功能: 采用子集构造算法实现NFA的确定化 输入:读取NFA的文件(文件名test.txt),  文件格式: 第一列表示状态名,第二列和第三列分别表示输入字符a和b到达的状态 输出:确定化后的DFA(文件名为output.txt),格式如下: 第一列表示输入状态名,第二列表示重新命名的状态名,第三列和第四列分别表示输入字符a和b所到达的状态 代码: #include <stdio.h> #include <string.h> /* 子集构造算法实现NFA的确定化 * 输入文件:te

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

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5648 题意:给定n,m(1<= n,m <= 15,000),求Σgcd(i|j,i&j);(1 <= i <= n,1<=j<=m); 至多三组数据,至多两组数据max(n,m) > 2000.至多一组数据max(n,m) > 8000; 很多题解是用递推打表,将数据压缩250倍,即[i][j]:代表[1...250*i][1...250*j],之后零

在实际生产生活中,需要我们解大量的线性方程组,例如是有探测.线性规划.电路等,这里我们便从理论角度建立一套解决线性方程组的体系. 线性方程组: 形如下面形式的方程组称为线性方程组. 回想起解决二元线性方程组我们的处理方法,本质上就是高斯消元法的个例,在解决多元线性方程组的时候,我们使用的便是高斯消元法. 探求线性方程组的解情况以及解线性方程组是线性代数核心要解决的问题. 然而为了更好的简化运算过程,我们确定每个方程中xi的位置,仅仅关注线性方程组的系数,因此这里自然的引入的矩阵: 这里我们便完成

NFA 确定化为 DFA 子集法: f(q,a)={q1,q2,…,qn},状态集的子集 将{q1,q2,…,qn}看做一个状态A,去记录NFA读入输入符号之后可能达到的所有状态的集合. 步骤: 1.根据NFA构造DFA状态转换矩阵 ①确定DFA初态(NFA的所有初态集),字母表 ②从初态出发,经字母表到达的状态集看成一个新状态 ③将新状态添加到DFA状态集 ④重复23步骤,直到没有新的DFA状态 2.画出DFA 3.看NFA和DFA识别的符号串是否一致. 练习: 1.解决多值映射:子集法 1)

NFA 确定化为 DFA 子集法: f(q,a)={q1,q2,…,qn},状态集的子集 将{q1,q2,…,qn}看做一个状态A,去记录NFA读入输入符号之后可能达到的所有状态的集合. 步骤: 1.根据NFA构造DFA状态转换矩阵 ①确定DFA初态(NFA的所有初态集),字母表 ②从初态出发,经字母表到达的状态集看成一个新状态 ③将新状态添加到DFA状态集 ④重复23步骤,直到没有新的DFA状态 2.画出DFA 3.看NFA和DFA识别的符号串是否一致. 练习: 1.解决多值映射:子集法 1)

NFA 确定化为 DFA 子集法: f(q,a)={q1,q2,…,qn},状态集的子集 将{q1,q2,…,qn}看做一个状态A,去记录NFA读入输入符号之后可能达到的所有状态的集合. 步骤: 1.根据NFA构造DFA状态转换矩阵 ①确定DFA初态(NFA的所有初态集),字母表 ②从初态出发,经字母表到达的状态集看成一个新状态 ③将新状态添加到DFA状态集 ④重复23步骤,直到没有新的DFA状态 2.画出DFA 3.看NFA和DFA识别的符号串是否一致. 练习: 1.解决多值映射:子集法 1)

 提交作业 NFA 确定化为 DFA 子集法: f(q,a)={q1,q2,…,qn},状态集的子集 将{q1,q2,…,qn}看做一个状态A,去记录NFA读入输入符号之后可能达到的所有状态的集合. 步骤: 1.根据NFA构造DFA状态转换矩阵 ①确定DFA初态(NFA的所有初态集),字母表 ②从初态出发,经字母表到达的状态集看成一个新状态 ③将新状态添加到DFA状态集 ④重复23步骤,直到没有新的DFA状态 2.画出DFA 3.看NFA和DFA识别的符号串是否一致. 练习: 1.解决多值映射

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

json的主页上,提供了number类型的符号识别过程,如下: 图片引用:http://www.json.org/json-zh.html 实际上这张图片表示的是一个状态机,只是状态没有标出来.因为这个状态机上存在ε转换,所以它是一个NFA(不确定有限自动机).ε转换也即不需要输入串就能进行的转换,例如从开始状态到0之前的状态.而我们进行识别的时候,使用DFA(确定有穷自动机)会简单方便得多.所以首先应该将这个NFA转成DFA. 首先把这个NFA规范一下,写成状态与箭头的形式:   NFA转DF

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

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

一.从NFA到DFA的转换 例如下图: DFA的每个状态都是一个由NFA中的状态构成的集合,即NFA状态集合的一个子集 r =aa*bb*cc* 二.从带有ε-边的NFA到DFA的转换 r=0*1*2* 三.子集构造法( subset construction)  输入:NFA N 输出:接收同样语言的DFA D 方法:一开始,ε-closure ( s0 )是Dstates 中的唯一状态,且它未加标记: while(在Dstates中有一个未标记状态T ) { 给T加上标记: for(每

1.假定NFA    M=<S,∑,f,S0,F>    对M的状态转换图进行以下改造: ①引进新的初态结点X和终态结点Y,    X,Y∈S,    从X到S0中的任意结点连一条ε箭弧,从F中任意结点到Y连一条ε箭弧.(解决初态的唯一性) ②引入新状态对M的状态转换图进行进一步的替换(简化弧上的标记) 2.NFA确定化:子集法(解决弧和转换问题) 设I是S的一个子集 ①J为I中的某个状态经过一条a弧而到达的集合 ②ε-closure(I):I∪{s'|从s∈I出发经过任意条ε弧能到达s'}

NFA(不确定的有穷自动机)转化为DFA(确定的有穷自动机) NFA转换DFA,通常是将带空串的NFA(即:ε-NFA)先转化为不带空串的NFA(即:NFA),然后再转化为DFA. 提示:ε是空串的意思!空串没有任何字符! 这里直接讲将ε-NFA转化为DFA的过程,将NFA转化为DFA的情况类似. 转化的过程总的来说有两大步骤:ε-NFA转化为DFA,以及DFA简化 ε-NFA转化为DFA前件知识 1.对状态图进行改造 增加状态X,Y,使之成为新的唯一的初态和终态,从X引ε弧到原初态节点,从原终

1.设有 NFA M=( {0,1,2,3}, {a,b},f,0,{3} ),其中 f(0,a)={0,1}  f(0,b)={0}  f(1,b)={2}  f(2,b)={3} 画出状态转换矩阵,状态转换图,并说明该NFA识别的是什么样的语言. 语言为:(a|b)*abb 2.NFA 确定化为 DFA 1.解决多值映射:子集法 1). 上述练习1的NFA 2). 将下图NFA 确定化为 DFA 2.解决空弧:对初态和所有新状态求ε-闭包 1). 图转换为矩阵: 状态转换图: 识别语言为:0

本节知识点是<编译原理>第三章-词法分析,学习参考教材为清华大学出版社<编译原理>第三版: 前情提要: 字母表∑1和∑2的乘积( product): ∑1∑2 ={ab|a ∈∑1, b ∈ ∑2} 例: {0, 1} {a, b} ={0a, 0b, 1a, 1b} 字母表∑的n次幂( power):长度为n的符号串构成的集合 ∑0 ={ ε } ∑n =∑n-1 ∑ , n ≥ 例: {0, 1}3 ={0, 1} {0, 1} {0, 1}={000, 001, 010, 0

1.设有 NFA M=( {0,1,2,3}, {a,b},f,0,{3} ),其中 f(0,a)={0,1}  f(0,b)={0}  f(1,b)={2}  f(2,b)={3} 画出状态转换矩阵,状态转换图,并说明该NFA识别的是什么样的语言. 解析:   a b 0 {0,1} 0 1 2 2 3 3   状态转换图如下: 识别语言为:(a | b)*abb 2.NFA 确定化为 DFA 1.解决多值映射:子集法 1). 上述练习1的NFA 解析: 根据1的NFA构造DFA状态转换矩阵如

Atitit 路径规划法attilax总结 扫描线路法 2017/2/8 20:43:37[吐槽]深圳-小 2017/2/8 20:43:37 群主做什么的2017/2/10 10:03:15系统消 2017/2/10 10:03:15 2017/2/13 9:58:50系统消 2017/2/13 9:58:50 2017/2/15 13:55:17[冒泡]南京-求 2017/2/15 13:55:17 有人么9:57:51系统消 2017/2/18 9:57:51 14:45:50[潜水]上海

CSS语义化命名 从上图我们可以大概看出这里有两种CSS的命名方式:1.结构化命名法:2.语义化命名法. 结构化命名法:根据页面中板块的位置而命名,如上图中的content-left,这时如果我们想把侧边栏sidebar放在左边,那么这时content-left板块却在右边,板块位置与其命名完全不符,那么我们这时就要修改页面中的以及CSS样式中的选择器名字了,这样会很不方便,尤其是当页面结构复杂时,一会儿left,一会儿right,这样会很不容易维护. 语义化命名法:根据页面中模块的功能而命名,