[发明专利]一种从非合流图文法到合流图文法的转换方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机软件技术领域，涉及一种软件形式化方法与工具，具体是一种从非合流图文法到合流图文法的转换方法。

背景技术

图文法是对图进行定义和语法结构分析的形式化方法。近年来，图文法已广泛应用于可视化语言领域，是软件系统形式化建模、描述、分析、转换和验证的形式化工具。图文法主要包括上下文相关和上下文无关两大类，每一类图文法又包含若干个形式框架。一个图文法形式框架一般由图产生式的形式定义、图柄定义、嵌入规则与子图替换方法和所生成图语言的形式定义，以及一个与之对应的规约算法组成。而一个图文法形式框架的图文法实例则由一个初始图和一组具体的图产生式构成，其中，一个图产生式由一对（称为左图和右图）满足一定约束的图构成。在上下文相关图文法中，基础的形式框架主要包括LGG（Layered Graph Grammar）、RGG（Reserved Graph Grammar）、CAGG（Context-Attributed Graph Grammar）和EGG（Edged Graph Grammar）四种，其中LGG产生式中上下文是显示化表示的，即以结点及与之相连的边的形式来描述产生式的上下文情况，而其他形式框架产生式中上下文则是隐式化表示的，即以一种非结点形式的抽象表示方式，如附加于结点之上的顶点和属性等。

作为一种软件形式化方法和工具，图文法的一般应用途径为：依据一个图文法形式框架的产生式形式设计一组具体的图产生式（也就是图文法实例）来描述应用中所涉及的图形式的结构，并应用形式框架配备的规约算法对所关注的图进行分析以验证其相关结构特性。在上述上下文相关图文法的形式框架中，LGG规约算法极为复杂，时间复杂度为指数级，实用性较差；RGG、CAGG和EGG产生式集合在满足合流（Confluence）约束时规约算法时间复杂度为多项式级，分析效率较为高效，但在不满足合流条件时规约算法时间复杂度也为指数级，效率很低。所谓合流的产生式集合是指集合中每一对产生式均是合流的；而一对产生式是合流的当且仅当对于一个同时包含它们图柄的图，以任意顺序应用这两个产生式对该图进行规约将得到同样的结果。如果一个图文法实例的产生式集合是合流的，则图文法实例也是合流的。然而遗憾的是，并非所有隐式图文法形式框架的文法实例都能满足合流约束，甚至实际应用中一些相对较为简单的图文法实例也不能满足合流约束，如描述基本过程流图的图文法实例。因此，合流约束在一定程度上缩小了隐式图文法形式框架中高效规约算法的适用范围，从而削弱了算法在实际应用中的有效性。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种适用于隐式上下文相关图文法的从非合流图文法到合流图文法的转换机制，使原本非合流的图文法也可应用只适用于合流图文法的高效规约算法，以解决隐式上下文相关图文法规约算法在实际应用中的有效性不足的问题。

为了解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

一种从非合流图文法到合流图文法的转换方法，用于隐式上下文相关图文法，首先判断图文法实例是否合流，如果非合流，则找出所有非合流的产生式对以及相应的导致非合流的产生式合并图的集合；然后依据非合流的产生式合并图在非合流的产生式对中引入变量构造约束将非合流的产生式集合转换成合流的产生式集合。

本发明方法将一个隐式上下文相关图文法的非合流的图文法实例转换成为合流的图文法实例，从而使受限于合流约束的高效规约算法能适用于转换后的图文法实例，因此大幅度地提高了基于隐式上下文相关图文法的图结构分析的效率。理论证明，上述转换方法不改变图文法实例所描述的图语言。该方法适用于隐式的上下文相关图文法形式框架，包括RGG，CAGG和EGG以及基于这些形式框架的扩充框架。

附图说明

图1为本发明的从非合流图文法到合流图文法转换方法的流程图；

图2为具体实施方式中所述判断产生式对是否合流的流程图；

图3为具体实施方式中所述构造产生式的合流约束的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明：

在具体实施方式上，本发明涉及的转换方法可以实现为一个独立的软件工具、或者一个软件构件以集成到对应的隐式上下文相关图文法系统平台或工具包中。

以RGG图文法形式框架为例详解本发明的一般实施方式。在实施之前，需要根据工具的应用场景选择合适的图文法实例存储的结构和方式。鉴于图文法的图形特性一般可以采用图形式的存储结构和文件形式的存储方式。本发明的转换方法，其流程如图1所示，具体步骤如下：