为什么编程语言都是上下文无关文法，不能采用上下文有关文法吗？

很多时候，人们会问，为什么我们编程用的语言，比如 C、Java、Python，它们的语法规则，都可以用“上下文无关文法”（ContextFree Grammar, CFG）来描述，为什么不能更进一步，用“上下文有关文法”（ContextSensitive Grammar, CSG）来定义呢？这背后其实牵涉到几个关键的考量，从设计理念到实际应用，都有着深刻的原因。

首先，我们得理解这两种文法类型到底有什么区别。上下文无关文法，顾名思义，它的规则是“无上下文”的。这意味着，一条生产规则，比如“表达式可以是一个数字”，它适用于任何地方，无论它出现在哪里，前面是什么、后面是什么，规则本身都不会因此改变。例如，在“2 + 3”这个表达式中，“3”可以被看作是一个数字，这个规则并没有受到“2 + ”的影响。它就像一个独立的、不与周围环境发生“恩怨情仇”的规则。

而上下文有关文法，就没那么“洒脱”了。它的规则可能会受到它所处“环境”的影响。一条规则可能是“在‘变量名’前面是‘类型声明’的情况下，‘变量名’可以变成‘已声明变量’”。这里，“变量名”能不能变成“已声明变量”，就取决于它前面有没有“类型声明”这个上下文。

那么，为什么编程语言普遍采用的是上下文无关文法呢？

第一点，也是最重要的一点：可计算性和效率。
计算机解析（Parsing）编程语言的语法，就像我们人读懂一句话的结构一样，需要一个过程，一个算法。对于上下文无关文法，我们有非常成熟、高效的解析算法，比如 LR 解析器、LL 解析器，它们可以以线性时间复杂度（通常是 O(n)，n 是代码的长度）来扫描代码，判断它是否符合语法规则。这些算法在现代编译器的设计中扮演着核心角色，它们的速度直接影响了我们编译代码的快慢。

一旦引入上下文有关的规则，解析的难度就会急剧增加。上下文有关文法是图灵完备的，这意味着它们可以描述任何可计算的语言，但也正因为如此，解析它们需要更复杂的算法，时间复杂度可能会更高，甚至可能出现解析器无法在有限时间内完成任务的情况。想象一下，如果编译器需要花费非常长的时间来判断一个简单的语句是否合法，那编程体验将是多么糟糕。即使技术上可以实现，其性能损耗也是巨大的。

第二点，是设计的简洁性和可读性。
编程语言的语法，本质上是为了让程序员能够清晰、准确地表达自己的意图，并且让编译器能够可靠地理解。上下文无关文法提供了一种相对简单、直观的方式来定义语言的结构。通过定义各种“符号”和它们组合的方式，我们可以构建出层次分明的语法结构。这种结构化的定义，使得程序员更容易学习和掌握一门语言的语法。

如果引入上下文有关的规则，语法定义会变得非常复杂，而且往往难以理解。例如，一个简单的变量声明，在上下文中可能需要检查其是否已经被定义过，这需要跨越多个代码区域进行查找，而不是仅仅看当前这一行。这种“牵一发而动全身”的依赖关系，会使得语法规则变得错综复杂，程序员需要记住大量的上下文依赖，这无疑会增加学习成本和出错的概率。

第三点，是编译器的实现和维护。
如同上面提到的，基于上下文无关文法的解析器是相对容易实现和优化的。现代的编译器生成工具，比如 Yacc/Bison (用于 LALR 解析器) 或 ANTLR (可以生成多种解析器)，它们就是专门为处理上下文无关文法而设计的。使用这些工具，开发者可以相对轻松地定义和生成语法解析器。

如果我们要用上下文有关文法来定义编程语言，那么就需要开发全新的、更复杂的解析器技术，或者对现有工具进行根本性的改造。这不仅技术上是一个巨大的挑战，在实际项目开发中，维护这样一套复杂的系统也会变得异常困难。

那么，是不是完全没有地方会用到上下文的考虑呢？
当然不是。虽然我们说编程语言的“核心语法”是上下文无关的，但我们在实际编程中，很多“语义”（Semantics）上的检查，比如变量是否已经声明，类型是否匹配，函数参数是否正确等等，这些都是需要考虑上下文的。

这些“上下文有关”的检查，并不是在 词法分析 和 语法分析 的早期阶段完成的，而是在 语义分析 阶段进行的。这个阶段，编译器已经完成了对代码的初步结构化，并且会构建一个叫做“符号表”的数据结构，用来记录程序中声明的变量、函数等信息，以及它们的类型、作用域等。

在语义分析时，编译器会遍历抽象语法树（Abstract Syntax Tree, AST），并利用符号表的信息来执行这些上下文有关的检查。例如，当编译器遇到一个变量的使用时，它会查询符号表，看看这个变量是否在这个作用域内被声明过。如果声明过，它会检查类型是否匹配。这些检查虽然依赖于上下文，但它们是在语法结构已经被识别之后，在更高级别的语义层面完成的，而不是直接嵌入到最底层的语法解析规则中。

总结一下：

编程语言之所以主要采用上下文无关文法来定义其核心语法，是为了追求高效的解析性能，保证编译器的快速运行；是为了让语言的语法规则更加简洁、易于理解和学习；也是为了能够便捷地使用现有的编译器开发工具，降低实现和维护的复杂度。

而那些需要考虑上下文的语义检查，则被巧妙地安排在语义分析阶段，通过符号表等数据结构来处理，从而在保持语法解析效率的同时，也满足了编程语言的严谨性和功能性需求。这种分层处理的方式，是现代编程语言设计和编译器实现的经典范式。

网友意见

一个编程语言，从编译器前端的角度看，要经历词法分析、语法（文法）分析、语义分析三个步骤，才能判断出代码是否合法、如果合法表达了什么意思。

每一种流行编程语言的规范都可以厚成一本书，作为语言设计者或者编译器开发者，你必须考虑那么多条规范中，哪一些作为词法处理，哪一些作为语法处理，哪一些作为语义处理。

大部分编程语言（或者说编译器）的语法分析部分都是上下文无关文法，这是因为设计者认为上下文无关文法的复杂度恰好适中。如果使用更简单的文法进行分析，比如限于LL文法，那么就会有更多的任务被分配给语义分析或者词法分析，导致语义分析任务过重，难以设计；反之如果使用更复杂的上下文相关文法，那么语法分析本身就会变得复杂、低效。

所以，语法分析可以用上下文相关文法，但一般没必要，因为上下文相关的工作可以交给语义分析去做。

很多答案提到了Python和C++这两个例子，我觉得有必要指出，相对于课本内容这两种语言都是特例，而且大部分答案说的都有错误。

首先说Python。一些答案指出，Python的缩进规则无法用LR文法表达，这是不准确的。

实际情况是：在Python 3.8的解释器中，语法分析部分确实是上下文无关文法，但它的词法分析部分不是正则语言。

按照正则语言，词法分析会分析出这样的东西：（示意）

       if x < 0: <缩进> x = -x <缩进> neg_cnt += 1 sum += x     

但事实上，Python词法分析给出的最终结果是：

       if x < 0: <缩进增> x = -x neg_cnt += 1 <缩进减> sum += x     

可以看到<缩进增>和<缩进减>其实就是C-like的花括号，所以接下来的语法分析你一定知道怎么做了。

然后说C++，这玩意更麻烦，有千层饼潜质。

一些答案认为，C++不是上下文无关文法，因为变量需要先定义后使用。这是不准确的，先定义后使用是由语义分析负责的，语法分析并不考虑这个问题。

那么C++的文法是上下文无关的吗？

它是上下文相关的。

(╯°□°)╯︵ ┻━┻

请尝试解释以下代码中“>>”是什么符号：

       a<b<c>> d     

一般人想到的应该是模板套模板，“>>”是两层右尖括号

       vector<vector<int>> matrix;     

但是，C++中bool可以当int用，所以以下表达式完全合法，都不需要操作符重载：

       int x = 4 < 3 < 2 >> 1;  // x == 1     

所以，在确定a是否为模板名之前，鬼知道“>>”是右尖括号还是右移操作符 ¯_(ツ)_/¯

右尖括号需要和左尖括号匹配，右移操作符则不需要，如果不弄清楚它的意思，编译器甚至无法判断代码是否合法。

那么C++编译器是怎么做的呢？答曰：试。

C++编译器会把每种可能的解释都记住，然后分别按照每种解释继续往下分析，出错了就回滚，最后只剩一种合法解释那就是正确答案。

最后总结：

• 编译器前端分为词法、语法、语义等多个分析阶段，这些阶段是人为划分的没有精确定义；
• 大部分语言/编译器在语法分析阶段使用上下文无关文法，是因为这样每个阶段的任务分配最均衡；
• 少部分语言由于设计过于复杂，在语法分析阶段使用的并不是上下文无关文法。

更新：根据PEP 617，Python解释器将不再使用上下文无关文法

绝大多数编程语言都是上下文相关文法！

但是为了简化处理，也为了更好的提示错误，编译器不会直接用文法处理引擎来解析程序，而是先分解成各种语法单元，然后再逐一处理。这些语法单元就是Token。

为了简化Token的解析，所以Token通常会采用正则文法（如名称、运算符、常量、注释），和上下文无关文法（如表达式、语句）处理。

所谓的语言都是上下文无关文法，他们说的是statement的构成规则是上下文无关文法，整个文件不可能用上下文无关文法解决的。

因为最简单的声明变量就是上下文相关的。

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