一个数据块的访问时间等于寻道时间.旋转延迟时间和数据传输时间三者之和: NFA和DFA区别: 一个状态如A,遇0可以转换到下一个状态B或C,因为选择多所以不确定,因此为不确定的有限自动机: 一个状态还是A,遇0可以转换到下一个状态B(只有B),因为选择只有一个很确定,因此为确定的有限自动机.

在编译系统中,词法分析阶段是整个编译系统的基础.对于单词的识别,有限自动机FA是一种十分有效的工具.有限自动机由其映射f是否为单值而分为确定的有限自动机DFA和非确定的有限自动机NFA.在非确定的有限自动机NFA中,由于某些状态的转移需从若干个可能的后续状态中进行选择,故一个NFA对符号串的识别就必然是一个试探的过程.这种不确定性给识别过程带来的反复,无疑会影响到FA的工作效率.因此,对于一个非确定的有限自动机NFA M,经常的做法是构造一个确定的有限自动机DFA M’. 有穷自动机(也称有限自

实验内容 将非确定性有限状态自动机通过子集法构造确定性有限状态自动机. 实验步骤 1,读入NFA状态.注意最后需要设置终止状态. 2,初始态取空,构造DFA的l0状态,将l0加入未标记状态队列que 3,当que不为空,取出一个状态依次做转移和取空操作,并构造出当前转移状态tmp. 4,如tmp是一个新状态,加入到队列中. 5,将构造出的DFA用作模式识别. 具体实现 1,文件读入NFA状态转换图,采用vector存储. 2,判断状态tmp是否是一个新的状态使用自定义hash方法. 3,取空操作

1.问题概述 随着计算机语言的结构越来越复杂,为了开发优秀的编译器,人们已经渐渐感到将词 法分析独立出来做研究的重要性.不过词法分析器的作用却不限于此.回想一下我们的老师刚刚开始向我们讲述程序设计的时候,总是会出一道题目:给出一个填入 了四则运算式子的字符串,写程序计算该式子的结果.除此之外,我们有时候建立了比较复杂的配置文件,譬如XML的时候,分析器首先也要对该文件进行词法分 析,把整个字符串断成了一个一个比较短小的记号(指的是具有某种属性的字符串),之后才进行结构上的分析.再者,在实现某种控

摘要: 在编译系统中,词法分析阶段是整个编译系统的基础.对于单词的识别,有限自动机FA是一种十分有效的工具.有限自动机由其映射f是否为单值而分为确定的有限自动机DFA和非确定的有限自动机NFA.在非确定的有限自动机NFA中,由于某些状态的转移需从若干个可能的后续状态中进行选择,故一个NFA对符号串的识别就必然是一个试探的过程.这种不确定性给识别过程带来的反复,无疑会影响到FA的工作效率.因此,对于一个非确定的有限自动机NFA M,经常的做法是构造一个确定的有限自动机DFA M’. 有穷自动机(也

词法分析器的设计 词法分析器的功能:输入源程序.输出单词符号 词法分析器的设计:给出程序设计语言的单词规范--单词表, 对照单词表设计识别该语言所有单词的状态转换图, 根据状态转换图编写词法分析程序 字母表:一个有穷字符集,记为∑ 字母表中每个元素称为字符 ∑上的字(也叫字符串) 是指由∑中的字符所构成的一个有穷序列 不包含任何字符的序列称为空字,记为ε 用∑*表示∑上的所有字的全体,包含空字ε 例如: 设 ∑={a, b},则,∑*={ε,a,b,aa,ab,ba,bb,aaa,...} ∑

等价性 对于每个NFA M存在一个DFA M',使得L(M)=L(M')--------等价性证明,NFA的确定化 假定NFA M=<S, Σ, δ, S 0 , F>,我们对M的状态转换图进行以下改造: 解决初始状态唯一性:引进新的初态结点X和终态结点Y,X,Y∉S,从X到S 0中任意状态结点连一条ε箭弧, 从F中任意状态结点连一条ε箭弧到Y 简化弧上的标记:对M的状态转换图进一步施行替换,其中k是新引入的状态 逐步把这个图转变为每条弧只标记为Σ上的一个字符或ε,最后得到一个NFA M',显

系列导航 (一)词法分析介绍 (二)输入缓冲和代码定位 (三)正则表达式 (四)构造 NFA (五)转换 DFA (六)构造词法分析器 (七)总结 在上一篇文章中,已经得到了与正则表达式等价的 NFA,本篇文章会说明如何从 NFA 转换为 DFA,以及对 DFA 和字符类进行化简. 一.DFA 的表示 DFA 的表示与 NFA 比较类似,不过要简单的多,只需要一个添加新状态的方法即可.Dfa 类的代码如下所示: namespace Cyjb.Compilers.Lexers { class Df

上回我们介绍了两种有穷自动机模型——确定性有穷自动机DFA和非确定性有穷自动机,以及从正则表达式经过NFA最终转化为DFA的算法.有些同学表示还是难以理解NFA到底怎么转化为DFA.所以本篇开头时我想再多举一个例子,看看NFA转化为DFA之后到底是什么样.首先我们看下面的NFA,它是从一组词法分析所用的正则表达式转换而来的.这个NFA合并了IF.ID.NUM.error这四个单词的NFA.因此,它的四个接受状态分别代表遇到了四种不同的单词. 用上一篇学到的方法,我们需要求出一个DFA,它的每个状

原文:js 正则学习小记之NFA引擎 之前一直认为自己正则还不错,在看 次碳酸钴,Barret Lee 等大神都把正则玩的出神入化后发现我只是个战五渣.  求抱大腿,求大神调教. 之前大致有个印象,正则有很多种引擎,但我根本不知道有哪些引擎. 今天在读<精通正则表达式>才发现有Traditional NFA,POSIX NFA 和 DFA (具体自己百度下吧).可用了这么久的正则,还不知道 js 属于哪一种呢.在<精通正则表达式>里有个简单是方法检测属于哪一种. 用 /nfa|nf

系列导航 (一)词法分析介绍 (二)输入缓冲和代码定位 (三)正则表达式 (四)构造 NFA (五)转换 DFA (六)构造词法分析器 (七)总结 有了上一节中得到的正则表达式,那么就可以用来构造 NFA 了.NFA 可以很容易的从正则表达式转换而来,也有助于理解正则表达式表示的模式. 一.NFA 的表示方法 在这里,一个 NFA 至少具有两个状态:首状态和尾状态,如图 1 所示,正则表达式 $t$ 对应的 NFA 是 N(t),它的首状态是 $H$,尾状态是 $T$.图中仅仅画出了首尾两个状态

编译原理-词法分析05-正则表达式到DFA 要经历 正则表达式 --> NFA --> DFA 的过程. 0. 术语 Thompson构造Thompson Construction 利用ε-转换将正则表达式的机器片段"粘在一起"以构成与整个正则表达式相对应的机器. ε-闭包ε-closure 可由ε-转换从某状态或某些状态达到的所有状态集合. 子集构造subset construction 通过ε-闭包将NFA构造为DFA的一种方法过程. 1. Thompson构造的基本表

计算理论是计算机应用的基础,理论和应用缺一而不可. ---- 目录 ---- C01 自动机 C02 有穷自动机 C03 正则表达式与正则语言 C04 正则语言的性质 C05 上下文无关文法及上下文无关语言 C06 下推自动机 C07 上下文无关语言的性质 C08 图灵机 C09 不可判定性 C10 难解问题 C11 其他问题类   ---- C01 自动机 ---- 有穷自动机(FA)的两个重要因素是状态和跳转,状态是数据/环境,跳转是函数/响应. 自动机的结构表示法有两种,一种是正则表达式,

正则引擎的分类 正则引擎的分类 正则引擎的分类主要分两种: DFA:egrep.awk.lex.flex NFA:.NET.PHP.Perl.Ruby.Python.GNU Emacs.ed.sec.vi.grep等 NFA的历史比DFA久一点,但两种引擎都发展了20多年,产生了很多变体,POSIX的出现就是为了规范这种现象.POSIX不但规定了元字符的特性,而且规定了正则表达式应该用什么样的方式运作. DFA符合POSIX的标准,但NFA如果要符合POSIX标准,就要作出相应的修改 所以引擎可

source: https://swtch.com/~rsc/regexp/regexp1.html translated by trav, travmymail@gmail.com 引言 下图是两种正则匹配算法的对比图,其中左边的是许多语言都作为标准使用的算法,而右边的算法则鲜为人知,它是多个版本的awk和grep程序所使用的算法.这两种算法有着惊人的不同表现: 注意到Perl需要大约60秒的时间来匹配长度为29的字符串,而Thompson NFA算法只需要20微秒,两者相差了上百万倍.不仅如

atitit.自己动手开发编译器and解释器(1) ------词法分析--attilax总结 1.   应用场景:::DSL 大大提升开发效率 1 2. 2. 流程如下::: 词法分析(生成token流) >>>>语法分析(生成ast) >>解释执行... 2 3. 如何进行词法分析?Fsm状态机(自动机) 2 4. 使用状态模式构建FSM  (简单,易用..推荐首选) 2 5. ---代码( 状态模式构建FSM ) 3 6. 词法分析概念 3 6.1. 词法分析(英

以前只有代码,最近简单写了一点文档: google code 上的链接(总是最新) 自动机是什么 DFA 的最小化 将 DFA 用做字典 无环DFA (ADFA, Acyclic DFA) 编译 内存用量/查询性能 map 与 set 自动机实用程序 自动机的 C++接口 DFA_Interface DAWG_Interface 超级功能 以拼音输入法为例 自动机是什么 这里只讲有穷自动机,自动机的形式化定义,可以参考 wikipedia: 自动机 有穷状态自动机 (FSA) 确定性的有穷自动机

目录 一. 编译的基本流程 二. Lexical Analysis(词法分析阶段) 2.1 Lexical Specification(分词原则) 2.2 Finite Automata (典型分词算法-有穷自动机) 三. 手动实现分词器 3.1 基本定义 3.2 构建DFA 3.3 开始分词 3.4 查看分词结果 四. 小结 示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 博客园地址:<大史住在大前端>原创博文目录 华为云社区地址:[你要的前端

元字符 正则表达式使用一些特定的元字符来检索.匹配和替换符合规则的字符串 元字符:普通字符.标准字符.限定字符(量词).定位字符(边界字符) 正则表达式引擎 正则表达式是一个用正则符号写出来的公式 程序对正则表达式进行语法分析,建立语法分析树 再根据语法分析树结合正则表达式引擎生成执行程序(状态机),用于字符匹配 正则表达式引擎是一套核心算法,用于建立状态机 小结 正则表达式 => 语法分析树 语法分析树 + 正则表达引擎 => 状态机 => 用于字符匹配 目前实现正则表达式引擎的方式有

什么是有限状态机(Finite State Machine)? 什么是确定性有限状态机(deterministic finite automaton, DFA )? 什么是非确定性有限状态机(nondeterministic finite automaton, NDFA, NFA)? [1] wiki-en: Finite state machine [2] wiki-zh-cn: Finite state machine [3] brilliant: finite-state-machines

Atitit 发帖机系列(7) 词法分析的方法attilax大总结) 1.1. 词法分析貌似俩大方法,一个直接根据状态图转换,一个根据dfa1 1.2. switchcase或者ifelse 最原始方法1 1.3. .  状态表 比较实用2 1.4.  使用NFA.DFA构建FSM( 专业方法,难度大) DFA实际上就是高级版的状态表2 1.5. 构建词法分析器一般需要几个步骤:2 1.5.1. 为正规式设计NFA  由正规式构造FA--Thompson法2 1.6. 优先递归 替换循环3 1.