础与工程实现方法;② 学习并实践Carsim与Matlab/Simulink联合仿真的建模、接口设置与数据交互全流程;③ 为智能网联汽车的环境感知、多传感器融合以及车辆状态反馈控制提供高精度、可靠的内部状态输入,进而提升整车控制系统的性能与安全性; 阅读建议:建议读者结合所提供的完整仿真源码与说明文档,按照运行说明逐步搭建仿真环境,重点关注CKF算法的构造细节、数值积分方法、容积点选取以及协方差矩阵的调参过程。同时,鼓励通过修改道路工况、添加噪声或对比其他滤波算法(如EKF、UKF)来深入理解不同算法的性能差异,从而深化对非线性滤波技术的认识。

抬头望远方

无人机关键点检测姿态估计数据集COCO+YOLO格式2246张1类别4关键点.md

亲爱的CSDN用户: 首先感谢你点进这个资源页面。我需要提前说明一个重要情况: **本资源原本已设置为“0积分下载”**,即作者希望完全免费共享。但CSDN平台有时会根据文件的下载热度、文件大小、用户权限等因素,**自动将部分资源的积分调整为非0数值**(如1积分、2积分、5积分等)。这是平台系统的自动行为,而非作者本人的设定。 **因此,如果你当前看到该资源的下载所需积分不是0(例如显示为1、2、3……),请谨慎决定是否下载。** 如果你按照非0积分支付并下载后发现资源内容不符合预期、链接失效,或者实际上该资源本应是免费的,作者无法为此承担积分损失或退还操作。**强烈建议:仅在页面显示为0积分时进行下载。** 另外,本资源描述中**并未直接提供具体的下载地址或外部链接**,因为它本身是一个通过CSDN官方上传通道提交的文件/内容包。如果你看到描述中没有外部网盘地址,这是正常的——资源文件应通过CSDN内置的“下载”按钮获取。若因平台积分显示异常导致你支付了积分,请优先联系CSDN客服咨询积分退还政策,作者没有权限修改平台自动设定的积分值。 感谢你的理解与支持。技术分享本应开放,但受限于平台规则,特此提醒如上。祝学习进步!

fl176831

MATLAB模拟二阶测量仪器的阶跃响应,比较重、临界、轻和设计最优阻尼比。.zip

1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

海神之光

conda `messages()` 编码 Bug 修复工具

conda `messages()` 编码 Bug 修复工具

Tony Einstein
评论
收藏 已收藏
分享
返回顶部
yhgu2000
raelidea 231 成员 35 内容