设计有穷自动机DFA实现C
编译原理有穷自动机
开始
求开始状态闭包
标记为False令它为C中唯一成员
C中存在尚未 被标记子集
否
N
是
Y 标记T 结束
对子集T中的每个输 入字母求U=Ia子集
U不在C中?
将U加入C中
图3-1 NFA转换成DFA原理图
运行结果
dfa的最小化利用等价关系找出状态集q上的所有最大等价状态子集即找出q的最小划分然后从各个等价子集中选取一个代表状态消去各等价子集中的非代表状态这样就实现了dfa的最小化的目的
有穷自动机的化简与确定化
组员：王勇 朱蓉 许立龙
1、设计内容及要求
• 可以使用任何语言来完成，例如：C、C++。 • 以文件方式读取自动机。 • 判断读取的自动机是确定的还是不确定的 自动机。 • 若是不确定的自动机，将自动机确定化。 • 将确定化后的自动机最小化。 • 输入测试字符串，输出测试结果
2. DFA的最小化 的最小化 利用等价关系找出状态集Q上的所有最大等价状态子集，即找出Q的最小划分， 然后从各个等价子集中选取一个代表状态，消去各等价子集中的非代表状态， 这样就实现了DFA的最小化的目的。 主要步骤： for v(q,p) ∈F×(Q-F) do 标记可区分状态表中的表项(q,p); /*p和q不可合并*/ for v(q,p) ∈F×F∪(Q-F) ×(Q-F)且q≠p do if E a∈∑，可区分状态表中的表项(δ(q,a), δ(p,a))已被标记 then begin 标记可区分状态表中的表项(q,p); 递归的标记本次被标记的状态对的关联链表上的各 个状态对在可区分状态表中的对应表项。 end else for v a∈∑ do if δ(q,a) ≠δ(p,a)且与(q,p)与(δ(q,a), δ(p,a))不是同一个状态对 then 将(q,p)放在(δ(q,a), δ(p,a))的关联链表上。
java dfa算法 与实现
java dfa算法与实现Java DFA算法与实现引言：有限状态自动机（DFA）是一种用于识别和处理模式匹配的算法。
在计算机科学领域，DFA被广泛应用于字符串匹配、编译器设计、自然语言处理等领域。
本文将介绍DFA算法的原理以及如何使用Java 语言实现一个简单的DFA。
一、DFA算法原理：DFA算法是基于状态转换的自动机模型，它由五个元素组成：输入字母表、状态集合、初始状态、接受状态集合和状态转换函数。
DFA 算法的核心思想是根据输入字母表逐个读取输入字符，并根据状态转换函数将当前状态转换为下一个状态，直到达到接受状态或者无法进行状态转换为止。
二、DFA算法实现步骤：1. 定义输入字母表：根据具体需求定义合适的输入字母表，例如只包含小写字母。
2. 定义状态集合：根据问题的需求定义状态集合，例如对于一个简单的字符串匹配问题，可以定义状态集合为{0, 1}，其中0表示未匹配，1表示已匹配。
3. 定义初始状态和接受状态集合：根据实际需求定义初始状态和接受状态集合，例如初始状态为0，接受状态集合为{1}，表示只有当状态为1时才算匹配成功。
4. 定义状态转换函数：根据输入字母表和状态集合定义状态转换函数，例如对于输入字母表中的字符c，如果当前状态为0且c为目标字符串中的字符，则将状态转换为1，否则保持状态为0。
5. 实现DFA算法：根据上述定义的输入字母表、状态集合、初始状态、接受状态集合和状态转换函数，使用循环结构逐个读取输入字符串中的字符，并根据状态转换函数更新当前状态，直到达到接受状态或者无法进行状态转换。
三、Java实现DFA算法示例：下面是一个简单的Java代码示例，实现了一个DFA算法用于判断输入字符串是否包含目标字符串。
```javapublic class DFAAlgorithm {private static final int[][] TRANSITION_TABLE = {{1, 0}, // 当前状态为0，输入字符为目标字符串中的字符时，转换到状态1，否则保持状态为0{1, 1} // 当前状态为1，输入字符为目标字符串中的字符时，保持状态为1，否则保持状态为1};private static final int INITIAL_STATE = 0;private static final int ACCEPT_STATE = 1;public static boolean containsTargetString(String input, String target) {int currentState = INITIAL_STATE;for (char c : input.toCharArray()) {int inputIndex = target.indexOf(c);if (inputIndex == -1) {currentState = TRANSITION_TABLE[currentState][0];} else {currentState = TRANSITION_TABLE[currentState][1];}}return currentState == ACCEPT_STATE;}public static void main(String[] args) {String input = "Hello, world!";String target = "world";if (containsTargetString(input, target)) {System.out.println("Input string contains target string.");} else {System.out.println("Input string does not contain target string.");}}}```以上代码中，TRANSITION_TABLE是状态转换表，其中第一行表示当前状态为0时的转换情况，第二行表示当前状态为1时的转换情况。
编译原理实验NFA确定化为DFA
实用文档2016.11.02不确定有穷状态自动机的确定化目录一、实验名称 (2)二、实验目的 (2)三、实验原理 (2)1、NFA定义 (2)2、DFA的定义 (2)3、closure函数 (2)4、move函数 (3)四、实验思路 (3)1、输入 (3)2、closure算法 (3)3、move算法 (3)4、构造子集 (4)5、输出 (4)五、实验小结 (4)1、输入存储问题 (4)2、closure算法问题 (4)3、输出问题 (5)六、附件 (5)1、源代码 (5)2、运行结果截图 (7)一、实验名称不确定有穷状态自动机的确定化二、实验目的输入：非确定有穷状态自动机NFA输出：确定化的有穷状态自动机DFA三、实验原理1、NFA定义一个不确定的有穷自动机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是一个从K×E*到K的子集的映像，即：K*E*->2k，其中2k表示K的幂集；d.S包含于K，是一个非空初态集；e.Z包含于K，是一个终态集。
2、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。
3、closure函数状态集合I的ε—闭包，表示为ε—closure(I)，定义为一状态集，是状态集I中的任何状态S经任意条ε弧而能到达的状态的集合。
4、move函数状态集合I的a弧转换，表示为move(I,a)，定义为状态集合J，其中J是所有那些从I中的某一状态经过一条a弧而到达的状态的全体。
实验二 DFA确定化实验报告
DFA确定化实验报告一、课程设计的目的通过课程设计进一步理解高级语言在计算机中的执行过程，加深对编译原理中重点算法和编译技术的理解，提高自己的编程能力，培养好的程序设计风格。
同时通过某种可视化编程语言的应用，具备初步的Windows环境下的编程思想。
掌握子集法，即将NFA转换为与之等价的DFA的算法。
二、课程设计的内容及要求1.通过设计编写和调试将不确定的有穷自动机转换为与之等价的确定的有穷自动机的程序，使学生了解子集法，掌握转换过程中的相关概念和方法。
2.输入一个NFA3.输出与之等价的DFA三、实现原理1、构造数据结构：1）图的数据结构；2）转换关系的数据结构。
2、求图的开始节点的ε-closure ，作为子集链表的头节点。
然后对其ε-closure 中的每个节点，根据转换关系，求出新的子集，将新求出的子集插入到子集链表的尾部。
构造主要的数据结构：struct diagram {int snum; //节点编号move *transfer; //转换关系diagram *next;};//图的数据结构构造主要的数据结构：struct subset {int snum; //节点编号，char closure[MAX]; //该节点中包含原来的哪些节点，也就是其ε_closure move *transfer; //来源关系subset *next;};//子集的数据结构构造主要的数据结构：struct move{int point; //来自或转向哪一个节点char input; //转向条件move *next;};//存储来源关系四、算法实现与流程（1）读取文件中的数据，组成图的初始链表。
通常，用自然语言描述这个阶段的工作是烦琐的，用子集矩阵完成这阶段工作具有直观性和简单性。
以下过程将描述用子集矩阵法完成从NFA（图1）到DFA的转化：先将图1运用子集矩阵法，通过运算得到表1。
其中s表示状态，即算法描述中的自己族C；a，b表示输入字符。
编译原理-试题及参考答案(魏国利)
试题（共10道）1.设∑={0，1}上的正规集S由倒数第二个字符为1的所有字符串组成，请给出该字集对应的正规式，并构造一个识别该正规集的DFA。
2.已知文法G[S’] :S’→SS→rDD→D,iD→i(1)构造G[S’]的识别活前缀的有穷自动机DFA。
(2)该文法是LR(0)文法吗？为什么？3.已知文法G[S’] :S’→S (1)S→AAA (2)A→1A (3)A→0 (4)(1)构造G[S’]的识别活前缀的有穷自动机DFA。
(2)构造相应的LR(0)分析表。
4.构造一个DFA，它接受∑={a，b}上所有包含ab的字符串。
5.构造正规式 (0|1)*00 相应的DFA并进行化简。
6.构造以下正规式相应的NFA，再确定化10（1|0）*117. 设有语言L={ α | α∈{0,1} + ，且α不以0 开头，但以00 结尾} 。
(1)试写出描述L 的正规表达式；(2)构造识别L 的DFA （要求给出详细过程，并画出构造过程中的NDFA 、DFA 的状态转换图，以及DFA 的形式化描述) 。
8.已知NFA＝（｛x,y,z｝,{0,1},M,{x},{z}），其中：M(x,0)={z}，M(y,0)={x,y}，,M(z,0)={x,z}，M(x,1)={x}，M(y,1)=φ，M(z,1)={y}，构造相应的DFA。
9. 给出下述文法所对应的正规式：S→0A|1BA→1S|1B→0S|010. 将下图的DFA 最小化，并用正规式描述它所识别的语言。
答案1.答：构造相应的正规式：(0|1)*1(0|1) NFA:12.答：(1) G[S ’]的识别活前缀的有穷自动机为： (2) 该文法不是LR （0）文法，因为I 3中有移进—规约冲突。
3.答：(1) G[S’]的识别活前缀的有穷自动机为：(2)4.答：构造相应的正规式：(a|b)*ab(a|b)*确定化：最小化：{0，1，2} {3，4，5} {0， 2}，1， {3，4，5}5.答：最小化：{1，2，3} {4}{1，2，3}0={2，4} {1，3} {2} {4}6.答：(1)正规表达式：1(0|1) * 00(2)第一步：将正规表达式转换为NDFA第二步：将NDFA 确定化为DFA ：造表法确定化,确定化后DFA M 的状态转换表状态输入I 0 I 1 t 0 1 [S] —[A,D,B] q 0 —q 1 [A,D,B] [D,B,C] [D,B] 重新命名q 1 q 2 q 3 [D,B,C] [D,B,C,Z] [D,B] q 2 q 4 q 3 [D,B] [D,B,C] [D,B] q 3 q 2 q 3 [D,B,C,Z] [D,B,C,Z] [D,B] q 4 q 4 q 3DFA 的状态转换图第三步：给出DFA 的形式化描述DFA M = （{ q 0 , q 1 , q 2 , q 3 , q 4 }, {0,1}, t, q 0 , { q 4 } ）t 的定义见M 的状态转换表。
DFA的实现与应用
DFA的实现与应用自动机（Automaton）是计算机科学中的重要概念之一，它是基于形式化逻辑的数学模型，能够接收输入并根据预先定义的规则进行状态转移。
确定有穷自动机（Deterministic Finite Automaton，简称DFA）是自动机的一种常见形式，其实现和应用已经得到广泛应用。
一、DFA的定义与原理DFA可以被定义为一个五元组(M, Σ, S, δ, F)，其中：- M代表一个有限状态集合；- Σ代表一个有限输入字符集合；- S代表DFA的初始状态；- δ代表一个状态转移函数，将状态和输入映射到下一个状态；- F代表一个终止状态集合，用于标识DFA的接受状态。
DFA的实现流程如下：1. 定义状态集合M和输入字符集合Σ，并确定初始状态S；2. 设计状态转移函数δ，规定在接收到某个输入字符时，DFA应该如何从当前状态转移到下一个状态；3. 确定终止状态集合F，标识DFA的接受状态；4. 根据定义的五元组构建DFA，并进行状态转移，直到遇到终止状态。
二、DFA的应用领域1. 词法分析器DFA在编程语言中的词法分析阶段起着重要作用。
通过构建对应编程语言的DFA，可以将代码文本分解为各种语法单元，如标识符、关键字、运算符等。
这为编译器的下一步处理提供了基础。
2. 字符串匹配在文本处理和模式匹配中，DFA被广泛用于字符串匹配。
可以使用DFA在目标文本中搜索是否存在某个特定的字符串，并且可以在匹配时进行一些后续操作，如替换、提取等。
3. 自然语言处理DFA可以应用于自然语言处理，用于分析文本并识别其中的不同语法结构。
例如，可以使用DFA来识别句子、词组和词性等。
这对于机器翻译、文本分类和信息提取等任务非常有用。
4. 网络安全DFA的应用还可见于网络安全领域。
通过构建用于检测网络流量中的恶意行为的DFA模型，可以有效识别并阻止入侵、垃圾邮件、网络欺诈等网络安全威胁。
5. 语音识别在语音识别中，DFA可以用于根据输入音频信号的频谱特征识别出不同的音素或字母。
c语言实现正规表达式构造nfa算法
c语言实现正规表达式构造nfa算法正规表达式是一种用于描述字符串模式的工具，它可以用来匹配、搜索和替换文本中的特定模式。
在计算机科学中，正规表达式通常被转换为一种称为非确定有限自动机（NFA）的数据结构，以便进行模式匹配操作。
本文将介绍如何使用C语言实现正规表达式构造NFA算法。
首先，我们需要定义NFA的数据结构。
一个NFA由一组状态和一组转换组成。
每个状态都有一个唯一的标识符，并且可以有零个或多个转换。
转换可以是字符或空字符。
我们可以使用一个结构体来表示NFA的状态和转换。
```ctypedef struct {int id;int isFinal;struct Transition* transitions;} State;typedef struct Transition {char input;State* nextState;struct Transition* next;} Transition;```接下来，我们需要实现正规表达式到NFA的转换算法。
这个算法可以分为两个步骤：解析正规表达式和构造NFA。
首先，我们需要解析正规表达式。
我们可以使用递归下降的方法来解析正规表达式。
递归下降是一种自顶向下的解析方法，它从正规表达式的最高级别开始，逐步向下解析。
在解析的过程中，我们可以构建一个语法树来表示正规表达式的结构。
```cState* parseRegex(char* regex) {// 解析正规表达式并构建语法树}```然后，我们需要根据语法树构造NFA。
我们可以使用深度优先搜索（DFS）的方法来遍历语法树，并根据语法树的节点类型构造NFA的状态和转换。
```cState* buildNFA(Node* node) {// 根据语法树构造NFA}```最后，我们可以将解析和构造的步骤组合在一起，实现正规表达式构造NFA的算法。
```cState* regexToNFA(char* regex) {Node* syntaxTree = parseRegex(regex);State* nfa = buildNFA(syntaxTree);return nfa;}```使用上述算法，我们可以将一个正规表达式转换为一个NFA。
编译原理习题解答(第2-3章)_吴蓉
P39 12.试分别构造产生下列语言的文法： 试分别构造产生下列语言的文法： 试分别构造产生下列语言的文法 （1）{ abna | n=0，1，2，3……} ） ， ， ， （3）{ aban | n≥1} ） （5）{ anbmcp | n，m，p≥0} ） ， ， 解： （1）G＝{VN，VT，P，S}，VN＝{S，A }，VT＝ ） ＝ ， ， ， ， {a，b}， ， ， P：S∷＝aAa ： ∷ 或 S∷＝aB ∷ A∷＝bA |ε B∷＝bB | a ∷ ∷ （3）G＝{VN，VT，P，S}，VN＝{S，A }，VT＝ ） ＝ ， ， ， ， {a，b}， ， ， P：S∷＝abA ： ∷ 或 S∷＝Sa | aba ∷ A∷＝aA | a ∷
P41 27. 给 出 一 个 产 生 下 列 语 言 L （ G ） ＝ {W|W∈{a,b}*且W中含 的个数是 个数两倍的前 中含a的个数是 ∈ 且 中含 的个数是b个数两倍的前 后文无关文法。 后文无关文法。 解：文法G=({S, A, B}, {a, b}, P, S) 文法 P: S::=AAB|ABA|BAA|ε A::=aS B::=bS 或者 S::=Saab|aSab|aaSb|aabS|Saba|aSba|abSa|abaS|Sbaa |bSaa|baSa|baaS|ε 或者 S::=aaB|aBa|Baa|ε B::=SbS
1 0 S 0
A
0 Z 0
1
解题思路二： 写出其正规表达式 解题思路二 ： 写出其正规表达式(0|10)*(10|0|1)【 如果仅有 【 (0|10)*的话推导不出 ，因为是连接关系，后面缺了 的话 的话推导不出1，因为是连接关系，后面缺了10的话 的话推导不出 就会以1结尾 同样的道理还要推导出0， 结尾， 就会以 结尾 ， 同样的道理还要推导出 ， 所以得到此正规 画出转换系统，然后根据转换系统来推导出文法。 式 】 ， 画出转换系统 ， 然后根据转换系统来推导出文法 。 也可以根据正规表达式直接写文法，例如正规表达式 (0|10)*(10|0|1)可以看成是 可以看成是a*b，推导出 可以看成是 ，推导出A::= (0|10)A|10|0|1， ， 即A::= 0A|1B|10|0|1，其中 ，其中B::=0A，但是 此项不符合正规 ，但是10此项不符合正规 文 法 的 选 项 ， 可 以 进 行 改 写 从 而 得 到 A::= 0A|1B|0|1 B::=0A|0。 。
DFA的化简
DFA（确定的有穷自动机）的化简1. 实验内容输入一个DFA M,输出一个与之等价的最小化的DFA M’，设计并实现将NFA确定化为DFA的子集构造算法，输入非确定有限（穷）状态自动机，输出确定化的有限（穷）状态自动机编写一个程序，将一个非确定有限自动机转换为确定有限自动机。
2. 实验设计分析2.1 实验设计思路首先输入边集找到状态与边的关系，然后输入终结点，这样一个没有简化的NFA图就表示出来了，然后利用求闭包的方式求move集合，画出状态转化图，重命名后进行集合划分，再次重新画出状态转换矩阵，输出简化后的DFA。
2.2 实验算法（1）构造具有两个组的状态集合的初始划分I：接受状态组 F 和非接受状态组Non-F。
（2）对I采用下面所述的过程来构造新的划分I-new.For I 中每个组G doBegin当且仅当对任意输入符号a,状态s和读入a后转换到I的同一组中；/*最坏情况下，一个状态就可能成为一个组*/用所有新形成的小组集代替I-new中的G;end（3）如果I-new=I，令I-final=I,再执行第（4）步，否则令I=I=new,重复步骤（2）。
（4）在划分I-final的每个状态组中选一个状态作为该组的代表。
这些代表构成了化简后的DFA M＇状态。
令s是一个代表状态，而且假设：在DFA M 中，输入为a时有从s到t转换。
令t所在组的代表是r,那么在M’中有一个从s到r的转换，标记为a。
令包含s0的状态组的代表是M’的开始状态，并令M’的接受状态是那些属于F的状态所在组的代表。
注意,I-final的每个组或者仅含F中的状态，或者不含F中的状态。
（5）如果M’含有死状态（即一个对所有输入符号都有刀自身的转换的非接受状态d）,则从M’中去掉它；删除从开始状态不可到达的状态；取消从任何其他状态到死状态的转换。
2.3 实验流程1. 输入NFA各边信息（起点条件[空为*] 终点），以#结束2. 输入终态3. 求e-clouse闭包,将结点移入相应的闭包集合，并重新排序4. 输出状态转换矩阵，转换成DFA并重命名5. 执行DFA最简化6. 重命名DFA，输出最简化DFA状态转换矩阵2.4 实验的基本技术设计方案实验中含有一些数据结构的知识，假设I是NFA M状态集K的一个子集（即I∈K），则定义ε-closure（I）为：若Q∈I，则Q∈ε-closure（I）；若Q∈I，则从Q出发经过任意条ε弧而能到达的任何状态Q’，则Q’∈ε-closure（I）。
dfa经典案例
dfa经典案例以下是15个DFA（确定性有限自动机）经典案例：确定型有限自动机（DFA）：一个经典的例子是识别由0和1组成的字符串是否只包含一个数字。
比如，一个DFA可以识别输入的字符串是否只包含数字00-99之间的数字。
识别是否为一个有效的括号序列：使用DFA可以判断一个由“{”，“}”，“(”，“)”组成的字符串是否为有效的括号序列。
例如，输入的字符串为“()”或“(()”或“((()))”或“{()}”都是有效的，但“(({()))”或“(()){}”都是无效的。
识别单词是否为回文字符串：可以使用DFA来识别一个单词是否是回文的。
识别一个字符串是否是交替的“01”序列：DFA可以识别一个字符串是否由交替的0和1组成。
识别一个字符串是否是一个质数：DFA可以识别一个字符串是否表示一个质数。
识别一个字符串是否是一个阿姆斯特朗数：DFA可以识别一个字符串是否表示一个阿姆斯特朗数。
识别一个字符串是否是一个水仙花数：DFA可以识别一个字符串是否表示一个水仙花数。
识别一个字符串是否是一个卡布奇诺数：DFA可以识别一个字符串是否表示一个卡布奇诺数。
识别一个字符串是否是一个完全平方数：DFA可以识别一个字符串是否表示一个完全平方数。
确定一个字符串中的最长重复子串：DFA可以用来确定一个字符串中的最长重复子串的长度。
确定一个字符串中的最长回文子串：DFA可以用来确定一个字符串中的最长回文子串的长度。
确定一个字符串中的最长公共子串：DFA可以用来确定两个字符串之间的最长公共子串的长度。
确定一个字符串中的最长递增子串：DFA可以用来确定一个字符串中的最长递增子串的长度。
确定一个字符串中的最长递减子串：DFA可以用来确定一个字符串中的最长递减子串的长度。
词法分析器的设计：在编译原理中，词法分析器是一个将输入的字符流转化为记号流的有限自动机，记号是一些有意义的单词或符号。
例如，词法分析器可以识别输入的字符流中的关键字、标识符、运算符、常量等记号，并输出相应的记号流。
DFA算法的简单说明！
DFA算法的简单说明！1.DFA算法简介DFA全称为：Deterministic Finite Automaton,即确定有穷⾃动机。
其特征为：有⼀个有限状态集合和⼀些从⼀个状态通向另⼀个状态的边，每条边上标记有⼀个符号，其中⼀个状态是初态，某些状态是终态。
但不同于不确定的有限⾃动机，DFA中不会有从同⼀状态出发的两条边标志有相同的符号。
<?php/*** 敏感词过滤⽅法.*/namespace app\common\tool;use app\common\model\Sensitive;class SensitiveTool{private static$arrHashMap = [];private static$file = ROOT_PATH.'runtime'.DS.'sensitive.txt';/*** 把敏感词保存为⽂件* @return bool|int*/public static function saveSensitiveWord(){$data = Sensitive::all();foreach( $data as$k => $v ){self::addKeyWord($v['name']);}return file_put_contents(self::$file,serialize(self::$arrHashMap));}/*** 过滤敏感词* @param $strWord* @return mixed*/public static function filterSensitiveWord( $strWord ){$file = unserialize(file_get_contents(self::$file));$resStr = $strWord;if(!empty($file)){$len = mb_strlen($strWord, 'UTF-8');$arrHashMap = self::$arrHashMap = $file;$newWord = '';for ($i=0; $i < $len; $i++) {$word = mb_substr($strWord, $i, 1, 'UTF-8');if (!isset($arrHashMap[$word])) {$arrHashMap = self::$arrHashMap;$newWord = '';}$newWord .= $word;if ($arrHashMap[$word]['end']) {$asterisk = self::getAsterisk(mb_strlen($newWord, 'UTF-8'));$resStr = str_replace($newWord,$asterisk,$resStr);$newWord = '';$arrHashMap = self::$arrHashMap;} else{$arrHashMap = $arrHashMap[$word];}}}return$resStr;}/*** 过滤邮箱和⼿机号(8位以上数字)* @param $msg* @return string*/public static function filterTelMail( $msg ):string {if(is_string((string)$msg)){$msg = preg_replace('/\d{8,}/', '****', $msg);$msg = preg_replace('/[_a-z0-9-]+(\.[_a-z0-9-]+)*@[a-z0-9-]+(\.[a-z0-9-]+)*(\.[a-z]{2,})/i', '****', $msg);}else{$msg = '';}return$msg;}/*** 新增敏感词的核⼼⽅法* @param $strWord*/private static function addKeyWord( $strWord ) { //免定⾦峨眉牌汽枪$len = mb_strlen($strWord, 'UTF-8');$arrHashMap = &self::$arrHashMap;for ($i=0; $i < $len; $i++) {$word = mb_substr($strWord, $i, 1, 'UTF-8');// 已存在if (isset($arrHashMap[$word])) {if ($i == ($len - 1)) {$arrHashMap[$word]['end'] = 1;}} else {// 不存在if ($i == ($len - 1)) {$arrHashMap[$word] = [];$arrHashMap[$word]['end'] = 1;} else {$arrHashMap[$word] = [];$arrHashMap[$word]['end'] = 0;}}// 传址$arrHashMap = &$arrHashMap[$word];}}/*** ⽣成*号* @param int $num* @return string*/private static function getAsterisk( int $num ) :string {$str = '';for($i=1;$i<=$num;$i++) {$str .= '*';}return$str;}}以下是⽹上优化思路，暂时没有考虑：2.优化思路2.1敏感词中间填充⽆意义字符问题对于“王*⼋&&蛋”这样的词，中间填充了⽆意义的字符来混淆，在我们做敏感词搜索时，同样应该做⼀个⽆意义词的过滤，当循环到这类⽆意义的字符时进⾏跳过，避免⼲扰。
编译原理习题课(词法分析)
+
二.判断题
(×)1.编译程序的输入是高级语言程序,输出是 机器语言程序. (×)2.每一个编译程序都由词法分析,语法分析, 语义分析,代码优化,代码生成五部分组成. (×)3.可以使用相同的编译程序在不同类型的计 算机上对同一种高级语言的程序进行翻译. × ( )4.一个语言的文法是唯一的. (√ )5.若一个语言的句子有无穷多个,则对应的 文法必定是递归的. √ ( )6.正规文法不能产生语言L={anbn|n≥1}.
5.有文法 G[S]=( {S , A , B } , {a , b} , P , S ) 其中P为: S→AB | AS A→a | aA B→b |bb b 则图所示的语法树中,_____正确的描述了对符号 串"aaabb"的推导过程.
6.下列工作中,由编译程序扫描器完成的任务有______. 下列工作中,由编译程序扫描器完成的任务有 a…g 下列工作中 a.组织源程序的输入 组织源程序的输入 b.按词法规则分割出单词,识别出其属性 按词法规则分割出单词, 按词法规则分割出单词 c.删除注解 删除注解 d.删除空格以及无用字符 删除空格以及无用字符 e.行计数,列计数 行计数, 行计数 f.发现并定位词法错误 发现并定位词法错误 g.建立符号表 建立符号表 7.假设正在为 假设正在为PASCAL语言构造编译程序,下述单词中, 语言构造编译程序, 假设正在为 语言构造编译程序 下述单词中, c _______不需要超前搜索即可识别. 不需要超前搜索即可识别. 不需要超前搜索即可识别 a. end b.case c. :=
编译原理实验有穷自动机
for(h=0;h<length;h++)
{
if(T[h]==sort(closure(ss,b)))break;
}
if(h==length)
{
T[++x]=sort(closure(ss,b));
value.push_back(0);
}
}
i++;
}
edge *DFA=new edge[max];
for(m=0;m<=x;m++)
if(ss==T[m])DFA[d++].last=T[m];
}
}
cout<<"此NFA构造的DFA的各边信息如下："<<endl<<"起点条件终点"<<endl;
for(i=0;i<d;i++)
{
for(m=0;m<=x;m++)
{
if(DFA[i].first==T[m])cout<<m<<" "<<DF
string change;//边的条件
string last;//边的终点
};
int N;//NFA的边数
vector<int> value; //求状态集合I的&-闭包，用&代替“空“
string closure(string a,edge *b)
{ inti,j;
for(i=0;i<a.length();i++)
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。
编译原理DFA（有限确定自动机）的构造
编译原理DFA（有限确定⾃动机）的构造原题：1、⾃⼰定义⼀个简单语⾔或者⼀个右线性正规⽂法⽰例如(仅供参考) G[S]：S→aU|bV U→bV|aQV→aU|bQ Q→aQ|bQ|e2、构造其有穷确定⾃动机，如3、利⽤有穷确定⾃动机M=(K,Σ,f, S,Z）⾏为模拟程序算法，来对于任意给定的串，若属于该语⾔时，该过程经有限次计算后就会停⽌并回答“是”，若不属于，要么能停⽌并回答“不是”K:=S；c:=getchar;while c<>eof do{K:=f(K,c);c:=getchar; };if K is in Z then return (‘yes’)else return (‘no’)开始编程！1.状态转换式构造类：current——当前状态next——下⼀状态class TransTile{public:char current;char next;char input;TransTile(char C,char I,char Ne){current = C;next = Ne;input = I;}};2.DFA的构造类此处包括DFA的数据集，字母表，以及过程P的定义。
包括了初始化，遍历转换，以及最终的字符串识别。
class DFA{public://构造状态集各个元素string States;char startStates;string finalStates;string Alphabets;vector <TransTile> Tile;DFA(){init();}void init(){cout << "输⼊有限状态集S：" << endl;cin >> States;cout << "输⼊字符集A：" << endl;cin >> Alphabets;cout << "输⼊状态转换式（格式为：状态-输⼊字符-下⼀状态，输⼊#结束）：" << endl;cout << "例如：1a1 \n 1a0 \n 2a1 \n #" << endl;int h = 0;//while (cin>>input){// TransTile transval(input[0], input[1], input[2]);// Tile.push_back(transval);//}while(true){char input[4];cin>>input;if(strcmp(input,"#")==0)break;TransTile transval(input[0],input[1],input[2]);Tile.push_back(transval);}cout << "输⼊初态：" << endl;cin >> startStates;cout << "输⼊终态：" << endl;cin >> finalStates;}//遍历转换表char move(char P,char I){for (int i = 0; i < Tile.size(); i++){if (Tile[i].current == P&&Tile[i].input == I){return Tile[i].next;}}return'E';}//识别字符串函数void recognition(){string str;cout << "输⼊需要识别的字符串：" << endl;cin >> str;int i = 0;char current = startStates;while (i < str.length()){current = move(current, str[i]);if (current == 'E'){break;}i++;}if (finalStates.find(current) != finalStates.npos){cout << "该⾃动机识别该字符串！" << endl;}else{cout << "该⾃动机不能识别该字符串！" << endl;}}};3.测试Main函数int main(){DFA dfa;bool tag;while(1){cout<<"你想要继续吗？是请输⼊1，否输⼊0："<<endl; cin>>tag;if(tag){dfa.recognition();}elsebreak;}return0;}。
实现NFA到DFA的转化（C语言）
实现NFA到DFA的转化（C语⾔）简单记录⼀下，⾃动机课上的⼀个实验，⽤C语⾔实现NFA到DFA的转化，使⽤的是⼦集构造法。
⼦集构造法相信⼤家都会，直接甩代码。
先是把NFA和DAF的转移表存储在数据结构⾥，这⾥⽤了⼆维字符数组，先是定义了⼀个struct onechar,⽤来当作转移表的⼀格，这让我这个程序简单了不少，但是局限性是真的多。
所以程序的状态只能使⽤当个字符表⽰，且设置的最⼤状态集数量是20。
typedef struct onechar{char block[MAX_NUM];//⽤于存储⼀个20个字符的字符数组}onechar;后⾯的函数调⽤其实有点混乱，功能分配很奇怪。
⼦集构造法被我写成了字符匹配算法，以下是主要函数。
解释我直接写在注释⾥好了。
void switch_NFAtoDFA(onechar** NFA_chart, onechar** DFA_chart, char* NFA_status, onechar* DFA_status){int i = 0, j = 0, n = 0, flag = 1;//NFA与DFA转移表的第⼀⾏是相同的，num是DFA的状态集数量DFA_status[0].block[0] = NFA_status[0];DFA_status[0].block[1] = '\0';while (n != num){switch1(NFA_chart, DFA_chart, NFA_status, DFA_status[n].block, n);/*这个函数把DFA的新得到的状态去匹配NFA的转移表，从⽽得到DFA的⼀⾏*///以下的⼏个for循环是把新得到的⼀⾏中的状态与DFA的状态集对⽐，看是否有新状态for (i = 0; i < chars_num; i++){for (j = 0; j < num; j++)//n,表⽰已经求完第n个状态的转移函数{if (strcmp(DFA_chart[n][i].block, DFA_status[j].block) == 0)//不匹配说明是新状态(所有不匹配才可以){flag = 0;//已存在的状态}}if (flag == 1 && DFA_chart[n][i].block[0] != '#')//新状态当然要放在DFA状态集⾥了{strcpy(DFA_status[num].block, DFA_chart[n][i].block);num++;}flag = 1;}n++;｝}这⾥是我最后发现的bug，程序会把状态⼀样但是字符顺序不⼀样的状态写成两个状态，如pqr和prq，后来发现只要排下序就好了。
编译原理课程设计--NFA转化为DFA的转换算法及实现
编译原理课程实践报告设计名称：NFA转化为DFA的转换算法及实现二级学院：数学与计算机科学学院专业：计算机科学与技术班级：计科本091班*名：***学号： ********** 指导老师：***日期： 2012年6月摘要确定有限自动机确定的含义是在某种状态，面临一个特定的符号只有一个转换，进入唯一的一个状态。
不确定的有限自动机则相反，在某种状态下，面临一个特定的符号是存在不止一个转换，即是可以允许进入一个状态集合。
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。
而DFA则是确定的,将NFA转化为DFA将大大提高工作效率,因此将NFA转化为DFA是有其一定必要的。
对于任意的一个不确定有限自动机（NFA）都会存在一个等价的确定的有限自动机（DFA），即L(N)=L(M)。
本文主要是介绍如何将NFA转换为与之等价的简化的DFA，通过具体实例，结合图形，详细说明转换的算法原理。
关键词：有限自动机；确定有限自动机（DFA），不确定有限自动机（NFA）AbstractFinite automata is determinate and indeterminate two class. Determine the meaning is in a certain state, faces a particular symbol only one conversion, enter only one state. Not deterministic finite automata is the opposite, in a certain state, faces a particular symbol is the presence of more than one conversion, that is to be allowed to enter a state set.Non deterministic finite state automata NFA, because of some state are transferred from a number of possible follow-up state are chosen, so a NFA symbol string recognition must be a trial process. This uncertainty to the recognition process brought about by repeated, will undoubtedly affect the efficiency of the FA. While the DFA is determined, converting NFA to DFA will greatly improve the working efficiency, thus converting NFA to DFA is its necessary.For any a nondeterministic finite automaton ( NFA ) can be an equivalent deterministic finite automaton ( DFA ), L ( N ) =L ( M ). This paper mainly introduces how to convert NFA to equivalent simplified DFA, through concrete examples, combined with graphics, a detailed description of the algorithm principle of conversion.Keywords:：finite automata; deterministic finite automaton ( DFA ), nondeterministic finite automaton ( NFA目录1.前言： (1)1.1背景 (1)1.2实践目的 (1)1.2课程实践的意义 (1)2.NFA和DFA的概念 (2)2.1 不确定有限自动机NFA (2)2.2确定有限自动机DFA (3)3．从NDF到DFA的等价变化步骤 (5)3.1转换思路 (5)3.2.消除空转移 (5)3.3子集构造法 (7)4程序实现 (9)4.1程序框架图 (9)4.2 数据流程图 (9)4.3实现代码 (10)4.4运行环境 (10)4.5程序实现结果 (10)5.用户手册 (12)6.课程总结： (12)7.参考文献 (12)8. 附录 (13)1.前言：1.1背景有限自动机作为一种识别装置，它能准确地识别正规集，即识别正规文法所定义的语言和正规式所表示的集合，引入有穷自动机这个理论，正是为词法分析程序的自动构造寻找特殊的方法和工具。
编译原理报告：NFA转DFA(详解-附源代码).doc
编译原理实习报告学号：******班级：******姓名：******日期：2015目录1.题目及需求分析 (3)2.设计分析 (3)3.调试分析 (7)4.用户手册 (7)5.测试结果 (7)6.总结 (7)7.源代码 (8)题目：NFA 转换为等价的DFA 实习时间：2015.10.12【问题描述】以定理“设L 为一个由不确定的有穷自动机接受的集合，则存在一个接受L 的确定的有穷自动机”为理论基础，设计算法实现将不确定的有穷自动机(NFA)转换为与之等价的确定的有穷自动机(DFA)。
【基本要求】① 确定能够表示FA 的合适的结构，以便FA 的输入和输出② 设计的算法既要成功实现题目要求的功能，又要高效、鲁棒③ 程序中的函数、变量等命名要规则，可读性要强(易懂) 1．需求分析(1) 要将以状态转换图表示的NFA 转换为DFA ，首先应设计一个结构来表示FA ，以便图形式的FA 便于输入和输出。
(2) 设计合适的算法来实现NFA 的确定化，这里用子集法来构造等价的DFA 。
(3) 测试数据:课本P59例4.8转换前的NFA 转换后的DFA2．设计（1）数据结构设计由于FA 是一个图，可想到用图的存储结构来存储FA ，但是，FA 中两个结点之间的路径可以不只一条，这让想考虑用邻接矩阵来存储的FA 处理起来有点复杂，我采用的是“结点-边-结点”式的三元组来表示FA 。
FA 有多少条边就应该有多少个这样的三元组，以一个数组来存放这些三元组，那么一个FA 就可以表示出来了。
此外，由子集法的步骤可见，集合(set)这一结构应该使用，，set 结构符合我们数学的集合要求，不含相同元素，并且两个集合间还可以进行比较是否相等，十分有利于我们的程序实现。
表示FA 的结构：集合与栈使用库里面的标准集合、栈。
即包含头文件set 、stack//Triad(三元组)：S → aB 即（S,a,B ） struct Triad{ char start; char edge; char end; };（2）文件结构程序不是很复杂，加之使用到的数据结构是标准库里的，文件只有一个N2D.cpp，其中有#include<set>和#include<starck>。
简聊DFA（确定性有限状态自动机）
let arr: T[] = this.transMap.get(i); let t: T = null;
if (arr && arr.length) { // 找到当前转移 arr.some((item: T) => { if (item.from === this.curState) { t = item; console.log('[DFA]DFA转移，起始态：' + t.from + '终止态：' + t.to); this.curState = item.to; item.toFunc && item.toFunc(); return true; } });
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简 聊 DFA（ 确 定 性 有 限 状 态 自 动 机 ）
状态机理论最初的发展在数字电路设计领域。而在软件设计领域，状态机设计的理论俨然已经自成一体。
状态机是软件编程中的一个重要概念，比这个概念更重要的是对它的灵活应用。在一个思路清晰而且高效的程序中，必然有状态机的身影浮现。比如说 一个按键命令解析程序，就可以被看做状态机：本来在A状态下，触发一个按键后切换到了B状态，再触发另一个键后切换到C状态，或者返回到A状态。 这就是最简单的按键状态机例子。实际的按键解析程序会比这更复杂些，但这不影响我们对状态机的认识。进一步看，击键动作本身也可以看做一个状 态机。一个细小的击键动作包含了：释放、抖动、闭合、抖动和重新释放等状态。
// FIXME 不用as T会报错 let newT = { from, to, toFunc } as T; let arr: T[] = this.transMap.get(input); if (!arr) {
有穷自动机的原理及应用-old
Partition Refinement
Hopcroft 算法伪代码
P := {F, Q \ F }; // \ 表示集合减法，Q表示所有状态的集合，F 表示终止状态集合 W := {F, Q \ F }; // 此伪代码来源于维基百科，但维基百科此行有误 // Q \ F 也必须加入 W (WaitingSet) // 其它一些论文中将 W 初始化为 { min(F, Q \ F) }, 也不对 while (W is not empty) do choose and remove a set A from W for each c in ∑ do let X be the set of states for which a transition on c leads to a state in A for each set Y in P for which X ∩ Y is nonempty do replace Y in P by the two sets X ∩ Y and Y \ X if Y is in W replace Y in W by the same two sets else add min( X ∩ Y, Y \ X ) to W
10缩可以应用到任意形状的dfa上包括有环有环的dfaradixtree是一种应用了路径压缩的trie在mindfa上应用路径压缩可进一步减小状态数应用了路径压缩的dfa不再是严格意义上的dfa无法很难进行修改操作通用的dfa算法不再适用与计算字典序的算法完美兼容acahocorasick自动机ac自动机与trieac自动机是基于trie的每个状态中有附加数据一个faillink模式串集合的一个子集因为一个模式串可能是另一个模式串的后缀ac自动机可以用doublearray实现ac自动机最坏情况时间复杂度是最优的扩展的ac自动机dfa的实现最简单的实现需附带
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设计有穷自动机DFA实现C++简单程序的词法分析、扫描
前面两篇（一、二）只是直观地针对已明确给出的教学语言Tiny 源程序进行直接的词法分析（其实根本就称不上），不具有一般性（下面这个针对C++源程序的词法分析也相当单一，考虑面不足）。
下面是我们的课程实验，需要结合课堂上学到的利用有限自动机DFA的方法来设计并分析源程序，提取出符合要求的Token。
根据老师给出的课件以及教材上的内容，扫描程序（词法分析）有下面3种实现方式，前面两篇（一、二）就是属于“直接编写”这一类，而本文则是“DFA”这一类。
1、按实验要求（如下），目前只拙劣地实现了第（1）和（5）点。
而且第（1）点中有两个要求未能完成：
★浮点数，因为包含单行、多行注释的DFA已经很混乱了，这部分暂时先不实现，考虑将来用“表驱动法”（即状态转换表）来实现。
★注释，与教材类似不打印单行和多行注释，因此代码实现中少了处理注释的内容。
实验中用到的C++源程序与要求如下图：
2、对实验要求中的“样例程序”稍微修改了一下。
★头文件 #include<iostream.h> 被改为#include "iostream.h"，即iostream.h 是由双引号"" 而不是尖括号< > 包围的，实际上回到了C 的代码规范。
这样修改是因为原本确定DFA 时考虑不全面，忽略了“小于等于<=，大于等于>=，判断==，不等于!= ”这几种特殊情况，因为他们会跟< > = ! 这几个特殊字符造成二义性。
★同时，C++ 中的IO 有“ >> 与<< ”也可能与上述特殊字符造成歧义，这个使得实现代码中的unGetNextChar(int step) 与教材中的有所不同，因为该函数带了一个“步长参数step”，其实也是为了迁就#include<iostream.h> 中的> 与代码中的>> 和>= 。
其实，"iostream.h"也被作为字符串识别了，目前尚改进不了。
★另外为了测试算术运算符，对实验要求中的样例程序进行了修改，程序按照该样例作为输入，如下图加上了一个“i = i + 2;”语句：
3、程序中的打印输出模仿了教材中的样例输出。
★对于以上样例输入，最终程序输出结果如下：
4、针对该C++源程序设计的DFA 图大致如下：
5、实现代码（Java）
近来喜欢上了Vim的代码高亮，看着清晰明朗，下面是整个实现代码在Vim下的截图，文本代码在本文最后：。