实验E——可判定的DFA的空问题
构造dfa数量 -回复
构造dfa数量-回复构造DFA数量一、介绍在计算理论和形式语言的领域中,确定有穷自动机(DFA)是一种用于识别或接受正则语言的形式模型。
DFA由一组状态和一组转移函数组成,可以接受或拒绝给定的输入字符串。
本文将探讨构造DFA的数量,并逐步回答相关问题。
二、DFA状态数的计算一个DFA的状态数取决于其输入字母表的大小以及其自身的复杂程度。
如果字母表有n个字符,那么状态数的计算公式为2^n。
这是因为每个字符都可以有两种可能状态:接受或拒绝。
三、DFA的最小状态数在构造DFA时,我们不仅关心DFA的状态数,还关注如何使用最少数量的状态来识别或接受给定的正则语言。
为了找到最小状态数的DFA,我们可以使用等价关系来判断两个状态是否相等。
如果两个状态是等价的,则它们可以被合并为一个状态,从而减少总状态数。
四、等价关系的计算在计算等价关系时,我们可以使用等价类的概念。
等价类是一组状态,它们在给定的正则语言下具有相同的行为。
对于每个状态,我们可以通过检查转移函数和是否是接受状态来将其放入相应的等价类中。
五、最小状态数DFA的构造通过计算等价关系和合并等价状态,我们可以构造一个具有最小状态数的DFA。
该过程可以通过以下步骤完成:1. 从给定的正则语言开始,构造一个初始的DFA图。
2. 计算等价关系,并将状态分为不同的等价类。
3. 对于每个等价类,将其状态合并为一个新状态。
4. 更新转移函数和接受状态以反映新的DFA。
5. 重复步骤2至4,直到无法再合并状态为止。
最后,我们可以得到一个具有最小状态数的DFA,它能够识别或接受给定的正则语言。
六、DFA数量的限制虽然理论上我们可以构造任意数量的DFA,但在实际应用中,DFA的数量受到一些限制。
首先,DFA的状态数不能超过可用的计算资源的限制,如内存和处理器容量。
其次,随着状态数的增加,构造和处理DFA的时间和空间复杂度也会增加。
因此,在实践中,我们通常会尽量寻找最小状态数的DFA来优化性能。
编译原理中DFA最小化
编译原理中DFA最⼩化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划分⾮终态和终态时,有可能得到的⾮终态是空集(仔细想想,此时意味着所有的DFA的状态集合都包含了NFA的终点(如下图的10)),反之,终态不可能为空集,因为NFA的终点⼀定会包含在某个DFA的状态集合中。
得到的DFA图如下:(双重圈表⽰终态,单层表⽰⾮终态,对照上⾯所说的,是不是包含了10的都是被归类为终态集合?)但是,上⾯划分的终态和⾮终态只是⼀个初步的划分,可能在终态(或者⾮终态)集合内还可以继续划分出多个状态集合⾸先看定义:在DFA中,两个状态等价的条件是:⼀致性条件:状态s和t必须同时为终态或者⾮终态(什么意思?就是意味着终态和⾮终态⾥的状态集合不可能再被划分为相同的状态了,所以第⼀步划分终态和⾮终态可以理解为粗略的划分)蔓延性条件:对于所有输⼊符号,状态s和状态t必须转换到等价的状态⾥。
(这该怎么理解呢?请看第⼆个表)⽐如我想知道第⼆个表中的状态集合[2,3,4,5,7,10]和状态集合[6,9,4,7,10,5] (也即是第⼆第三⾏的初始状态集合)是不是属于同⼀个状态,这个蔓延性条件就是说[2,3,4,5,7,10]经过letter 和digit转换得到的[6,9,4,7,10,5] 和 [8,9,4,7,5,10] 与 [6,9,4,7,10,5]经过letter和digit转换得到的[6,9,4,7,10,5] 和 [8,9,4,7,5,10] 是不是同属于同⼀个状态。
(此时可以看出它们都属于终态)。
emmm,感觉我⾃⼰表述不清,⾃⼰多看书和上⾯给出的那个连接,应该不难理解的。
陈文宇有限自动机作业参考答案发布
允许出现空串 S → 0A A → 0A|ε A → 0A|ε
2.2 设 ∑ 0,1 ,请给出∑上的下列语言的文法
(1) 所有以 0 开头的串。
(2) 所有以 0 开头、以 1 结尾的串。
S → 0A
S → 0A
A → 0A|1A|0|1
A → 1|0A|1A
(2) | ∈ 0,1 且 中含形如 10110 的子串
6 第 3 章 有限状态自动机
有限自动机理论习题参考答案
2016
(3) | ∈ 0,1 且 中不含形如 10110 的子串
(4) | ∈ 0,1 且 的倒数第 10 个字符是 1,且以 01 结尾
(5) | ∈ 0,1 且 以 0 开头,以 1 结尾 (6) | ∈ 0,1 且 至少含有两个 1
,,, ,, ,,, ,,, ,,,,,,
∗
,,,, , ,,,,,, ,, ,,, ,,, ,,,,,,
1 第 1 章 基础知识
有限自动机理论习题参考答案
2016
第二章 形式语言
2.1 设
|,
,试构造满足要求的文法 G.
(1) G 是 RG。 右线性文法:
S → OS|OA A → 1A|1 (2) G 是 CFG,但不是 RG。 上下文无关文法: S → AB S → OA|0 B → 1B|1 (3) G 是 CSG,但不是 CFG。 左串<右串 S → AB AB → AAB|ABB A→0 B→0 (4) G 是短语结构文法,但是不是 CSG。 串可以推短 S → 0AB1|01
S → A000A|000
2 第 2 章 形式语言
有限自动机理论习题参考答案
.蓝柏格定理
.蓝柏格定理
蓝柏格定理,又称为蓝柏格-斯特劳斯定理,是一个计算确定性有限自动机(DFA)状态数的定理。
这个定理由美国计算机科学家理查德·蓝柏格(Richard E. G. Lempel)和雅克·斯特劳斯(Jacques Winternitz)在1976年提出。
蓝柏格定理的表述如下:任意一种确定性有限自动机都可以被一个状态数不超过等价类数的最小的完备化DFA等价,其中的等价类数定义为划分其接受状态和非接受状态的等价关系的最小数目。
也就是说,对于任意一个DFA,我们可以找到一个最小的DFA,使得这两个DFA的状态数相等。
要理解这个定理,我们需要先明确一些概念。
对于一个确定性有限自动机,我们定义其等价关系如下:两个状态在接收同样的字符串后,要么同时是接受状态,要么同时是非接受状态。
我们把这样等价的状态划分为一组,称为等价类。
那么等价类数就是 DFA 的状态数。
蓝柏格定理的意义在于,它告诉我们对于任意一个 DFA,都有一个与之等价的最小DFA。
具体而言,我们可以先求出该 DFA 的等价类数,然后用等价关系划分出每一个等价类,再把每个等价类看作一个状态,构造出一个最小的 DFA,使得该 DFA 恰好拥有等价类数个状态。
这个 DFA 就是原 DFA 的最小 DFA,也就是最完备的 DFA。
总的来说,蓝柏格定理是一个非常有用的定理,因为它允许我们在计算上分析和处理DFA,从而更有效地解决各种问题。
不过,对于大规模的 DFA,计算等价类数并不是一件容易的事情。
因此,我们通常需要借助计算机工具来完成这项任务。
有限自动机第三章答案
第三章******************************************************* ************************1.构造下列语言的DFA ( 陶文婧 02282085 ) (1){0,1}*,1(2){0,1}+,1(3){x|x∈{0,1}+且x中不含00的串}(设置一个陷阱状态,一旦发现有00的子串,就进入陷阱状态)(4){ x|x∈{0,1}*且x中不含00的串}(可接受空字符串,所以初始状态也是接受状态)(5){x|x∈{0,1}+且x中含形如10110的子串}(6){x|x∈{0,1}+且x中不含形如10110的子串}(设置一个陷阱状态,一旦发现有00的子串,就进入陷阱状态)(7){x|x∈{0,1}+且当把x看成二进制时,x模5和3同余,要求当x为0时,|x|=1,且x≠0时,x的首字符为1 }1.以0开头的串不被接受,故设置陷阱状态,当DFA在启动状态读入的符号为0,则进入陷阱状态2.设置7个状态:开始状态q s,q0:除以5余0的等价类,q1:除以5余1的等价类,q2:除以5余2的等价类,q3:除以5余3的等价类,q4:除以5余4的等价类,接受状态q t(8){x|x∈{0,1}+且x的第十个字符为1}(设置一个陷阱状态,一旦发现x的第十个字符为0,进入陷阱状态)(9){x|x∈{0,1}+且x以0开头以1结尾}(设置陷阱状态,当第一个字符为1时,进入陷阱状态)(10){x|x∈{0,1}+且x中至少含有两个1}(11){x|x∈{0,1}+且如果x以1结尾,则它的长度为偶数;如果x以0结尾,则它的长度为奇数}可将{0,1}+的字符串分为4个等价类。
q0:[ε]的等价类,对应的状态为终止状态q1:x的长度为奇且以0结尾的等价类q2:x的长度为奇且以1结尾的等价类q3: x的长度为偶且以0结尾的等价类q4: x的长度为偶且以1结尾的等价类(12){x|x是十进制非负数}5,6,7,8,94,9(13)Φ(14)ε******************************************************************************* 2.(1){{0,1}00}x x x+∈且中不含形如的子串(2){{0,1}10110}x x x+∈且中含形如的子串(3){{0,1}}x x x+∈且中不含形如10110的子串(4){{0,1}10101}x x x+∈和的倒数第个字符是,且以结尾,1(5){{0,1}01}x x x +∈且以开头以结尾(6){{0,1}}x x x +∈且中至少含有两个10,10,1*(7){{0,1}}x x x∈且如果以1结尾,则它的长度为偶数; 如果以0结尾,则它的长度为奇数(8){{0,1}}x x x +∈且的首字符和尾字符相等(9){,{0,1}}T x x x ωω+∈******************************************************************************* 3.根据下列给定文法,构造相应的FA 。
形式语言自动机理论基础
Ch2 形式语言自动机理论基础
2.2 自动机基础
2.2.1 确定的FA(DFA)
例如, 1) 电梯的控制系统; 2) 人的大脑也是有限控制系统; (235) 3) 计算机自身也是有限控制系统。 注意: 1) DFA是具有离散输入、输出系统的一个纯数 学模型; 2) DFA的技巧在于状态的设置; 3) DFA映射的唯一性和初态的唯一性 。
NFA M=({q0, q1, q2, q3, q4},{0,1}, f , {q0}, { q2,q4}) S ∑ S0 Z 其中状态转换函数f为: f(q0,0)= q0 f(q0,1)= q0 f(q1,0)= Φ f(q2,0)= q2 f(q3,0)= q4 f(q4,0)= q4 f(q0,0)= q3 f(q0,1)= q1 f(q1,1)= q2 f(q2,1)= q2 f(q3,1)= Φ f(q4,1)= q4
Ch2 形式语言自动机理论基础
2.2 自动机基础
2.2.3 NFA确定化
子集法
对NFA M’ =(S, {∑1, ∑2, … , ∑n }, f, S0, Z) 设一矩阵形式的表:
I ε-closure(S0) I ∑1 I∑2 … I∑n
Step1:初始化
Ch2 形式语言自动机理论基础
2.2 自动机基础
40ch2形式语言自动机理论基础22自动机基础224dfa的化简41ch2形式语言自动机理论基础22自动机基础224dfa的化简所谓dfam的化简是指寻找一个状态数比较少的dfa使得lmlm?而且可以证明存在一个最少状态的dfadfam最小化的过程是把m的状态集q分割成一些互不相交的子集使得每个子集中任何两个状态是等价的而任何属于两个不同子集的状态都是可区别的
编译原理:第3章 有穷自动机
编译原理第3章内容简介学习目标第3章有穷自动机3.1 有穷自动机的形式定义3.1 有穷自动机的形式定义DFA的表示举例——状态转换表DFA的表示举例——状态转换图 3.13.1 FA的形式定义有穷自动机识别的符号串举例DFA A3.1 有穷自动机的形式定义 3.1 有穷自动机的形式定义NFA举例 3.13.1用NFA识别符号串yFA的构造FA的构造举例—1FA的构造举例—2FA的构造举例—3请构造一个有穷自动机FA的构造举例—4 3.1请构造一个有穷自动机FA的等价性举例3.2 NFA到DFA的转换 3.2 NFA到DFA的转换—NFA确定化3.2 NFA到DFA的转换3.2 NFA到DFA的转换—NFA确定化——ε闭包状态子集I的ε闭包——举例状态子集I的状态子集I的ε闭包——举例状态子集I的——Ia 子集3.2 NFA到DFA的转换Ia子集——举例Ia子集——举例 3.2 NFA到DFA的转换NFA到DFA的转换——子集法NFA=(Q NFA到DFA的转换——举例1aNFA到DFA的转换——举例2NFA DFA DFA NFA DFA DFADFA化简举例1DFA化简——注意NFA到最小化DFA的转换——举例33.3 正规文法与FA3.3 正规文法与FAFA⇒右线性正规文法FA⇒右线性正规文法——举例1y3.4 正规表达式RE与FA 正规表达式与有穷自动机3.4 RE与FA——RE的性质 3.4 RE与FA—RE⇒FARE⇒FA举例1RE⇒FA举例23.4 RE与FA——FA⇒RE FA⇒REFA⇒RE FA⇒RE举例FA⇒RE举例正规文法到正规表达式正规文法到正规表达式DFA的程序实现DFADFA的程序实现DFA DFA的程序实现lDFA的程序实现l第3章内容小结第3章内容小结参考文献。
正则表达式的DFA算法
正则表达式的DFA算法1正则表达式的定义一个正则表达式RE是符号集合Σ{ε,|,·,某,(,)}上的一个字符串,它可以递归定义如下:空字符ε是正则表达式。
任意字符α∈Σ是正则表达式。
如果RE1和RE2都是正则表达式,则(RE1),(RE1·RE2),(RE1|RE2)和(RE1某)亦是正则表达式。
通常(RE1·RE2)可以简写为RE1RE2。
符号“·”,“某”,“|”称为操作符,可以通过为每个操作符赋予优先级来消除更多的括号。
为了方便起见,这里使用了额外的后缀操作符“+”,它的含义是RE+=RE·RE 某。
其他所使用的操作符如””,字符组,”.”等实际上都可以用上面的方式来表达。
下面定义正则表达式所表达的语言。
如果RE是ε,则L(RE)={ε},即空串。
如果RE是α∈Σ,则L(RE)={α},即包含一个字符的单串。
如果RE是(RE1)这种形式,则L(RE)=L(RE1)。
如果RE是(RE1RE2)这种形式,则L(RE)=L(RE1)L(RE2),其中W1W2可以看成是字符串集w的集合,其中,w=w1w2并且w1∈W1,w2∈W2。
操作符表示字符串的连接。
如果RE是(RE1|RE2)这种形式,则L(RE)=L(RE1)∪L(RE2),是这两种语言的并集,“|”称为并操作符。
如果RE是(RE1某)这种形式,则L(RE)=L(RE)某=∪i≥0L(RE)i,其中L0={ε}并且Li=LLi-1,它表示字符串集合是由0个或者多个RE1表达的字符串连接而成。
“某“称为星操作符。
在文本T中搜索正则表达式RE的问题就是找到文本中所有属于语言L(RE)的字串。
搜索的方法是首先将正则表达式解析成一颗表达式树,然后将表达式树转换成非确定性有限自动机(NFA)。
直接使用NFA进行搜索是可行的,然而NFA算法处理速度通常比较慢,一般的,搜索过程最坏情况时间复杂度是O(mn),但是所需存储空间并不多。
dfa最小化 填表算法
dfa最小化填表算法DFA最小化填表大揭秘——一场逻辑与创新的奇妙邂逅在算法的世界里,有一种独特的魔法,那就是对确定有穷自动机(DFA)进行最小化处理。
今天,咱就来揭开这层神秘面纱,通过一种生动活泼、接地气的方式,带你走进DFA最小化填表算法的奇幻之旅!首先,想象一下,你手中握着一幅繁复至极的“状态图”,这就是咱们的主角——DFA。
它像一座精密无比的迷宫,每一个状态节点都是一个决策点,每一条边则代表着字符输入后可能的状态转移。
但问题来了,这座迷宫中有些路径是冗余的,这就需要我们施展“最小化填表法”这个神奇咒语,将迷宫精简到最本质的状态。
"嗨翻天"的填表法第一步,就是构造所谓的“等价类表格”。
这里的“等价类”,就像是把具有相同行为特征的状态打包成一组,它们对待同样输入信号的反应完全一致。
在这个过程中,成语“以类聚,以群分”恰好描绘了这一场景,我们通过对每个状态进行细致入微的观察和对比,然后将其归入相应的“阵营”。
接下来,“换汤不换药”的合并操作闪亮登场!一旦确定了等价类,就如同找到了各个小团体的队长,这时我们便可以大胆地将同一等价类中的所有状态合并为一个代表状态,就像武林盟主一统江湖那般,简化而又不失精准。
此乃“去芜存菁”之精髓所在,也是填表算法中最关键且最具创意的一环。
再者,"步步为营"地更新表格并持续迭代。
每一次合并操作完成后,都得回头审视整个表格,检查是否有新的等价类产生。
这就如同侦探抽丝剥茧,寻找隐藏在复杂线索下的真相。
只有当我们的表格稳定下来,不再有任何等价类发生变化时,这场填表大战才算是尘埃落定。
最后,当我们从繁复走向简洁,成功运用填表算法将DFA最小化,得到的就是一个更为高效、直观的新状态机,其背后蕴含的则是逻辑之美与创新之力的完美融合。
总的来说,DFA最小化的填表算法犹如一位巧匠手中的刻刀,精雕细琢出逻辑世界的艺术精品。
虽然讲述的过程充满了口语化和生活化的比喻,但这其中的严谨逻辑与创造性思维却始终贯穿其中,让人不禁感叹:“原来算法也可以如此生动有趣!”。
dfa最小化例题
dfa最小化例题假设有一个DFA(确定性有限状态自动机),其状态转移表如下: | | 0 | 1 || ---- | ---- | ---- || A | B | C || B | D | E || C | E | F || D | A | B || E | C | D || F | D | E |现在需要对该DFA进行最小化处理,即将其转化成最小的DFA。
最小化DFA的过程可以分为以下几个步骤:1. 状态划分:将DFA中的状态划分成等价类。
2. 构建新的状态转移表:将等价类作为新的状态,构建新的状态转移表。
3. 确定新的接受状态:如果原来的接受状态在同一个等价类中,那么在新的DFA中它们也是接受状态。
根据这个步骤,我们可以进行如下的最小化处理:1. 首先,将所有状态分成两类:接受状态和非接受状态。
在本例中,接受状态为F,非接受状态为A、B、C、D、E。
2. 接下来,将接受状态和非接受状态分别划分成等价类。
对于本例,由于DFA中的状态之间的转移关系比较复杂,这里不再给出详细的划分过程。
划分后得到的等价类如下:{A, C, E}、{B, D, F}3. 根据等价类构建新的状态转移表:| | 0 | 1 || ---- | --------- | --------- || {A, C, E} | {B, D, F} | {B, D, F} || {B, D, F} | {A, C, E} | {C, E} |4. 确定新的接受状态:由于原来的接受状态F在等价类{B, D, F}中,因此在新的DFA中,{B, D, F}为唯一的接受状态。
通过以上步骤,我们得到了最小化的DFA。
新的DFA中只有两个状态{A, C, E}和{B, D, F},比原来的DFA中的状态数少了一半。
编码中的空值判断问题
编码中的空值判断问题在编码中遇到空值的情况,需要进行空值判断,以避免出现空指针异常或其他错误。
以下是几种常见的空值判断问题和解决方法:1. 判断对象是否为空:使用if语句或三元运算符来判断对象是否为null,例如:```javaif (obj != null) {// 对象不为空的处理逻辑}```或```javaObject result = obj != null ? obj : defaultValue;```2. 判断字符串是否为空:使用isEmpty()方法来判断字符串是否为空串,例如:```javaif (str != null && !str.isEmpty()) {// 字符串不为空的处理逻辑}```3. 判断集合是否为空:使用isEmpty()方法判断集合是否为空,例如:```javaList<T> list = new ArrayList<>();if (list != null && !list.isEmpty()) {// 集合不为空的处理逻辑}```4. 判断数组是否为空:使用length属性判断数组是否为空,例如:```javaint[] array = new int[0];if (array != null && array.length > 0) {// 数组不为空的处理逻辑}```5. 使用Optional类处理可能为空的返回值:Optional类是Java 8中引入的用于处理可能为空的返回值的机制,可以避免显式的空值判断,例如:```javaOptional<String> optional = Optional.ofNullable(str);if (optional.isPresent()) {// 字符串不为空的处理逻辑String value = optional.get();}```或```javaString value = optional.orElse(defaultValue);```总之,在编码中要时刻注意空值判断,针对不同的情况选择合适的方式进行判断和处理,以确保程序的稳定性和可靠性。
一种基于DFA_的短文本信息过滤算法
第 22卷第 4期2023年 4月Vol.22 No.4Apr.2023软件导刊Software Guide一种基于DFA的短文本信息过滤算法关兴义,赵敏,伍文昌(陆军工程大学指挥控制工程学院,江苏南京 210007)摘要:有关信息过滤的算法应用广泛,随着微信、微博等社交平台的迅速发展,短文本信息在网络通信中占据了主流,针对短文本信息的过滤也越来越重要。
通过比较BF算法、KMP算法、AC算法等经典模式匹配算法的优缺点,选择更适合短文本过滤的DFA算法。
介绍DFA算法基本原理,提出一种基于DFA的改进算法,改进后的算法通过敏感词预处理和过滤过程优化来提高检测率。
实验结果表明,相比于SWDT-IFA算法,改进后的算法对中文对话数据集检测的查准率提高了3%,误报率降低了0.87%,具有较高的应用价值。
关键词:短文本;信息过滤;DFA;模式匹配;Trie树DOI:10.11907/rjdk.221764开放科学(资源服务)标识码(OSID):中图分类号:TP391.1 文献标识码:A文章编号:1672-7800(2023)004-0103-06A Short Text Message Filtering Algorithm Based on DFAGUAN Xing-yi, ZHAO Min, WU Wen-chang(Command and Control Engineering College, Army Engineering University of PLA, Nanjing 210007, China)Abstract:The filtering algorithm of text is widely used, with the rapid development of social platforms such as WeChat and Weibo, short text messages occupy the mainstream in network communication, and the filtering of short text messages is becoming more and more important. By comparing the advantages and disadvantages of classic pattern matching algorithms such as BF algorithm,KMP algorithm,AC algorithm,etc. , this paper selects the DFA algorithm that is more suitable for short text filtering, introduces the basic principles of DFA algorithm, and proposes an improved algorithm based on DFA, which improves the detection rate through sensitive word preprocessing and filtering process optimization. Experimental results show that the improved algorithm improves the accuracy of Chinese dialogue dataset detection by 3% and re‐duces the false alarm rate by 0.87%, which has high application value.Key Words:short text; message filtering; DFA; pattern matching; Trie tree0 引言随着信息技术的不断发展和智能手机的普及,移动互联网已逐步渗透至人们工作、生活的方方面面,大量的聊天消息、评论、新闻等碎片化信息在网络中传播,且数量呈上升趋势,这类信息通常以短文本为主[1]。
DFA的编程实现(含源代码、实验报告)
实验一(一)程序设计语言及其编译器实现概览(2小时)实验目的:学习一门简单的程序设计语言的定义及其编译器实现实验任务:针对一门简单的程序设计语言,阅读其定义文档,初步了解其编译器的源代码。
实验内容:(1)选择一门语言:TINY或其它语言也可(需自备其编译器的源代码)。
(2)阅读其定义文档,了解语言定义的方法,包括:词法、语法、语义、运行时环境、目标机器、目标语言等内容。
(3)了解其编译器源代码。
•对TINY语言编译器,其源代码由多个文件组成,请弄清楚每个文件的作用是什么。
详情请见《编译原理及实践》第 1.7节。
请做一个C++工程文件(Win32 Console Application, tiny.dsp),把它们组织起来,然后编译成可执行文件(tiny.exe),即为TINY 语言编译器。
然后用它编译TINY语言示例源代码(sample.tny)。
看看编译生成的目标文件(sample.tm)是怎样的。
要运行目标程序,还需要一个虚拟机,名为TM机。
TM 机是以软件形式存在的,其源代码为tm.c,需要编译生成可执行文件tm.exe。
然后将目标程序作为TM机的输入运行TM机即可得到所期待的结果。
要求读懂main.c、globals.h、util.h、scan.h和util.c、scan.c等文件,三人一组进行讨论,给每一行加上注释,总结你们各自对程序的理解和阅读程序的收获,每组提交1份加了注释的文件和心得。
有能力的同学可加上tm.c。
实验一(二)DFA的编程实现(2小时)实验目的:通过本次实验,加深对DFA及其识别的语言的理解,学习对一般的DFA的表达方法与编程实现方法。
实验任务:编写一个C语言程序,模拟实现DFA识别字符串的过程。
实验内容:(1)DFA的输入;(2)DFA的存储与读写;(3)DFA的正确性检查;(4)DFA 的语言集列表显示;(5)DFA的规则字符串判定;内容说明:(1)DFA的输入:分别输入DFA的“字符集”、“状态集”、“开始状态”、“接受状态集”、“状态转换表”等内容,并保存在设定的变量中。
DFA的化简#
例1 构造下述文法G[Z]的有穷自动机。
Z→0A
1
A→0A | 0B B→1A | ε
Z0 A 0 B
0
其状态图如图(a)或(b)所示。
(a)
显然,自动机M是非确定的。
它识别的语言就是文法
G[Z]所描述的语言即
1
Z
L(G[Z])=L(M)=0(0|01)*0。
0A
0
0 Bε
D
(b)
3.5.2 左线性正规文法到有穷自动
3.4.5 Байду номын сангаасFA的化简
4.两个状态等价的条件:
(1)一致性条件: 状态s和t必须同时为 (2) 终态或非终态。
(2)蔓延性条件: 对于所有输入符号a,
(3)
状态 s 和 t 必须转到等价
5.化的简状方态法里。
输入:一个DFA M 。
输出:接受与M相同语言的DFA M ', 且其状态数最少。
3.4.5 DFA的化简
其中 f (S,a)=A f (S,b)=A
a
f (A,a)=A f (A,b)=A f (A,0)=A f (A,1)=A
a
b
S
A
M的状态转换图如图所示。 根据上述转换规则,与M
b
0
1
等价的正规文法G为:
G=({S,A},{a,b,0,1},P,S)
其中P: S→aA | bA A→aA | bA | 0A | 1A | ε
2. token 字符数组, 存放构成单词符号的字符串。 3. getch( )读字符函数,每调用一次从输入缓冲 区中读进源程序的下一个字符放在ch中,并把 读字符指针指向下一个字符。
4. getbc( )函数,每次调用时,检查ch中的字符 是否为空白字符,若是空白字符,则反复调用 getbc( ),直至ch中进入一个非空白字符为止。
DFA有限状态自动机
如何在建立好的DFA上遍历
以上的单词前缀树+前缀指针就是确定性有限状态自 动机的树形结构图(即trie图)的基本构造方式了。 接下来要解决的问题是,已知一个串S,如何利用这 个串在当前已经建立好的DFA上进行遍历,看其是否包含 某个模式串,以及其时间复杂度。 遍历的方法如下:从ROOT出发,按照当前串的下一 个字符ch来进行在树上的移动。若当前点P不存在通过ch 连接的儿子,那么考虑P的前缀指针指向的节点Q,如果还 无法找到通过ch连接的儿子节点,再考虑Q的前缀指针… 直到找到通过ch连接的儿子,再继续遍历。如果遍历过程 中经过了某个终止节点,则说明S包含该终止节点代表的 模式串.
void BuildDfa( ) { for( int i = 0;i < LETTERS ;i ++ ) Tree[0].pChilds[i] = Tree + 1; Tree[0].pPrev = NULL; Tree[1].pPrev = Tree; deque<CNode * > q; q.push_back(Tree+1); while( ! q.empty() ){ CNode * pRoot = q.front(); q.pop_front();
思考…
强行匹配? 时间复杂度:O(NLMlen) (len是模式串的平均长度)
12) O(10
太不靠谱了!! 还是不能忍!!
KMP? 时间复杂度:O(NLM)
O(109)
确定性有限状态自动机 DFA(deterministic finite automata)
DFA使用一个五元组(Q,q0,A,∑,δ)来描述,这里Q为状 态集;q0为起始状态;A为终态集; ∑为字母表,δ为转移函数。 用一个图来描述一个自动机: 这是一个字符集为01的 DFA S=“001110” 可以匹配它
编译原理实验DFA最小化
实用文档2016.11.09确定有穷自动机的最小化目录一、实验名称 (2)二、实验目的 (2)三、实验原理 (2)1、DFA的定义 (2)2、无用状态 (2)3、状态等价条件 (2)四、实验思路 (3)1、输入 (3)2、move算法 (3)3、子集划分算法 (3)4、输出 (4)五、实验小结 (4)1、输入存储问题 (4)2、子集划分算法问题 (4)3、输出问题 (4)六、附件 (4)1、源代码 (4)2、运行结果截图 (7)确定有穷自动机的最小化二、实验目的1、输入DFA,输出等价的状态数最少的DFA;2、实现子集划分算法;3、输入和输出均以定义的形式。
三、实验原理1、DFA的定义一个确定的有穷自动机M是一个五元组,M=(K,E,f,S,Z)其中a.K是一个有穷集,它的每个元素称为一个状态;b.E是一个有穷字母表,它的每个元素称为一个输入符号;c.f是转换函数,是K×E->K上的映像,即,如f(ki,a)=kj(ki∈K,kj∈K)就意味着,当前状态为ki,输入字符为a时,将转换到下一状态kj,我们把kj称作ki的一个后继状态;d.S∈K,是唯一的一个初态;e.Z包含于K,是一个终态集,终态也称可接受状态或结束状态。
2、无用状态所谓有穷自动机的无用状态,是指这样的状态:从该自动机的开始状态出发,任何串也不能到达的那个状态。
或者从这个状态没有通路到达状态。
3、状态等价条件a.一致性条件——状态s和t必须同时为可接受状态或不可接受状态b.蔓延性条件——对于所有输入符号,状态s和状态t必须转换到等价的状态里。
本次实验采用python完成。
1、输入根据实验要求,以DFA的定义形式输入,即输入M=(K,E,f,S,Z),其中f另外输入。
采用putin作为输入函数,首先输入定义形式,用split函数按照’}‘进行分割,再按照’}’分割。
最后对得到的二维列表zanshi1中的元素进行输出,得到K,E,S,Z。
DFA最小化算法中状态等价判断方法
DFA最小化算法中状态等价判断方法刘益【摘要】对使用"分割法"最小化DFA中出现的当一个状态没有相应的产生式存在时如何进行分割,提出了正确使用"分割法"最小化DFA关键是需要正确判断DFA 中各个状态之间的等价关系,并对当一个状态没有相应的产生式存在时如何判断等价进行了分析.【期刊名称】《宜宾学院学报》【年(卷),期】2010(010)006【总页数】2页(P55-56)【关键词】DFA;最小化;分割法【作者】刘益【作者单位】宜宾学院计算机与信息工程学院,四川宜宾,644000【正文语种】中文【中图分类】TP301.1确定有限自动机 DFA(Determinisitic Finite Automation)的应用范围很广,它可以作为识别语言、电路设计、模型检测以及加密算法等方面的一种工具[1-2].一个DFA的获得一般是通过对NFA确定化后得到.但这样的DFA可能含有多余状态,还需要对其进行最小化.最小化后的DFA即可以更好地表示状态之间的内在关系,也便于在利用DFA描述任务模型时提高计算机的工作效率.对DFA进行最小化的方法常采用“分割法”.在一些特殊情况下使用分割法最小化DFA,会出现最小化后的DFA与最小化前的DFA不等价[3-5],说明分割法在最小化DFA中可能存在缺陷.本文将对这个问题进行分析,找出在使用分割法最小化DFA过程中存在的误区. DFA的最小化是指一个 DFA中不存在多余状态,并且在其状态集中不存在两个相互等价的状态,但必须保证最小化后的DFA与最小化前的DFA能够识别相同的语言集.如果最小化后的DFA与最小化前的DFA不能识别相同的语言集,则称它们是不等价,即在最小化过程中出现了错误.分析文献[4]中的例子,例子 1:采用“分割法”后得到:分析在文献[5]中的例子,例子 2:采用“分割法”后得到:从上两例看出:采用分割法后得到的DFA M’与DFA M不能识别相同的语言集.因此文献作者提出的分割法算法有问题,在一些DFA最小化上不能给出正确结论.分割法通过对 DFA M的状态集进行分析,将集合分割成一些不相交的子集.划分之后,这些子集中的状态是等价的.然后从每个子集中选出一个元素,消去其他元素,重新构造一个DFA M’.这个DFA M’就是最小化的,而且L(M)=L(M’).可以看出,分割法是对状态集的集合分割,而划分的依据是集合中元素之间的等价问题.因此,分割法的核心问题是讨论状态集中各状态之间的等价问题.所谓两个状态相互等价是指:对一给定的DFA M,若存在状态 s1、s2∈S且s1≠s2,如果从 s1出发能识别字符串α而停于终态,从 s2出发也同样能够识别这个α而停于终态;反之,若从 s2出发能识别β而停于终态,则从 s1出发也能识别这个β而停于终态,则称 s1和 s2是等价的,否则就是可区分的[6-8],如例 1:当采用分割法进行最小化的时候,在分析状态集合中各状态之间是否等价出了问题.文献[4]中在分割法中认为状态 a,b之间是等价的.原因是:对于输入字符 0,状态 a和 b都找不到相应的产生式进行转换.可以认为对于输入字符 0,状态 a和 b等价.对于输入字符 1,状态 b能找到产生式δ(b,1)=a,意味着它可以转换到状态 a;对于状态 a,没有相应的产生式,那么它与状态 b没有区别,因此对于输入字符 1,状态a和 b 等价.综上所述,状态 a和 b等价,可以把它们放到同一个子集中.得到新的DFA M’:根据状态是否等价的判断,从状态 b出发识别字符串“1”停于终态,而从状态 a出发不能识别任何字符串.因此说状态a和 b等价是错误的.对DFA M来讲已经是最简化的了,如例 2:对于输入字符 a,状态 0有产生式δ(0,a)=1,状态 1有δ(1,a)=1,状态 2有产生式δ(2,a)=3,状态 3有δ (3,a)=3;对于输入字符 a,状态 0、1可以认为等价,状态2、3可以认为等价.对于输入字符 b,状态 0没有对应的产生式,状态 1有δ(1,b)=1,状态 2有产生式δ(2,b)=3,状态 3有δ(3, b)=3;对于输入字符 b,状态2、3可以认为等价.而对于状态 0、1同样存在例子 1中的问题,由于对状态 0在输入字符 b的时候没有对应的产生式,也认为 0、1等价.综上所述,把状态 0、1放到同一个子集中,状态 2、3放到另一个子集中.得到新的DFA M’:根据状态是否等价的判断,从状态 0出发识别字符串“aabbb”停于终态,或者字符串“aaabaa”停于终态;而从状态 1出发识别字符串“aabbb”停于终态,或者字符串“aaabaa”停于终态,或者字符串“baaa”停于终态,或者字符串“bbbb”停于终态.换句话说,从状态 0出发识别的字符串必须以字母 a开始,而从状态 1出发识别的字符串可以是字母 b开始,因此对于状态 0和 1来说是不等价的.对于状态2、3则能识别相同字符串,它们是等价的.DFA M最小化后应该为:文献[3]中针对在识别输入字符的时候没有相应的产生式与之对应,提出了“失败状态”.在文献[9]中对此类问题提出了“空集φ改成特殊的φ状态”.实际上,无论是“失败状态”还是“特殊状态”,如果在当前状态,对于给出的一个字符,在产生式集合中没有对应的产生式,则表示当前状态出发不能识别相应的字符.根据分割法原理,在分割一个子集的时候,子集中状态对某字符出现一个状态有对应的产生式,而另一个状态没有,这两个状态肯定是不等价的.【相关文献】[1]沈浩,孙永强.自动机,逻辑与博弈 [J].计算机工程,2003,29 (20):9-11.[2]陶仁骥.一种有限自动机公开钥密体制和数字签名[J].计算机学报,1985,8(6):401-409.[3]陈义仁,王一宾.DFA化简算法的一种改进方法[J].安庆师范学院学报(自然科学版),2009,15(1):45-48.[4]周时阳,祝建华.DFA最小化算法研究[J].计算机工程与科学, 2007,29(3):60-62.[5]徐红.对确定有限自动机最小化算法的改进[J].桂林航天工业高等专科学校学报,2005(4):14-16.[6]吕映芝,张素琴,蒋维杜.编译原理[M].北京:清华大学出版社, 1998.[7]胡元义.编译原理教程 [M].西安:西安电子科技大学出版社, 2003.[8]陈火旺,钱家骅,孙永强.程序设计语言编译原理 (第三版)[M].北京:国防工业出版社,2000.[9]罗军.确定的有限自动机(DFA)化简方法改进[J].河南广播电视大学学报,2005,18(3):55-57.。
DFA最小化
编译原理实验报告实验名称DFA的最小化实验时间院系班级学号姓名1.试验目的掌握DFA的最小化2.实验原理所谓自动机的化简问题即是对任何一个确定有限自动机DFA M,构造另一个确定有限自动机DFA M’,有L(M)=L(M’),并且M’的状态个数不多于M 的状态个数,而且可以肯定地说,能够找到一个状态个数为最小的M’。
下面首先来介绍一些相关的基本概念。
设Si 是自动机M的一个状态,从Si出发能导出的所有符号串集合记为L(Si)。
设有两个状态Si 和Sj,若有L(Si)=L(Sj),则称Si和Sj是等价状态。
下图所示的自动机中L(B)=L(C)={1},所有状态B和状态C是等价状态。
又例如终态导出的符号串集合中必然包含空串ε,而非终止状态导出的符号串集合中不可能包含空串ε,所以终态和非终止状态是不等价的。
对于等价的概念,我们还可以从另一个角度来给出定义。
给定一个DFA M,如果从某个状态P开始,以字符串w作为输入,DFA M将结束于终态,而从另一状态Q开始,以字符串w作为输入,DFA M将结束于非终止状态,则称字符串w把状态P和状态Q区分开来。
把不可区分开来的两个状态称为等价状态。
设Si 是自动机M的一个状态,如果从开始状态不可能达到该状态Si,则称Si为无用状态。
设Si是自动机M的一个状态,如果对任何输入符号a都转到其本身,而不可能达到终止状态,则称Si为死状态。
化简DFA关键在于把它的状态集分成一些两两互不相交的子集,使得任何两个不相交的子集间的状态都是可区分的,而同一个子集中的任何两个状态都是等价的,这样可以以一个状态作为代表而删去其他等价的状态,然后将无关状态删去,也就获得了状态数最小的DFA。
下面具体介绍DFA的化简算法:(1)首先将DFA M的状态划分出终止状态集K1和非终止状态集K2。
K=K1∪K2由上述定义知,K1和K2是不等价的。
(2)对各状态集每次按下面的方法进一步划分,直到不再产生新的划分。
正则语言——精选推荐
第 4 章正则语言的性质本章中我们将会探讨正则语言的性质,在此过程中我们所使用的第一个工具是一个定理,它能够证明某个语言不是正则的。
该定理叫做“泵引理”,我们将在第4.1节中介绍它。
正则语言的一类很重要的性质是“闭包性质”,该性质使得我们能够从一些语言出发,通过一定的运算符,来构造能够识别另一些语言的自动机。
例如,两个正则语言的交仍然是正则语言。
因此,给定能够识别两个不同的正则语言的自动机,我们可以机械地构造一个恰好识别这两个语言的交的自动机。
由于这样构造出来的自动机可能比给定的两个自动机的状态都多,因此这种“闭包性质”可以作为一种构造复杂的自动机的工具。
第2.1节中用很实质的方式使用了这种构造过程。
正则语言的另一类很重要的性质是“判定性质”,通过对这些性质学习使得我们能够给出用来回答关于自动机的很重要的问题的算法。
一个核心的例子是用来判定两个自动机是否定义了同样语言的算法。
我们能够判定该问题的能力使得我们能够把自动机“最小化”,也就是说,找到一个自动机,它等价于某个给定的自动机,并且使它有尽可能少的状态。
这是一个数十年里在开关电路的设计方面的很重要的问题,原因是电路的成本(电路所占有的芯片面积)趋向于随着电路所实现的自动机的状态数减少而减少。
4.1 证明语言的非正则性我们已经确认正则语言类至少有四种不同的描述方法,它们分别是:DFA所接受的语言类、NFA所接受的语言类、ε-NFA所接受的语言类以及正则表达式所定义的语言类。
然而并不是所有的语言都是正则语言。
在本节中,我们将会介绍一个强有力的技术,叫做“泵引理”,它能够证明某个语言不是正则的。
接着我们会给一些非正则语言的例子。
在第4.2节中我们将会看到怎样先后使用泵引理和正则语言的闭包性质来证明另外一些语言不是正则的。
4.1.1正则语言的泵引理我们考虑语言L01 = {0n1n | n≥1}。
该语言包含所有如下形式的串:01, 0011, 000111等等,也就是有一个或多个0后面跟着相同数目的1所构成的串。
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HUNAN UNIVERSITY
计算理论导论实验报告
一、实验目的
1、理解有穷自动机空问题的可判定性,并利用此算法解决实际问题;
2、在实际应用中考虑所有可能的情况去求解问题;
3、正确处理代码中的各种细节问题。
二、实验方法
(1)算法思路
两种思路:
A.DFA接受一个串当且仅当:从起始状态出发,沿着DFA的箭头方向,能够到达一个接受状态。
为检查这个条件,设计一个使用标记算法的TM T。
T=“对于输入<A>,其中A是一个DFA:
1)标记A的起始状态。
2)重复下列步骤,直到所有状态都被标记。
3)对于一个状态,如果有一个到达它的转移是从某个已经标记过的状态出发的,则将其标记。
4)如果没有接受状态被标记,则接受,否则,拒绝。
”
B.D FA不接受任意串的三种情况:
1)无接受状态;
2)接受状态单独存在;
3)接受状态和起始状态不在同一圈中。
分析两种思路,明显第二种更容易编写程序代码。
算法如下:
(1)判断接受状态是否存在,不存在直接输出;
(2)判断接受状态单独存在的情况,返回布尔变量值;
(3)判断接受状态和起始状态不在一个圈内的情况,返回布尔变量值;
(4)三种情况均判断结束后,输出结果。
(2)数据类型
题目要求如下:
每个测试序列相对应一个DFA,其第一行为2个正整数n,m,表示有n个状态,状态集Q={q0,q1,…,q n-1}。
默认起始状态为q0,字符集有m个字符。
0 <n,m ≤100。
随后n行,每行m个空格隔开的整数δij,(0 ≤ i < n , 0 ≤ j < m )表示DFA的状态转移函数。
δij表示第i个状态在输入j(字母表第j个字符)时,变为第δij 个状态。
鉴于之前的判断,直接采用静态建立输入矩阵即可。
三、问题描述
四、程序代码
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<string>
#include<cstring>
using namespace std;
bool a[100];
bool b[100];
int print[100][100];
int n, m, f, p, q;
/*判断是否是不接受任意串的DFA*/ bool DFS(int k)
{
a[k] = 1;
//接受状态单独存在的情况(2)
if(b[k])
{
return 1;
}
//接受状态和起始状态不在一个圈内的情况(3)for(int i = 0; i < m; i++)
if(!a[print[k][i]] && DFS(print[k][i]))
{
return 1;
}
return 0;
}
int main()
{
inti,j;
//n个状态,字符集有m个
while(scanf("%d%d", &n, &m)!=EOF)
{
memset(a, 0, sizeof(a));
memset(b, 0, sizeof(b));
for(i = 0; i < n; i++)
for(j = 0; j < m; j++)
scanf("%d", &print[i][j]);
//输入接受状态数
cin>>f;
//循环输入接受状态
for(i = 0; i < f; i++)
{
scanf("%d", &p), b[p] = 1;
}
if(f)
if(DFS(0))
cout<<"NO"<<endl;
else
cout<<"YES"<<endl;
//无接受状态的情况(1)
else
cout<<"YES"<<endl;
}
return 0;
}
五、实验结果
六、实验总结
1.由于之前的实验在开始添加#include <string>,就能直接输入输出采用cin和cout标准输入输出,但是在网站运行时,发现此种输出会出现超时的问题,
最终只能又采用while(scanf("%d%d", &n, &m)!=EOF)和scanf("%d", &print[i][j])输入。
2.在分配内存时,根据之前的经验直接采用静态建立很好用的方法。
3.可判定性的问题求解相对容易,从书本出发求解实际问题,就能更好更深刻的理解内容。