自下而上的解析从树的叶节点开始，并向上进行直到到达根节点为止。在这里，我们从一个句子开始，然后以相反的方式应用生产规则，以便到达开始符号。下图显示了可用的自底向上解析器。

Shift-Reduce解析

Shift-Reduce解析使用两个独特的步骤进行自底向上的解析。这些步骤称为移位步骤和减少步骤。

• 移位步骤：移位步骤是指输入指针前进到下一个输入符号(称为移位符号)。该符号被压入堆栈。移位的符号被视为解析树的单个节点。

• 缩减步骤：当解析器找到完整的语法规则(RHS)并将其替换为(LHS)时，称为缩减步骤。当堆栈顶部包含一个句柄时，会发生这种情况。为了减少这种负担，将在堆栈上执行POP功能，该函数会弹出句柄并将其替换为LHS非终结符。

LR解析器

LR解析器是一种非递归，移位减少，自底向上的解析器。它使用了各种各样的上下文无关语法，这使其成为最有效的语法分析技术。 LR解析器也称为LR(k)解析器，其中L代表输入流的从左到右扫描。 R代表反向最右导数的构造，k代表进行决策的超前符号的数量。

可以使用三种广泛使用的算法来构造LR解析器：

• SLR(1)–简单的LR解析器：
  • 适用于最小的语法
  • 状态数很少，因此表很小
  • 简单快速的施工
• LR(1)– LR解析器：
  • 完成整套LR(1)语法
  • 生成大表和大量状态
  • 施工缓慢
• LALR(1)–前瞻性LR解析器：
  • 适用于语法的中间大小
  • 状态数与SLR(1)中的相同

LR解析算法

在这里，我们描述了LR解析器的框架算法：

token = next_token()

repeat forever
   s = top of stack
   
   if action[s, token] = “shift si” then
      PUSH token
      PUSH si 
      token = next_token()
      
   else if action[s, token] = “reduce A::= β“ then 
      POP 2 * |β| symbols
      s = top of stack
      PUSH A
      PUSH goto[s,A]
      
   else if action[s, token] = “accept” then
      return
      
   else
      error()

LL与LR