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Sächsisches Bildungsinstitut, F+T-Zentrum Meißen. SBI00643 Fachbezogene Fortbildung für Fachberater im Fach Informatik an Gymnasien „Theoretische Informatik (TI) – Theoretische Grundlagen von Programmiersprachen“ mit der Lernumgebung AtoCC. Christian Wagenknecht, Michael Hielscher.

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    Presentation Transcript
    1. Sächsisches Bildungsinstitut, F+T-Zentrum Meißen SBI00643 Fachbezogene Fortbildung für Fachberater im Fach Informatik an Gymnasien „Theoretische Informatik (TI) – Theoretische Grundlagen von Programmiersprachen“ mit der Lernumgebung AtoCC Christian Wagenknecht, Michael Hielscher Meißen, 09.04.-11.04.08

    2. Das Wichtigste zuerst! Vielen Dank an Herrn Wolfgang Rafelt Erster Kontakt: 25.05.07

    3. Zeitplan und Ziele Mittwoch, 09.04.08, 15:00-17:30: Einführung, Installation, ZR-Compiler (TDiag) Donnerstag, 10.04.08, 09:00-10:30: Formale Grammatik für ZR inkl. Grundbegriffe (kfGEdit) 11:00-12:30: DEA für Zahl und Farbwert (AutoEdit), reguläre Ausdrücke 13:30-15:00: DKA für kfS (AutoEdit), Beispiel: WH n [...] 15:15-17:30: Compiler = Analyse + Synthese (VCC) Analyse: Scanner, Parser; Zielsprache: PS; TDiagramm Freitag, 11.04.08, 09:00-10:30: Projekt "Notensprache" – Quellsprache, Zielsprache, Werkzeuge; Übersetzungsmodell, Grammatiken, reduzierte Gramm. 11:00-12:30: DEA, reguläre Ausdrücke, Compiler, TDiag (Projektende) 13:30-14:00: Turingmaschinen, Hinweis auf Automaten mit Ausgabe (Mealy-, Moore-Automaten, nicht LP-Gegenstand) Ende des Kurses

    4. Lehrplan  Ziele und Inhalte In den meisten Bundesländern sind ausgewählte Inhalte der TI Lehrplaninhalt der Sek. II:

    5. Lehrplanauszug Hessen

    6. Lernbereich 8 A (Sächs. Lehrplan) endlicher Automat GK Informatik f. Jahrgangsstufen 11 und 12, wird ab Schuljahr 2008/09 wirksam

    7. TI-Inhalte in der Schulinformatik: Probleme und Chancen • Blick in die Lehrpläne verschiedener Bundesländer • totale Überfrachtung mit Fachinhalten • Formulierung von Wunschvorstellungen (z.B. TI + Compiler) (geringe didaktische Erfahrung) • Besondere Spezifik der TI (mathematische Denktechniken vs. ingenieurwissenschaftlicher Arbeitskontext der SE) wird nicht ausreichend berücksichtigt  Inhalts/Zeit-Relation  Verinnerlichung von Inhalten • Kompetenz und Motivation des Lehrpersonals

    8. Gefühlssituation der Lehrenden • "TI wollte ich nie machen." • "TI hat mich nie richtig interessiert." • "TI war mir immer zu theoretisch und abstrakt." • "Die TI-Dozenten waren suspekt – TI im postgradualen Studium erinnere ich mit Grausen." • "Die TI-Inhalten helfen mir nicht, wenn das Schulnetzwerk mal wieder zusammenbricht." • ...

    9. TI-Inhalte in der Schulinformatik: Probleme und Chancen • Zeit-Problem, Inhalte-Problem(Zusammenfassung von oben) • Manche Lehrende mögen es nicht. – Motivationsproblem Manche Lehrende können es nicht richtig. - Qualifikationsproblem SchülerInnen/Studierende fragen gelegentlich: "Wann geht es denn nun endlich richtig los mit der Informatik? Ach so, das ist es schon."  - Vermittlungsproblem "Ergebnis": Wenn möglich, TI weglassen. FALSCH!!! Chance:Informatik als Wissenschaft repräsentieren! (wie Mathematik und Naturwissenschaften)Sonst: Studienabbrecher als konkrete Folge!!!

    10. Didaktische Software für TI • in Schulen: diverse Simulationstools oder Lernumgebungen, wie Kara; meist von enthusiastischen LehrerInnen entwickelt • in Hochschulen:Systeme für die Lehre, wie JFLAP LEX und YACC für die Hand des Ingenieurs Simulationstool – Bildungsserver Hessen

    11. Unsere Ziele – nicht ohne AtoCC!!! Belastbare Motivation für TI-Inhalte durch herausforderndeStart-Fragestellung mit Praxisrelevanz und Modellierungeines Zielsystems (Sprachübersetzer) am Anfang Vermittlungs-/Anwendungszyklen für TI-Wissen mit Projekt-bezug (Praxis nicht als "Anhängsel" zur Theorie) Komplexe Anwendung von TI-Inhalten auf sehr hohemAbstraktionsniveau (automatisierte Compiler-Generierung),Rückkehr zur und Konkretisierung der Modellierungsebene Behauptung: Dabei ist AtoCC ein unverzichtbares Hilfsmittel.

    12. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter 12 • Praxisnahe (echte!) Aufgabe mit grafischer (akustischer) Ausgabe: • Entwickeln Sie einen Compiler, der die Sprache ZR (ZeichenRoboter) in PDF übersetzt. (Schülergerecht formulieren!) • Eingabewort (in ZR):WH 36 [WH 4 [VW 100 RE 90] RE 10] • Sprachelemente: • VW nVorWärtsn Schritte • RE n Rechts um n Grad • WH n [ ... ] WiehderHolen-mal [...] • FARBE fStiftFARRBEf • STIFT n Strichstärke n Aufgabe: Verwenden Sie den fertigen Compiler zr2pdf blume.zr (konsole.bat aufrufen, blume.zr ansehen)

    13. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter 13 Der Zeichenroboter kann auch mehr: BunteBlume.zr

    14. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter 14 Weiterer Ablauf: Modellierung der Problemlösung mit TDiag Syntax-Definition von ZR: formale Grammatik, Ableitungsbaum mit kfGEdit Parser  Akzeptoren  Automatenmodelle (EA, KA) mit AutoEdit Arbeitsteilung: Scanner, Parser Zielsprachenbezug  automatisierte Compiler-Entwicklung mit VCC Teilsysteme werden in Modellierung eingebracht (TDiag) Ergebnis: lauffähiger (nichttrivialer) Übersetzer, den man benutzen kann! TDiag, kfGEdit, AutoEdit, und VCC sind Bestandteile von AtoCC.

    15. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter • Wir wollen zunächst den Übersetzungsprozess entwerfen modellieren • Verwendung von T-Diagrammen: • T-Diagramme bestehen aus 4 Bausteintypen. • Compilerbaustein, Programmbaustein, Interpreterbaustein und Ein/Ausgabe-Baustein Ein/Ausgabe an Programmbaustein Compiler Programm Interpreter

    16. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter T-Diagramm: 1. Entwurf ZR2PDF möchte niemand schreiben!!!

    17. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter T-Diagramm: 2. Entwurf ZR2PS werden wir entwickeln, PS2PDF und Acrobat Reader wird vom System bereitgestellt.

    18. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter Nachdem wir nun wissen, wie unser Compiler später zur Übersetzung eingesetzt werden soll, wenden wir uns der Entwicklung des Compilers zu. • Sprache näher betrachten • Terminale und Nichtterminale festlegen • formale Grammatik definieren • Ableitungsbäume erzeugen

    19. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter Betrachten wir die Sprache ZR und versuchen wir ihren Aufbau zu beschreiben: • VW 50 • RE 270 • RE 45 WH 2 [VW 100] • WH 4 [VW 100 RE 100] • WH 36 [WH 4 [VW 100 RE 90] RE 10]  Magnetkarten an der Tafel

    20. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter • Beschreiben wir den Baustein Zahl genauer: • 0 soll in ZR keine Zahl sein, da VW 0 oder RE 0 keine Veränderung herbeiführen. • Vorangestellte Nullen, wie bei 0815, wollen wir auch nicht erlauben. • Ergänzen wir unsere Grammatik um: ZahlErsteZiffer Ziffern ZiffernZiffer Ziffern |  Ziffer 0 | 1 | ... | 9 ErsteZiffer 1 | 2 | ... | 9

    21. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter

    22. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter

    23. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter

    24. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter ProgrammAnweisungen AnweisungenAnweisungAnweisungen|EPSILON AnweisungVWZahl |REZahl |WHZahl[Anweisungen] |FARBEFarbwert |STIFTZahl Farbwertrot|blau|gruen|gelb|schwarz ZahlErsteZifferZiffern ZiffernZifferZiffern|EPSILON Ziffer 0 | 1 | ... | 9 ErsteZiffer 1 | 2 | ... | 9

    25. Kontextfreie Grammatik Grammatikdefinitionen immer vollständig angeben! G=(N,T,P,s) kfG, d.h. Regeln haben die Gestalt X  b, mit |x| |b| Hinweis auf Chomsky-Hierarchie (s. TI-Vorlesungen); Grammatik-Transformationen in Betracht ziehen Hervorzuhebendes Problem bei kfG: Mehrdeutigkeit; Eingabewort: if a1 then if a2 then s1 else s2 S -> if E then S | if E then S else S | s1 | s2 E -> a1 | a2 Danglingelse Lösung: S -> S1 | S2 S1 -> if E then S1 else S1 | s1 | s2 S2 -> if E then S | if E then S1 else S2 E -> a1 | a2

    26. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter Automaten als Akzeptoren für Sprachen • Akzeptor prüft, ob ein Wort zur Sprache gehört oder nicht. (Keine Ausgabe  Wort akzeptiert)(Thema: Programmiersprachen und Syntaxfehler) • Wir nehmen zwei Ausschnitte aus den Produktionen: ZahlErsteZifferZiffern ZiffernZifferZiffern|EPSILON Ziffer 0 | 1 | ... | 9 ErsteZiffer 1 | 2 | ... | 9 AnweisungenAnweisungAnweisungen|EPSILON AnweisungVWZahl|WHZahl[Anweisungen]

    27. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter Kleiner Sprachausschnitt: ZahlErsteZifferZiffern ZiffernZifferZiffern|EPSILON Ziffer 0 | 1 | ... | 9 ErsteZiffer 1 | 2 | ... | 9

    28. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter

    29. Übungsaufgabe • Geben Sie eine (reguläre) Grammatik für die Sprache der Uhrzeiten an. • Entwerfen/Erzeugen Sie einen Automaten. Vorgehen (allgemein): Beispielwörter, Beispiel-Nichtwörter, Muster, Muster spezifizieren, Grammatik entwerfen, Beispielwörter testen, Grammatik "justieren" bzw. transformieren bzw. nach alternativer Idee neu entwerfen, Automat generieren (hier: regGr NEA  DEA)

    30. Lösung der Übungsaufgabe Muster: ab : cd, a=0,1,2; b=0,1,2,3,4,5,6,7,8,9, wenn a=0,1 b=0,1,2,3, wenn a=2 c=0,1,2,3,4,5; d=0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 U -> A : C A -> 0 B | 1 B | 2 Q B -> 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 Q -> 0 | 1 | 2 | 3 C -> 0 B | 1 B | 2 B | 3 B | 4 B | 5 B ... ist nicht regulär (Prüfknopf in kfGEdit) – erste Regel! (aber eine schöne kfG)

    31. Lösung der Übungsaufgabe Regelbildung – rechte Seiten: Erstes Zeichen (Terminal) und Rest (Nichtterminal) U -> 0 H | 1 H | 2 K H -> 0 B | 1 B | 2 B | 3 B | 4 B | 5 B | 6 B | 7 B | 8 B | 9 B B -> : C C -> 0 Z | 1 Z | 2 Z | 3 Z | 4 Z | 5 Z Z -> 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 K -> 0 R | 1 R | 2 R | 3 R R -> : C Vollständige Definition angeben! s. kfGEdit

    32. Lösung der Übungsaufgabe DEA für die Sprache der Uhrzeiten: regGr  NEA  DEA

    33. Lösung der Übungsaufgabe Ein zugehöriger NEA ist konzeptionelle wesentlich übersichtlicher, erfordert aber eine grundlegende Behandlung des Nichtdeterminismus.

    34. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter AnweisungenAnweisungAnweisungen|EPSILON AnweisungVWn |WHn[Anweisungen] DKA für obigen Grammatik-Ausschnitt

    35. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter

    36. Beispiele für DKA und NKA • Musterbeispiele: • Sprache der Palindrome über {0,1} • Sprache der Palindrome über {0,1} mit (durch !) markierter Wortmitte • Für 1 gibt es keinen DKA, für 2 NKA und DKA. • Studienaufgabe: DKA für (n>0).

    37. Beispiele für DKA und NKA Lösung: Sprache der Palindrome über {0,1} mit (durch !) markierter Wortmitte

    38. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter • Aus der Kombination von kleinen endlichen Automaten und einem Kellerautomaten wird später unser Compiler bestehen. • Für EA-Sprachen können auch reguläre Ausdrücke verwendet werden: Beispiel Zahl (nicht 0, ohne Vornullen): [1-9][0-9]*

    39. Reguläre Ausdrücke für reguläre Sprachen

    40. Reguläre Ausdrücke für reguläre Sprachen

    41. Reguläre Ausdrücke für reguläre Sprachen Reguläre Ausdrücke zur Definition regulärer Sprachen Zahlen in ZR: [1-9][0-9]* Aktuelle Syntax von RegExp ist dem Gebrauch als Filter in vielen PS angepasst. Z.B. [...] Zeichenauswahl – genau ein Zeichen aus ... s. Arbeitsblatt: Reguläre Ausdrücke in Programmiersprachen.pdf Achtung: Rückwärtsreferenzen führen aus der Klasse der regulären Sprachen heraus.

    42. Arbeitsweise des Compilers

    43. Arbeitsweise eines Scanners Ein- und Ausgabe des Scanners: Viele kleine endliche Automaten entscheiden welche Schlüsselworte im Quelltext stehen. Token als Paare [Tokenname, Lexem] z.B.: [Wiederhole, "WH"] [Zahl, "12"] [KlammerAuf, "["] Quelltext besteht aus Zeichen und der Rechner weiß noch nicht wie diese zusammengehören.

    44. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter ProgrammAnweisungen AnweisungenAnweisungAnweisungen|EPSILON AnweisungVWZahl |REZahl |WHZahl[Anweisungen] |FARBEFarbwert |STIFTZahl Farbwert:rot|blau|gruen|gelb|schwarz Zahl : [1-9][0-9]*

    45. Reguläre Grammatik  NEA  DEA farbwert.txt

    46. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter Endliche Automaten (RegExp) für alle unsere Terminale: KlammerAuf : \[ KlammerZu : \] Wiederhole : WH Rechts : RE Vor : VW Stift : STIFT Farbe : FARBE Farbwert:rot|blau|gruen|gelb|schwarz Zahl : [1-9][0-9]* S, T, I, F, T

    47. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter

    48. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter per Hand ergänzen

    49. Arbeitsweise des Parsers Ein- und Ausgabe des Parsers: Grammatik von ZR in Form eines Kellerautomaten  Prüft ob Wort zur Sprache gehört Beinhaltet die aufgetretenen Terminale der Grammatik des Parsers #false erfolgt meinst durch Ausgabe von „Syntax Error“

    50. Beispiel: ZR – eine Sprache für einen Zeichenroboter • Entwicklung des ZR2PS Compilers in VCC • Übertragen der EA in die Scannerdefinition • Übertragen der vereinfachten Grammatik in die Parserdefinition • Entwickeln so genannter S-Attribute für die Zielcodegenerierung