到目前为止，从我在 Google 上搜索的内容来看，LALR(1) 和 SLR(1) 之间的唯一区别是 LALR(1) 使用具有合并前瞻集的状态。一位消息人士说，LALR(1) 不会遇到移位减少冲突，因为解析器会“记住”它从哪个状态到达当前状态。但是，解析算法没有区别，所以我很难看到这些合并的前瞻集如何帮助 LALR 解析器解决移位减少冲突。如果解析器记得它是从哪个状态到达当前状态的，为什么它仍然容易受到reduce-reduce冲突的影响？
【问题讨论】：
标签： parsing
它实际上是 SLR，它使用合并的前瞻集。或者，更准确地说，SLR 解析表中每个 产生式 的前瞻集近似为产生式中最后一个符号的 FOLLOW 集，有效地忽略了上下文。
LALR 解析器已合并 states 相对于规范 LR 解析器。在 LR 和 LALR 中，与 SLR 相比，前瞻集的计算准确，但在 LALR 解析器的情况下，状态被合并，因此它具有与 SLR 解析器相同的状态（但不是相同的前瞻集） .
Wikipedia 文章中对 SLR 解析、LALR 解析和 Canonical LR 解析的区别进行了合理的讨论。有关详细信息，请参阅这些文章的参考资料。
无论您使用哪种解析器生成技术，如果语法需要更多前瞻，就会出现冲突。例如，以下语法需要两个 lokahead 符号来决定是移位还是减少 NAME：
prog → λ
prog → prog defn
defn → NAME :
defn → defn NAME
这里，如果名称后面没有冒号，则它是defn 的一部分，因此要决定是否移动名称，您不仅需要作为前瞻标记的名称，还需要 tge跟随令牌，第二个前瞻。
这是一个非常简单的语法，它不是 SLR(1)，它可能会说明使用跟随集的问题。 （它直接来自 Dragon 的书，经常被用作 SLR(1) 语法不足的例子）：
S → L = R
S → R
L → id
L → * R
R → L
这里，R 和 L 的 FOLLOW 集是相同的。 R 和 L 都包含 =，因为 * R = ... 是有效的，并且会减少到 L = ...，并且显然 R 和 L 都可以出现在 S 的末尾，因此两个 FOLLOW 集都包括输入结束标记。
接下来的问题是决定是否减少R → L。在L = R 中，我们应该将L 保留原样并移动=。但是 FOLLOW 集没有帮助，因为 R 可以跟随 =。所以在一个只使用 FOLLOW 集合的 SLR(1) 语法中，状态中存在移位/归约冲突：
S → L • = R
R → L •
在 LALR(1) 语法中不存在此冲突，因为在该状态下
产生式R → L 的前瞻集不包括=，因为产生式是从项目S → • R 中包含的，其前瞻是输入结束标记。
【讨论】：