我试图自学野牛的用法。手册页bison（1）关于bison：

使用LALR（1），IELR（1）或规范LR（1）解析器表生成确定性LR或广义LR（GLR）解析器。

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IELR（1）解析算法

该IELR（1）分析算法是在2008年开发了乔尔E.丹尼作为他的博士的一部分 在克莱姆森大学的Brian A. Malloy的指导下进行研究。IELR（1）算法是David Pager在1977年开发的所谓“最小” LR（1）算法的变体，它本身是Donald Knuth在1965年发明的LR（k）解析算法的变体。IELR（1）中的IE代表不充分消除（请参阅最后一节）。

LR（1）算法

的LR（1） IELR（1）的一部分代表大号 EFT到右，- [R ightmost推导与1超前记号。LR（1）解析器也称为规范解析器。此类解析算法采用自底向上，移位减少的解析策略，并具有堆栈和状态转换表，该表确定了解析期间要采取的下一个动作。

从历史上看，LR（1）算法由于过渡表的内存需求大而受到不利影响。Pager的改进是开发了一种在生成过渡表时组合过渡状态的方法，从而显着减小了表的大小。因此，Pager算法使LR（1）解析器在空间和时间效率方面与其他解析策略竞争。短语“最小LR（1）解析器”是指Pager算法引入的转换表的最小大小。

寻呼机算法的局限性

最小的LR（1）算法根据要解析的语言的特定输入语法生成转换表。不同的语法可以产生相同的语言。实际上，非LR（1）语法有可能产生LR（1）可解析的语言。在实践中，LR（1）解析器生成器接受非LR（1）语法，该语法具有解决两个可能状态转换之间的冲突（“移位-减少冲突”）的规范，以适应这一事实。Denny和Malloy发现，即使提供了某些非LR（1）语法，即使非LR（1）语法生成了LR（1）语言，Pager的算法也无法生成足以解析LR（1）语言的强大解析器。

Denny和Malloy通过证明Gawk和Gpic都是被广泛使用的成熟软件，执行了错误的解析器操作，从而表明了这种限制不仅是学术上的。

IELR（1）的改进

Denny和Malloy通过将Pager算法生成的过渡表与等效LR（1）语法的过渡表进行比较，研究了Pager算法缺陷的根源，并确定了它们所称的不足之处的两个来源，这些不足源出现在Pager的过渡表中算法，但不在LR（1）转换表中。Denny和Malloy的IELR（1）（不充分消除 LR（1））算法是一种算法，旨在消除在生成实际上与Pager算法大小相同的转换表时的这些不足。

声称对其进行介绍的文章：IELR（1）：具有冲突解决功能的非LR（1）语法的实用LR（1）解析器表（通过archive.org），克莱姆森大学的Joel E. Denny和Brian A. Malloy ，可从Malloy的网站免费获得。

他们的价值是我无法回答的。（个人而言，我不理解需要进行如此残酷的CFG解析-为什么仅使用GLR时会限制您的表达能力？对我来说有意义的是TAG或PEG（它们看起来很自然，可以增加表达能力）或树语法（对于XML之类的语言，从设计上来说，识别解析树是没有问题的。）