編譯原理研究現狀

㈠ 計算機科學與技術專業的現狀及前景

計算機科學與技術專業培養和造就適應社會主義現代化建設需要，德智體全面發展、基礎扎實、知識面寬、能力強、素質高具有創新精神，系統掌握計算機硬體、軟體的基本理論與應用基本技能，具有較強的實踐能力，能在企事業單位、政府機關、行政管理部門從事計算機技術研究和應用，硬體、軟體和網路技術的開發，計算機管理和維護的應用型專門技術人才。

本專業學生主要學習計算機科學與技術方面的基本理論和基本知識，接受從事研究與應用計算機的基本訓練，具有研究和開發計算機系統的基本能力。

本科畢業生應獲得以下幾方面的知識和能力：

1．掌握計算機科學與技術的基本理論、基本知識；

2．掌握計算機系統的分析和設計的基本方法；

3．具有研究開發計算機軟、硬體的基本能力；

4．了解與計算機有關的法規；

5．了解計算機科學與技術的發展動態；

6．掌握文獻檢索、資料查詢的基本方法，具有獲取信息的能力。

主要課程：電路原理、模擬電子技術、數字邏輯、數值分析、計算機原理、微型計算機技術、計算機系統結構、計算機網路、高級語言、匯編語言、數據結構、操作系統、資料庫原理、編譯原理、圖形學、人工智慧、計算方法、離散數學、概率統計、線性代數以及演算法設計與分析、人機交互、面向對象方法、計算機英語等。

主要實踐性教學環節：包括電子工藝實習、硬體部件設計及調試、計算機基礎訓練、課程設計、計算機工程實踐、生產實習、畢業設計(論文)。

修業年限：四年

授予學位：工學學士

㈡ 編譯原理的發展歷程

在20世紀40年代，由於馮·諾伊曼在存儲-程序計算機方面的先鋒作用，編寫一串代碼或程序已成必要，這樣計算機就可以執行所需的計算。開始時，這些程序都是用機器語言 （machine language ）編寫的。機器語言就是表示機器實際操作的數字代碼，例如：
C7 06 0000 0002 表示在IBM PC 上使用的Intel 8x86處理器將數字2移至地址0 0 0 0 （16進制）的指令。
但編寫這樣的代碼是十分費時和乏味的，這種代碼形式很快就被匯編語言（assembly language ）代替了。在匯編語言中，都是以符號形式給出指令和存儲地址的。例如，匯編語言指令 MOV X,2 就與前面的機器指令等價（假設符號存儲地址X是0 0 0 0 ）。匯編程序（assembler ）將匯編語言的符號代碼和存儲地址翻譯成與機器語言相對應的數字代碼。
匯編語言大大提高了編程的速度和准確度，人們至今仍在使用著它，在編碼需要極快的速度和極高的簡潔程度時尤為如此。但是，匯編語言也有許多缺點：編寫起來也不容易，閱讀和理解很難；而且匯編語言的編寫嚴格依賴於特定的機器，所以為一台計算機編寫的代碼在應用於另一台計算機時必須完全重寫。
發展編程技術的下一個重要步驟就是以一個更類似於數學定義或自然語言的簡潔形式來編寫程序的操作，它應與任何機器都無關，而且也可由一個程序翻譯為可執行的代碼。例如，前面的匯編語言代碼可以寫成一個簡潔的與機器無關的形式 x = 2。
在1954年至1957年期間，IBM的John Backus帶領的一個研究小組對FORTRAN語言及其編譯器的開發，使得上面的擔憂不必要了。但是，由於當時處理中所涉及到的大多數程序設計語言的翻譯並不為人所掌握，所以這個項目的成功也伴隨著巨大的辛勞。幾乎與此同時，人們也在開發著第一個編譯器， Noam Chomsky開始了他的自然語言結構的研究。他的發現最終使得編譯器結構異常簡單，甚至還帶有了一些自動化。Chomsky的研究導致了根據語言文法（grammar ，指定其結構的規則）的難易程度以及識別它們所需的演算法來為語言分類。正如現在所稱的-與喬姆斯基分類結構（Chomsky hierarchy ）一樣-包括了文法的4個層次：0型、1型、2型和3型文法，且其中的每一個都是其前者的專門化。2型（或上下文無關文法（context-free grammar ））被證明是程序設計語言中最有用的，而且今天它已代表著程序設計語言結構的標准方式。
分析問題（ parsing problem ，用於限定上下文無關語言的識別的有效演算法）的研究是在20世紀60年代和70年代，它相當完善地解決了這一問題， 現在它已是編譯理論的一個標准部分。它們與喬姆斯基的3型文法相對應。對它們的研究與喬姆斯基的研究幾乎同時開始，並且引出了表示程序設計語言的單詞（或稱為記號）的符號方式。
人們接著又深化了生成有效的目標代碼的方法，這就是最初的編譯器，它們被一直使用至今。人們通常將其誤稱為優化技術（optimization technique ），但因其從未真正地得到過被優化了的目標代碼而僅僅改進了它的有效性，因此實際上應稱作代碼改進技術（code improvement technique ）。
這些程序最初被稱為編譯程序-編譯器，但更確切地應稱為分析程序生成器 （parser generator ），這是因為它們僅僅能夠自動處理編譯的一部分。這些程序中最著名的是 Yacc （yet another compiler- compiler），它是由Steve Johnson在1975年為Unix系統編寫的。
類似地，有窮自動機的研究也發展了另一種稱為掃描程序生成器 （scanner generator ）的工具，Lex （與Yacc同時，由Mike Lesk為Unix系統開發的）是這其中的佼佼者。在20世紀70年代後期和80年代早期，大量的項目都關注於編譯器其他部分的生成自動化，這其中就包括代碼生成。這些嘗試並未取得多少成功，這大概是因為操作太復雜而人們又對其不甚了解。
編譯器設計最近的發展包括：首先，編譯器包括了更為復雜的演算法的應用程序，它用於推斷或簡化程序中的信息；這又與更為復雜的程序設計語言（可允許此類分析）的發展結合在一起。其中典型的有用於函數語言編譯的Hindle y - Milner類型檢查的統一演算法。
其次，編譯器已越來越成為基於窗口的交互開發環境（interactive development environment，IDE ）的一部 分，它包括了編輯器、鏈接程序、調試程序以及項目管理程序。這樣的IDE的標准並沒有多少， 但是已沿著這一方向對標準的窗口環境進行開發了。

㈢ 編譯原理學了有什麼用

對大多數人來說，學過編譯原理，應該可以知道對於很多代碼的優化，編譯器其實可以做好，不需要自己寫代碼的時候杞人憂天。在通用、局部的優化上，甚至編譯器往往做得比程序員好。

大概率會意識到編譯原理背後的故事，也許會沉迷在某個方向，也許還會樂於看一些奇妙的parser構建方式。

大概還可能會去學習類型系統，發現形式化的故事似乎在很多方面都有對應的版本，而後，他們也許會嘗試走向研究，去挑戰目前都沒有好好解決的代碼優化問題，也許會走向應用，用起LLVM，在上面加個target，支持一些新硬體，做個新語言的前端等。

編譯原理是計算機專業的一門重要專業課，旨在介紹編譯程序構造的一般原理和基本方法。內容包括語言和文法、詞法分析、語法分析、語法制導翻譯、中間代碼生成、存儲管理、代碼優化和目標代碼生成。 編譯原理是計算機專業設置的一門重要的專業課程。

編譯原理課程是計算機相關專業學生的必修課程和高等學校培養計算機專業人才的基礎及核心課程，同時也是計算機專業課程中最難及最挑戰學習能力的課程之一。編譯原理課程內容主要是原理性質，高度抽象。

編譯可以分為五個基本步驟:詞法分析、語法分析、語義分析及中間代碼的生成、優化、目標代碼的生成。這是每個編譯器都必須的基本步驟和流程, 從源頭輸入高級語言源程序輸出目標語言代碼。

1、詞法分析

詞法分析器是通過詞法分析程序對構成源程序的字元串從左到右的掃描, 逐個字元地讀, 識別出每個單詞符號, 識別出的符號一般以二元式形式輸出, 即包含符號種類的編碼和該符號的值。

詞法分析器一般以函數的形式存在, 供語法分析器調用。當然也可以一個獨立的詞法分析器程序存在。完成詞法分析任務的程序稱為詞法分析程序或詞法分析器或掃描器。

2、語法分析

語法分析是編譯過程的第二個階段。這階段的任務是在詞法分析的基礎上將識別出的單詞符號序列組合成各類語法短語, 如「語句」, 「表達式」等.語法分析程序的主要步驟是判斷源程序語句是否符合定義的語法規則, 在語法結構上是否正確。

而一個語法規則又稱為文法, 喬姆斯基將文法根據施加不同的限制分為0型、1型、2型、3型文法, 0型文法又稱短語文法, 1型稱為上下文有關文法, 2型稱為上下文無關文法, 3型文法稱為正規文法, 限制條件依次遞增。

3、語義分析

詞法分析注重的是每個單詞是否合法, 以及這個單詞屬於語言中的哪些部分。語法分析的上下文無關文法注重的是輸入語句是否可以依據文法匹配產生式。

那麼, 語義分析就是要了解各個語法單位之間的關系是否合法。實際應用中就是對結構上正確的源程序進行上下文有關性質的審查, 進行類型審查等。

4、中間代碼生成與優化

在進行了語法分析和語義分析階段的工作之後, 有的編譯程序將源程序變成一種內部表示形式, 這種內部表示形式叫做中間語言或中間表示或中間代碼。

所謂「中間代碼」是一種結構簡單、含義明確的記號系統, 這種記號系統復雜性介於源程序語言和機器語言之間, 容易將它翻譯成目標代碼。另外, 還可以在中間代碼一級進行與機器無關的優化。

5、目標代碼的生成

根據優化後的中間代碼, 可生成有效的目標代碼。而通常編譯器將其翻譯為匯編代碼, 此時還需要將匯編代碼經匯編器匯編為目標機器的機器語言。

6、出錯處理

編譯的各個階段都有可能發現源碼中的錯誤, 尤其是語法分析階段可能會發現大量的錯誤, 因此編譯器需要做出錯處理, 報告錯誤類型及錯誤位置等信息。

㈣ 編譯原理是不是超級復雜

談不上超級復雜，屬於本科就能入門的技術。
當然如果專研下去的話，很多博士和教授也在研究這方面的課題。
難度的話，應該是比高數和大學物理簡單一點的，比起普通的編程課課要難。應該和嵌入式開發入門難度差不多的感覺。

㈤ 高手介紹計算機考研現狀

我是合肥工業大學（1本，211）計算機專業的碩士研究生，本科也在那讀的。鄙人認為（這里僅說軟體），因為你是轉專業，大二最重要的一門專業課「數據結構」，你恐怕需要好好研究一下，就找本C語言版的吧，問問他們用什麼書比較好，最好薄一點，先上手。對最基本的結構，棧、隊列、鏈表、二叉樹等，寫幾個類動手實現一下會很有幫助。而且這門課在計算機考研中也占很大比重，不過如果僅僅為了考研，多做些題目也能應付的了。編程方面如果你有一定C的基礎，如果想學java，機械工業的《Thinking in Java 》是很好的，如果是c++，華中科技大學的《Essential c++》是非常適合的，那上邊的編程題後面都有詳解。我個人覺得，通過學習數據結構、實現其中的演算法，譬如最簡單的冒泡排序或是求二叉樹的高度等，可以很好的大好編程基礎；如果自己設計一個鏈表類，就能對類有個淺顯認識。當然，這只是個開始。學習c++，如果沒有一年的練習和至少編一個1000行的程序的話，對於其中多態、抽象基類等機制和為什麼要面向對象是沒有感覺的。網路方面，現在關注比較多的是網路安全、加密演算法、分布式計算等，其實也是離不開編程。其實編程和網路是分不開的。譬如構建一個客戶-伺服器模式。如果從考研角度，自然是做題就行了。考研和學習計算機原本就是兩碼事。現在據說如果公司比較小，他看重的是動手能力，能否短期內給他帶來效益；若是大公司，一個研究生文憑還是蠻有用的。補充一下，大三的「操作系統」、「資料庫」、「計算機網路」很重要，「編譯原理」盡量學吧，呵呵。

㈥ 為什麼要學習編譯原理(轉）

大學課程為什麼要開設編譯原理呢？這門課程關注的是編譯器方面的產生原理和技術問題，似乎和計算機的基礎領域不沾邊，可是編譯原理卻一直作為大學本科的必修課程，同時也成為了研究生入學考試的必考內容。編譯原理及技術從本質上來講就是一個演算法問題而已，當然由於這個問題十分復雜，其解決演算法也相對復雜。我們學的數據結構與演算法分析也是講演算法的，不過講的基礎演算法，換句話說講的是演算法導論，而編譯原理這門課程講的就是比較專註解決一種的演算法了。在20世紀50年代，編譯器的編寫一直被認為是十分困難的事情，第一Fortran的編譯器據說花了18年的時間才完成。在人們嘗試編寫編譯器的同時，誕生了許多跟編譯相關的理論和技術，而這些理論和技術比一個實際的編譯器本身價值更大。就猶如數學家們在解決著名的哥德巴赫猜想一樣，雖然沒有最終解決問題，但是其間誕生不少名著的相關數論。 推薦參考書 雖然編譯理論發展到今天，已經有了比較成熟的部分，但是作為一個大學生來說，要自己寫出一個像TurbocC,Java那樣的編譯器來說還是太難了。不僅寫編譯器困難，學習編譯原理這門課程也比較困難。 第一本書的原名叫《CompilersPrinciples,Techniques,andTools》,另外一個響亮的名字就是龍書。原因是這本書的封面上有條紅色的龍，也因為獗臼樵詒嘁朐?砘?嘴域確實?忻?所以很多國外的學者都直接取名為龍書。最近機械工業出版社已經出版了此書的中文版，名字就叫《編譯原理》。該書出的比較早，大概是在85或86年編寫完成的，作者之一還是著名的貝爾實驗室的科學家。裡面講解的核心編譯原理至今都沒有變過，所以一直到今天，它的價值都非凡。這本書最大的特點就是一開始就通過一個實際的小例子，把編譯原理的大致內容羅列出來，讓很多編譯原理的初學者很快心裡有了個底,也知道為什麼會有這些理論，怎麼運用這些理論。而這一點是我感覺國內的教材缺乏的東西，所以國內的教材都不是寫給願意自學的讀者，總之讓人看了半天，卻不知道裡面的東西有什麼用。 第二本書的原名叫《ModernCompilerDesign》,中文名字叫做《現代編譯程序設計》。該書由人民郵電出版社所出。此書比較關注的是編譯原理的實踐，書中給出了不少的實際程序代碼，還有很多實際的編譯技術問題等等。此書另外一個特點就是其現代而字。在傳統的編譯原理教材中，你是不可能看到如同Java中的垃圾回收等演算法的。因為Java這樣的解釋執行語言是在近幾年才流行起來的東西。如果你想深入學習編譯原理的理論知識，那麼你肯定得看前面那本龍書，如果你想自己動手做一個先進的編譯器，那麼你得看這本《現代編譯程序設計》。 第三本書就是很多國內的編譯原理學者都推薦的那本《編譯原理及實踐》。或許是這本書引入國內比較早吧，我記得我是在高中就買了這本書，不過也是在前段時間才把整本書看完。此書作為入門教程也的確是個不錯的選擇。書中給出的編譯原理講解也相當細致，雖然不如前面的龍書那麼深入，但是很多地方都是點到為止，作為大學本科教學已經是十分深入了。該書的特點就是注重實踐，不過感覺還不如前面那本《現代編譯程序設計》的實踐味道更重。此書的重點還是在原理上的實踐，而非前面那本那樣的技術實踐。《編譯原理及實踐》在講解編譯原理的各個部分的同時，也在逐步實踐一個現代的編譯器TinyC.等你把整本書看完，差不多自己也可以寫一個TinyC了。作者還對Lex和Yacc這兩個常用的編譯相關的工具進行了很詳細的說明，這一點也是很難在國內的教材中看到的。 推薦了這三本教材，都有英文版和中文版的。很多英文好的同學只喜歡看原版的書，不我的感覺是這三本書的翻譯都很不錯，沒有必要特別去買英文版的。理解理論的實質比理解表面的文字更為重要。 編譯原理的實質 幾乎每本編譯原理的教材都是分成詞法分析，語法分析（LL演算法，遞歸下降演算法，LR演算法），語義分析，運行時環境，中間代碼，代碼生成，代碼優化這些部分。其實現在很多編譯原理的教材都是按照85,86出版的那本龍書來安排教學內容的，所以那本龍書的內容格式幾乎成了現在編譯原理教材的定式，包括國內的教材也是如此。一般來說，大學裡面的本科教學是不可能把上面的所有部分都認真講完的，而是比較偏重於前面幾個部分。像代碼優化那部分東西，就像個無底洞一樣，如果要認真講，就是單獨開一個學期的課也不可能講得清楚。所以，一般對於本科生，對詞法分析和語法分析掌握要求就相對要高一點了。 詞法分析相對來說比較簡單。可能是詞法分析程序本身實現起來很簡單吧，很多沒有學過編譯原理的人也同樣可以寫出各種各樣的詞法分析程序。不過編譯原理在講解詞法分析的時候，重點把正則表達式和自動機原理加了進來，然後以一種十分標準的方式來講解詞法分析程序的產生。這樣的做法道理很明顯，就是要讓詞法分析從程序上升到理論的地步。 語法分析部分就比較麻煩一點了。現在一般有兩種語法分析演算法，LL自頂向下演算法和LR自底向上演算法。LL演算法還好說，到了LR演算法的時候，困難就來了。很多自學編譯原理的都是遇到LR演算法的理解成問題後就放棄了自學。其實這些東西都是只要大家理解就可以了，又不是像詞法分析那樣非得自己寫出來才算真正的會。像LR演算法的語法分析器，一般都是用工具Yacc來生成，實踐中完全沒有比較自己來實現。對於LL演算法中特殊的遞歸下降演算法，因為其實踐十分簡單，那麼就應該要求每個學生都能自己寫。當然，現在也有不少好的LL演算法的語法分析器，不過要是換在非C平台，比如Java,Delphi,你不能運用YACC工具了，那麼你就只有自己來寫語法分析器。 等學到詞法分析和語法分析時候，你可能會出現這樣的疑問：詞法分析和語法分析到底有什麼？就從編譯器的角度來講，編譯器需要把程序員寫的源程序轉換成一種方便處理的數據結構（抽象語法樹或語法樹）,那麼這個轉換的過程就是通過詞法分析和語法分析的。其實詞法分析並非一開始就被列入編譯器的必備部分，只是我們為了簡化語法分析的過程，就把詞法分析這種繁瑣的工作單獨提取出來，就成了現在的詞法分析部分。除了編譯器部分，在其它地方，詞法分析和語法分析也是有用的。比如我們在DOS,Unix,Linux下輸入命令的時候，程序如何分析你輸入的命令形式，這也是簡單的應用。總之，這兩部分的工作就是把不規則的文本信息轉換成一種比較好分析好處理的數據結構。那麼為什麼編譯原理的教程都最終把要分析的源分析轉換成樹這種數據結構呢？數據結構中有Stack,Line,List這么多數據結構，各自都有各自的特點。但是Tree這種結構有很強的遞歸性，也就是說我們可以把Tree的任何結點Node提取出來後，它依舊是一顆完整的Tree。這一點符合我們現在編譯原理分析的形式語言，比如我們在函數裡面使用函樹，循環中使用循環，條件中使用條件等等，那麼就可以很直觀地表示在Tree這種數據結構上。同樣，我們在執行形式語言的程序的時候也是如此的遞歸性。在編譯原理後面的代碼生成的部分，就會介紹一種堆棧式的中間代碼，我們可以根據分析出來的抽象語法樹，很容易，很機械地運用遞歸遍歷抽象語法樹就可以生成這種指令代碼。而這種代碼其實也被廣泛運用在其它的解釋型語言中。像現在流行的Java,.NET，其底層的位元組碼bytecode,可以說就是這中基於堆棧的指令代碼的。 關於語義分析，語法制導翻譯，類型檢查等等部分，其實都是一種完善前面得到的抽象語法樹的過程。比如說，我們寫C語言程序的時候，都知道，如果把一個浮點數直接賦值給一個整數，就會出現類型不匹配，那麼C語言的編譯器是怎麼知道的呢？就是通過這一步的類型檢查。像C++語言這中支持多態函數的語言，這部分要處理的問題就更多更復雜了。大部編譯原理的教材在這部分都是講解一些比較好的處理策略而已。因為新的問題總是在發生，舊的辦法不見得足夠解決。 本來說，作為一個編譯器，起作用的部分就是用戶輸入的源程序到最終的代碼生成。但是在講解最終代碼生成的時候，又不得不講解機器運行環境等內容。因為如果你不知道機器是怎麼執行最終代碼的，那麼你當然無法知道如何生成合適的最終代碼。這部分內容我自我感覺其意義甚至超過了編譯原理本身。因為它會把一個計算機的程序的運行過程都通通排在你面前，你將來可能不會從事編譯器的開發工作，但是只要是和計算機軟體開發相關的領域,都會涉及到程序的執行過程。運行時環境的講解會讓你更清楚一個計算機程序是怎麼存儲，怎麼裝載，怎麼執行的。關於部分的內容，我強烈建議大家看看龍書上的講解，作者從最基本的存儲組織，存儲分配策略，非局部名字的訪問，參數傳遞，符號表到動態存儲分配(malloc,new)都作了十分詳細的說明。這些東西都是我們編寫平常程序的時候經常要做的事情，但是我們卻少去探求其內部是如何完成。 關於中間代碼生成，代碼生成,代碼優化部分的內容就實在不好說了。國內很多教材到了這部分都會很簡單地走馬觀花講過去，學生聽了也只是作為了解，不知道如何運用。不過這部分內容的東西如果要認真講，單獨開一學期的課程都講不完。在《編譯原理及實踐》的書上，對於這部分的講解就恰到好處。作者主要講解的還是一種以堆棧為基礎的指令代碼，十分通俗易懂，讓人看了後，很容易模仿，自己下來後就可以寫自己的代碼生成。當然，對於其它代碼生成技術，代碼優化技術的講解就十分簡單了。如果要仔細研究代碼生成技術，其實另外還有本叫做《》,那本書現在由機械工業出版社引進的，十分厚重，而且是英文原版。不過這本書我沒有把它列為推薦書給大家，畢竟能把龍書的內容搞清楚，在中國已經就算很不錯的高手了，到那個時候再看這本《》也不遲。代碼優化部分在大學本科教學中還是一個不太重要的部分，就是算是實踐過程中，相信大家也不太運用得到。畢竟，自己做的編譯器能正確生成執行代碼已經很不錯了，還談什麼優化呢？ 編譯原理的課程畢竟還只是講解原理的課程，不是專門的編譯技術課程。這兩門課程是有很大的區別的。編譯技術更關注實際的編寫編譯器過程中運用到的技術，而原理的課

㈦ 計算機科學目前的熱門研究方向和應用都有哪些

計算機科學目前的熱門研究方向和應用都有：數據結構,操作系統,計算機系統結構,編譯原理,離散數學,計算機網路等。各個學校的考試科目是有差異的,你要想報考哪個學校,就登陸他們的網站,去他們網站上看招生簡章。

計算機科學：

計算機科學，研究計算機及其周圍各種現象和規律的科學，亦即研究計算機系統結構、程序系統（即軟體）、人工智慧以及計算本身的性質和問題的學科。計算機科學是一門包含各種各樣與計算和信息處理相關主題的系統學科，從抽象的演算法分析、形式化語法等等，到更具體的主題如編程語言、程序設計、軟體和硬體等。計算機科學分為理論計算機科學和實驗計算機科學兩個部分。

㈧ 什麼是編譯原理

編譯原理是計算機專業的一門重要專業課，旨在介紹編譯程序構造的一般原理和基本方法。內容包括語言和文法、詞法分析、語法分析、語法制導翻譯、中間代碼生成、存儲管理、代碼優化和目標代碼生成。 編譯原理是計算機專業設置的一門重要的專業課程。雖然只有少數人從事編譯方面的工作，但是這門課在理論、技術、方法上都對學生提供了系統而有效的訓練，有利於提高軟體人員的素質和能力。
這門課程關注的是編譯器方面的產生原理和技術問題，似乎和計算機的基礎領域不沾邊，可是編譯原理卻一直作為大學本科的 必修課程，同時也成為了研究生入學考試的必考內容。編譯原理及技術從本質上來講就是一個演算法問題而已，當然由於這個問題十分復雜，其解決演算法也相對復雜。 我們學的數據結構與演算法分析也是講演算法的，不過講的基礎演算法，換句話說講的是演算法導論，而編譯原理這門課程講的就是比較專註解決一種的演算法了。在20世紀 50年代，編譯器的編寫一直被認為是十分困難的事情，第一Fortran的編譯器據說花了18年的時間才完成。在人們嘗試編寫編譯器的同時，誕生了許多跟 編譯相關的理論和技術，而這些理論和技術比一個實際的編譯器本身價值更大。就猶如數學家們在解決著名的哥德巴赫猜想一樣，雖然沒有最終解決問題，但是其間 誕生不少名著的相關數論。

㈨ 編譯原理技術有哪些應用呢

編譯原理，說得通俗易懂一些就是：讓機器通過某種機制和規則，將一種由人們書寫的高級程序代碼，經過若干步驟，最終翻譯成機器可理解執行的二進制代碼。
編譯原理技術的具體應用，例如：
（1）、我們用戶通常編寫的 C/C++ 程序源代碼（*.C/*.CPP），通過 Microsoft Visual C++ 編譯器，將由人工書寫的 C/C++ 語言程序源代碼（*.C/*.CPP），最終翻譯成機器可執行的二進制代碼（*.EXE）；
（2）、人工智慧領域中的自然語言處理、機器翻譯技術（例如：英/漢翻譯、日/漢翻譯系統等）等，都需要使用到編譯原理技術。

㈩ 編譯原理是人工智慧的研究領域嗎

人工智慧不研究編譯原理，主要是研究神經網路，並應用於語音/語義識別、圖像識別、圖像處理、無人駕駛等領域。