因為這是從開始符號出發推出句子，因此稱為自頂向下分析。
舉個例子
首先我們給定文法g如下：
s -> n v n
n -> s
| t| g
| wv -> e
| d
需要推導出句子s如下：
g d w我們首先進行分一次隨意的推導，過程如下：
s -> n v n
-> s v n
-> s e n
-> s e t
結果明顯與句子s不符。那麼需要對其進行重新推導：
s -> n v n
-> g v n
-> g d n
-> g d w
這樣，得到的句子與需要推導出的句子s一致，那麼返回是，結束推導。
為了提高這部分的推導結果匹配的效率，我們通常會在得到乙個終結符的時候就將新得到的終結符與所需要匹配的句子裡面相應的字元進行比較，而不是讓全部的終結符都生成以後再進行全部的比較。舉個例子，就是 n v n 的第一位 n 進行推導得到了終結符後就與句子s的第一位進行匹配，如果不是相應的g就回溯，選擇下乙個 n 的推導結果。
對於該演算法的**實現如下：
tokens; // all tokens
i = 0;
stack = [s] // s 是開始符號
while(stack != )
if(stack[top] is a terminal t)
if(t == tokens[i++])
pop();
else
backtrack();
else if(stack[top] is a nonterminal t)
pop();
push(the next right hand side of t) // 逆序壓棧
比如在上乙個例子中，
tokens = [g, d, w]
stack = [s]
top = s (nonterminal)
stack = [n2, v, n1]
top = n1 (nonterminal)
stack = [n2, v, s]
top = s (terminal, 但是不匹配 tokens[0])
stack = [n2, v, t]
....
stack = [n2, v, g]
...
而就這部分而言（就所有部分），編譯器必須高效
因此，實際上我們需要線性時間的演算法
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