我们知道2型文法( CFG )，它的每个产生式类型都是 α→β ,其中 α ∈ VN , β ∈ (VN∪VT)*。
例如, 一个表达式的文法:
最终推导出 id + (id + id) 的句子，那么它的推导过程就会构成一颗树，即 CFG 分析树：
从分析树可以看出，我们从文法开始符号起，不断地利用产生式的右部替换产生式左部的非终结符，最终推导出我们想要的句子。这种方式我们称为自顶向下分析法。
从文法开始符号起，不断用非终结符的候选式(即产生式)替换当前句型中的非终结符，最终得到相应的句子。
在每一步推导过程中，我们需要做两个选择:
因为一个句型中，可能存在多个非终结符，我们就不确定选择那一个非终结符进行替换。
对于这种情况，我们就需要做强制规定，每次都选择句型中第一个非终结符进行替换(或者每次都选择句型中最后一个非终结符进行替换)。
自顶向下的语法分析采用最左推导方式，即总是选择每个句型的最左非终结符进行替换。
最终的结果是要推导出一个特定句子(例如 id + (id + id) )。
我们将特定句子看成一个输入字符串，而每一个非终结符对应一个处理方法，这个处理方法用来匹配输入字符串的部分，算法如下:
方法解析:
这种方式称为递归下降分析( Recursive-Descent Parsing )：
当选择的候选式不正确，就需要回溯( backtracking )，重新选择候选式，进行下一次尝试匹配。因为要不断的回溯，导致分析效率比较低。
这种方式叫做预测分析( Predictive Parsing )：
要实现预测分析，我们必须保证从文法开始符号起，每一个推导过程中，当前句型最左非终结符 A 对于当前输入字符 a ,只能得到唯一的 A 候选式。
根据上面的解决方法，我们首先想到，如果非终结符 A 的候选式只有一个以终结符 a 开头候选式不就行了么。
进而我们可以得出，如果一个非终结符 A ，它的候选式都是以终结符开头，并且这些终结符都各不相同，那么本身就符合预测分析了。
这就是S_文法，满足下面两个条件:
例子:
这就是一个典型的S_文法，它的每一个非终结符遇到任一终结符得到候选式是确定的。如 S ->aA | bAB , 只有遇到终结符 a 和 b 的时候，才能返回 S 的候选式，遇到其他终结符时，直接报错，匹配不成功。
虽然S_文法可以实现预测分析，但是从它的定义上看，S_文法不支持空产生式(ε产生式)，极大地限制了它的应用。
什么是空产生式(ε产生式)？
例子
这里 A 有了空产生式，那么 S 的产生式组 S ->aA | bAB ，就可以是 a | bB ,这样 a , bb , bc 就变成这个文法 G 的新句子了。
根据预测分析的定义，非终结符对于任一终结符得到的产生式是确定的，要么能获取唯一的产生式，要么不匹配直接报错。
那么空产生式何时被选择呢？
由此可以引入非终结符 A 的后继符号集的概念:
定义: 由文法 G 推导出来的所有句型，可以出现在非终结符 A 后边的终结符 a 的集合，就是这个非终结符 A 的后继符号集，记为 FOLLOW(A) 。
因此对于 A ->ε 空产生式，只要遇到非终结符 A 的后继符号集中的字符，可以选择这个空产生式。
那么对于 A ->a 这样的产生式，只要遇到终结符 a 就可以选择了。
由此我们引入的产生式可选集概念:
定义: 在进行推导时，选用非终结符 A 一个产生式 A→β 对应的输入符号的集合，记为 SELECT(A→β)
因为预测分析要求非终结符 A 对于输入字符 a ,只能得到唯一的 A 候选式。
那么对于一个文法 G 的所有产生式组，要求有相同左部的产生式，它们的可选集不相交。
在 S_文法基础上，我们允许有空产生式，但是要做限制:
将上面例子中的文法改造:
但是q_文法的产生式不能是非终结符打头，这就限制了其应用，因此引入LL(1)文法。
LL(1)文法允许产生式的右部首字符是非终结符，那么怎么得到这个产生式可选集。
我们知道对于产生式:
定义: 给定一个文法符号串 α ， α 的 串首终结符集 FIRST(α) 被定义为可以从 α 推导出的所有串首终结符构成的集合。
定义已经了解清楚了，那么该如何求呢？
例如一个文法符号串 BCDe , 其中 B C D 都是非终结符， e 是终结符。
因此对于一个文法符号串 X1X2 … Xn ，求解 串首终结符集 FIRST(X1X2 … Xn) 算法:
但是这里有一个关键点，如何求非终结符的串首终结符集？
因此对于一个非终结符 A , 求解 串首终结符集 FIRST(A) 算法:
这里大家可能有个疑惑，怎么能将 FIRST(Bβ) 添加到 FIRST(A) 中，如果问文法符号串 Bβ 中包含非终结符 A ，就产生了循环调用的情况，该怎么办?
对于 串首终结符集 ，我想大家疑惑的点就是，串首终结符集到底是针对 文法符号串 的，还是针对 非终结符 的，这个容易弄混。
其实我们应该知道， 非终结符 本身就属于一个特殊的 文法符号串 。
而求解 文法符号串 的串首终结符集，其实就是要知道文法符号串中每个字符的串首终结符集:
上面章节我们知道了，对于非终结符 A 的 后继符号集 :
就是由文法 G 推导出来的所有句型，可以出现在非终结符 A 后边的终结符的集合，记为 FOLLOW(A) 。
仔细想一下，什么样的终结符可以出现在非终结符 A 后面，应该是在产生式中就位于 A 后面的终结符。例如 S ->Aa ，那么终结符 a 肯定属于 FOLLOW(A) 。
因此求非终结符 A 的 后继符号集 算法：
如果非终结符 A 是产生式结尾，那么说明这个产生式左部非终结符后面能出现的终结符，也都可以出现在非终结符 A 后面。
我们可以求出 LL(1) 文法中每个产生式可选集:
根据产生式可选集，我们可以构建一个预测分析表，表中的每一行都是一个非终结符，表中的每一列都是一个终结符，包括结束符号 $ ，而表中的值就是产生式。
这样进行语法推导的时候，非终结符遇到当前输入字符，就可以从预测分析表中获取对应的产生式了。
有了预测分析表，我们就可以进行预测分析了，具体流程:
可以这么理解：
我们知道要实现预测分析，要求相同左部的产生式，它们的可选集是不相交。
但是有的文法结构不符合这个要求，要进行改造。
如果相同左部的多个产生式有共同前缀，那么它们的可选集必然相交。
例如:
那么如何进行改造呢？
其实很简单，进行如下转换:
如此文法的相同左部的产生式，它们的可选集是不相交，符合现预测分析。
这种改造方法称为 提取公因子算法 。
当我们自顶向下的语法分析时，就需要采用最左推导方式。
而这个时候，如果产生式左部和产生式右部首字符一样(即A→Aα)，那么推导就可能陷入无限循环。
例如:
因此对于:
文法中不能包含这两种形式，不然最左推导就没办法进行。
例如:
它能够推导出如下:
你会惊奇的发现，它能推导出 b 和 (a)* (即由 0 个 a 或者无数个 a 生成的文法符号串)。其实就可以改造成:
因此消除 直接左递归 算法的一般形式：
例如:
消除间接左递归的方法就是直接带入消除，即
消除间接左递归算法：
这个算法看起来描述很多，其实理解起来很简单：
思考 : 我们通过 Ai ->Ajβ 来判断是不是间接左递归，那如果有产生式 Ai ->BAjβ 且 B ->ε ,那么它是不是间接左递归呢？
间接地我们可以推出如果一个产生式 Ai ->αAjβ 且 FIRST(α) 包括空串ε，那么这个产生式是不是间接左递归。
1.文法不含左递归，没有公共左因子2.对于文法中的每个非终结符A的产生式的候选首符集两两不相交。
3.对于文法中的每个非终结符A，它存在某个候选首符集包括ε，则FIRST（A）∩FOLLOW（A）=空
满足以上条件的文法为LL（1）文法
