主要观点：

• LR 解析需一定基础，通用解析是流行的原型工具，可处理自然语法。
• 广义 LR 解析（GLR）通过并行执行多个可能动作处理歧义语法，节省内存和工作。
• 隐藏左递归和隐藏右递归会给 LR 解析带来问题，如产生冲突等，GLR 能处理。
• 右空 GLR（RNGLR）可缩短右空规则，避免重复搜索减少动作，但会增加归约冲突。
• GLR 解析可生成解析森林（SPPF），通过共享子树来控制算法复杂度。

关键信息和重要细节：

• 理论上任何确定的上下文无关语言可用 LR(1)语法解析，但较难，LR(k)可转 LR(1)但可读性差。
• 如编程语言手册有“高级”或“自然”语法及可执行语法。
• GLR 中解析表冲突可并行执行多个动作，通过共享状态节省资源。
• 以特定语法为例展示 GLR 解析过程，包括处理隐藏左递归和隐藏右递归的情况。
• RNGLR 缩短右空规则，通过特殊标记和规则处理，减少搜索减少动作的次数。
• 可通过追踪空归约来解决 RNGLR 中的冲突，按一定顺序处理规则。
• SPPF 用于处理 GLR 解析中的复杂情况，通过共享子树构建解析森林，还可通过宽度信息优化。
• 可静态推导 ε-SPPF 并与解析表保存，提高解析效率。

结论：GLR 解析很酷很有用，处理一些边缘情况花费了不少努力和研究，后续将探讨相关其他内容。