CSG与CFG相似，但reduce符号为多个。
因此，我可以只使用CFG解析器来解析CSG并将产量减少到多个终端或非终端吗？
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1. S → a bc
2. S → a S B c
3. c B → W B
4. W B → W X
5. W X → B X
6. B X → B c
7. b B → b b
当我们遇到W X时，我们可以将W X减少到W B吗？
当我们遇到W B时，我们可以将W B减少到c B吗？
因此，如果CSG解析器基于CFG解析器，就不难编写，是吗？
但是当我检查Wiki时，它说要解析CSG，我们应该使用linear bounded automaton。
什么是linear bounded automaton？
上下文相关文法是不确定的。因此，您不能仅仅因为RHS在派生的某个时刻是可见的而不能假设会减少。
LBAs（线性有界自动机）也是不确定的，因此它们并不是真正的实用算法。 （您可以通过回溯来模拟一个，但是执行解析可能要花费的时间没有方便的限制。）对于解析理论而言，它们是CSG的接受者这一事实很有趣，但对于解析实践而言却并非如此。
就像CFG一样，有不同类别的CSG。 CSG的某些受限制的子类更易于解析（例如，CFG是一个子类），但我不相信有太多关于实际用途的调查；在实践中，CSG很难编写，并且没有可以通过推导构造的解析树的明显类似物。]
有关更多信息，您可以从wikipedia entry on LBAs开始，然后继续遵循其参考文献。祝你好运。
Nearley解析器生成器能够使用postprocessors解析一些简单的上下文相关模式。