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  整体的步骤是三步: 一,先把正规式转换为NFA(非确定有穷自动机), 二,在把NFA通过"子集构造法"转化为DFA, 三,在把DFA通过"分割法"进行最小化. 一步很简单,就是反复运用下图的规则,图1 这样就能转换到NFA了. 给出一个例题,来自Google book.本文主要根据这个例题来讲,图2 二.子集构造法. 同样的例题,把转换好的NFA确定化,图3 这个表是从NFA到DFA的时候必须要用到的.第一列第一行I的意思是从NFA的起始节点经过任意个ε所能到达

正规式-->最小化DFA 1.先把正则式-->NFA(非确定有穷自动机) 涉及一系列分解规则 2.再把NFA通过"子集构造法"-->DFA 通过子集构造法将NFA转化为DFA 将表里的变量名用比较简单的符号代替(最好是在进行构造的时候顺手在草稿纸上标记好,方便后面的工作) 对照上面的表,画出DFA的状态转换图 图中0,1,2,3,4,5都是终态,因为他们的集合里都包含了最初的终态"数字9". 3.再把DFA通过"分割法"进行最小

#include <iostream> #include <vector> #include <cstring> #include "stack" #include "algorithm" using namespace std; int NFAStatusNum,AlphabetNum,StatusEdgeNum,AcceptStatusNum; char alphabet[1000]; int accept[1000]; in

采取的方法是hopcroft的填表法,详情见如下代码 #include "nfa_to_dfa.h" int* dfa_diff_matrix; int mini_dfa_number;//这个是最小化的 dfa表的索引 typedef struct _min_dfa_node { pdfa_edge begin; int is_end;//记录是否是接受节点 }min_dfa_node,*pmin_dfa_node; min_dfa_node mini_dfa_table[];//设

上个版本测试的时候,只用了两个非常简单的测试用例,所以好多情况有问题却没有测试出来 bug1:在生成diff_matrix的时候,循环变量少循环了一次,导致最后一个节点在如果无法与其他点合并的情况下,程序不会给他生成一个群标号. 修改:把循环变量那里加上等于号 bug2:在遍历群的时候,程序是以碰到空指针为结束的,但是在malloc内存的时候,系统并不为这个内存初始化为0,而是0xcd,所以以是不是空指针来判断边界是不可行的,会造成错误,导致读取了而外的信息. 修改:在遍历群的时候,直接以群的数

1.将DFA最小化: 状态转换图: 识别语言:b*ac*(da)*bb* 2.构造以下文法相应的最小的DFA S→ 0A|1B A→ 1S|1 B→0S|0 (1)正规式: S -> 0(1S+1)+1(0S+0) ->01S+01+10S+10 ->(01+10)S+01+10 ->(01|10)*(01|10) (2)NAF (3)DFA: 转换矩阵: 状态图: (4)最小化DFA: 状态图 3.给定如下文法 G[S]: S →AB A → aA | ɛ B → b | bB

1.将DFA最小化:教材P65 第9题 I {1, 2, 3, 4, 5} {6, 7} {1, 2}b->{1, 2, 3, 4, 5} {3, 4}b->{6, 7} {5}b-> {1, 2, 3, 4, 5}可区别,划分 II {1, 2}{3, 4}{5} {6, 7} {6}b->{6} {7}b->{6} {6, 7}不可区别,等价 III {1, 2}{3, 4}{5} {6, 7} {3}c->{3} {4}c->{4} {3}b->{6,

1.将DFA最小化:教材P65 第9题   解析: 2.构造以下文法相应的最小的DFA S→ 0A|1B A→ 1S|1 B→0S|0 解析: S→ 0A|1B →S → 0(1S|1)|1(0S|0) →01S | 01 | 10S | 10 →(01 | 10)S | (01 | 10) →(01 | 10)*(01 | 10) 由正规式可得NFA如下: 由NFA可得DFA状态转换矩阵以及图如下: 最小化DFA如下: 状态转换图如下: 3.给定如下文法 G[S]: S →AB A → aA 

NDFA.εNDFA 确定化的细节这里就不总结了,这里说一说DFA最小化的算法. 关于DFA最小化,

关于编译原理最小化的操作,专业术语请移步至:http://www.360doc.com/content/18/0601/21/11962419_758841916.shtml 这里只是记录一下个人的理解,以备复习使用 DFA最小化的操作步骤: 1.将DFA未最小化前的状态划分为:终态和非终态 终态就是包含了NFA终点结点的状态集合,如下图的NFA,状态10为NFA的终点,所以在DFA的状态集合中,包含了10这个状态的集合就是DFA的终态,那么,不包含的就是非终态了 值得一提的是,在DFA划分非终

来源:旋转卡壳法求点集最小外接矩形(面积)并输出四个顶点坐标 BZOJ又崩了,直接贴一下人家的代码. 代码: #include"stdio.h" #include"string.h" #include"math.h" #define M 50006 #define eps 1e-10 #include"stdlib.h" #define inf 999999999 typedef struct node { double x,

原始DFA如下图所示 最小化的定义:1.没有多余的状态(死状态):2.没有两个状态是相互等价的: 两个状态等价的含义:1.兼容性(一致性)——同是终态或同是非终态:2.传播性(蔓延性)——从s出发读入某个a和从t出发经过某个a并且经过某个b到达的状态等价. 令M为DFA中所有状态的集合.1.开始做粗略划分,将状态集M的状态划分为, k1 = {C, D, E, F} k2 = {S, A, B}2.考察k1是否可分,由下面的转换关系k2可以分为{S, B}和{A}. A -> a -> k1

老师:MissDu 提交作业 1.将DFA最小化:教材P65 第9题 答: 2.构造以下文法相应的最小的DFA S→ 0A|1B A→ 1S|1 B→0S|0 3.自上而下语法分析,回溯产生的原因是什么? 答:文法的产生式有公共左因子. 4.P100 练习4,反复提取公共左因子. S→C$ C→bA|aB A→a|aC|bAA B→b|bC|aBB 答:

1.将DFA最小化:教材P65 第9题 2.构造以下文法相应的最小的DFA S→ 0A|1B A→ 1S|1 B→0S|0 语言:(01 | 10)*(01 | 10) 自动机图: DFA状态转换矩阵:     01 10  X {A} ε{A}={BCD} ε{A}={BCD}  Y {BCD} {BCD}={BCD} {BCD}={BCD} DFA图: .将DFA最小化 {X} {Y} {X}01->{Y} {X}10->{Y} 不可划分 {Y}01->{Y} {}10->{Y

1.将DFA最小化:教材P65 第9题 Ⅰ {1,2,3,4,5} {6,7} {1,2}b={1,2,3,4,5} 3,4}b={5} {6,7} Ⅱ {1,2}{3,4}{5} {6,7} 2.构造以下文法相应的最小的DFA S→ 0A|1B A→ 1S|1 B→0S|0 正规式:S → 0(1S|1)|1(0S|0) →01S | 01 | 10S | 10 →(01 | 10)S | (01 | 10) →(01 | 10)*(01 | 10) 转化DFA 0 1 0 ε{x}={xAD

类似于linear regression,K-means算法也optimization objective或者是试图使cost function求最小值. 了解K-means算法的optimization objective有助于我们(1)调试算法时,看算法是否运行正确(在本节中可以看到)(2)使算法找到更好的cluster,避免局部最优解(在下节中会讲) K-means optimization objective uc(i):表示x(i)分给的那个cluster的cluster centro

1.将DFA最小化:教材P65 第9题 2.构造以下文法相应的最小的DFA S→ 0A|1B A→ 1S|1 B→0S|0 3.自上而下语法分析,回溯产生的原因是什么? 4.P100 练习4,反复提取公共左因子. 解:1.2 3. 原因:文法的产生式有问题 4.

1.将DFA最小化:教材P65 第9题 2.构造以下文法相应的最小的DFA S→ 0A|1B A→ 1S|1 B→0S|0 3.自上而下语法分析,回溯产生的原因是什么? 文法中,对于某个非终结符号的规则其右部有多个选择项,当根据所面临的输入符号不能准确的确定所要的选择项时,就可能出现回溯. 4.P100 练习4,反复提取公共左因子.

====数组篇==== 2.1 求最小的k个数: 题目描述:有n个整数,请找出其中最小的k个数,要求时间复杂度尽可能低. 解法一: 思路:快排后输出前k个元素,O(nlogn). writer: zzq function: 给定一个数组,寻找数组中最小的k个数. 方法一: 先对数组进行排序(快排), 然后选择前k个数. 快排思想: 分治+挖坑 挖坑: 1) 先找到一个基准值a[i],存到key里面,然后把a[i]挖空: 2) 从j开始往前找(j--),找到第一个比key小的数,就用当前的a[j]

(MTT)连续能量函数最小化方法 Multitarget tracking Multi-object tracking 连续能量函数 读"A.Milan,S. Roth, K. Schindler, 'continuous Energy Minimization for Multitarget Tracking[J]',TPAMI,2014."笔记 当前追踪的主要策略是tracking-by-dection,即首先使用背景减除法或者分类器检测出前景运动目标,然后再对目标轨迹进行估计.