有限自动机理论03章有限状态自动机
有限状态自动机
具有离散 输入 输出系统的一种数学模型 (可以没有输出,比较特殊的也可以没有输 入).
有限的状态 状态+输入状态转移 每次转换的后继状态都唯一 DFA 每次转换的后继状态不唯一 NFA
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定义: δ’(q,ωa)=δ(δ’(q,ω),a)
对于DFA:δ’(q,a)=δ(δ‘(q, ),a)=δ(q,a),即对 于单个字符时δ和δ'是相等的。为了方便,以后在 不引起混淆时用δ代替δ'
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11
扩展转移函数适合于输入字符串
L(M) = ω ( q0 , ω) F
例:T = {0,1}
1
0
Start
1
2
1
0
接收含有奇数个0的任意串
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6
有限自动机的五要素
有限状态集 有限输入符号集 转移函数 一个开始状态 一个终态集合
Start
1
q0
0
0
q2 1
1 q1
0
0
q3
1
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7
三、DFA的形式定义
定义: DFA是一个五元组 M=(Q,T,δ,q0,F) Q: 有限的状态集合 T: 有限的输入字母表 δ: 转换函数(状态转移集合): Q×T Q q0: 初始状态, q0 Q F: 终止状态集, F Q
10-第三章 有限自动机与词法分析器
ε 1 ε
SFA(A)
ε
SFA(B) ε
ε SFA(B)
SFA(A)
1 正则表达式到有穷自动机
结构化自动机
– RE = A*
ε 1 ε SFA(A) ε ε
1 正则表达式到有穷自动机
结构化自动机举例
– – – – – – – a a| b ab a* a(b|c) (a|b)(a|c) (a|b)c*
1 正则表达式到有穷自动机
正则表达式到有穷自动机的转换
– 正则表达式到NFA – NFA到DFA转换 – DFA极小化 – DFA等价性
1 正则表达式到有穷自动机
结构化自动机
– RE = ε –RE = a
1
ε
2
1
a
2
1 正则表达式到有穷自动机
结构化自动机
– RE = A | B – RE = AB
词法分析过程GETSYM所要完成的任务: –读源程序(getch) –滤空格 –识别保留字 –识别标识符 –拼数 –识别单字符单词 –拼双字符单词
实验报告格式
格式
– – – – 实验目的 主要软件 分析过程(算法、重点语句、对应书中的原理) 实验的结论、建议与设想
有限状态自动机
有限状态自动机是正则表达式处理的基础,用于匹配字符串中的特 定模式。
05
有限状态自动机的优缺点
优点
简单易理解
有限状态自动机是一种简单直观的模型,其结构和行为都 可以很容易地理解和描述。
01
高效处理
由于其有限的状态集合,有限状态自动 机在处理某些类型的问题时非常高效。
02
03
可预测性
有限状态自动机的行为是确定性的, 也就是说,给定相同的输入,有限状 态自动机将始终产生相同的结果。
研究方向
并发有限状态自动机
研究并发有限状态自动机的理论、性 质和算法,以及它们在并发系统中的
应用。
模糊有限状态自动机
研究模糊有限状态自动机的理论、性 质和算法,以及它们在模糊系统和模
糊控制中的应用。
概率有限状态自动机
研究概率有限状态自动机的理论、性 质和算法,以及它们在随机系统和不 确定性处理中的应用。
03 FPGA实现
使用现场可编程门阵列(FPGA)实现有限状态自 动机,通过配置逻辑门实现状态转移。
软件实现
01 编程语言实现
使用高级编程语言(如Python、Java、C)编写 有限状态自动机的程序,通过编程语言语法实现 状态转移。
02 脚本语言实现
使用脚本语言(如Shell脚本、Python脚本)编写 有限状态自动机的程序,通过脚本语言执行状态 转移。
缺点
适用范围有限
01
有限状态自动机在处理复杂问题时可能会遇到困难,因为这些
问题可能需要无限的或连续的状态。
缺乏灵活性
02
由于其有限的状态集合,有限状态自动机在处理某些问题时可
能不够灵活。
无法处理非确定性问题
第3章-3-有限自动机.解析
种性质的FA称为非确定的FA(NFA:
Nondeterministic FA)
二、非确定有穷状态自动机
a A aa
S ab Z a
bB b a
例如:文法G3.1 Z → Za|Aa|Bb A → Ba|Za|a B → Ab|Ba|b
二、非确定有穷状态自动机
一个非确定的有穷自动机(NFA)M是一 个五元组:N=(K,Σ,f,S0,Z)其中
DFA f的定义
2.为定义DFA所接受(或识别)的符号串集合,我们
先将其转换函数f 的定义域拓广到 f^: K* : (1)f^ (s,)=s, sK; (2)f^ (s,aw)=f^ ( f(s,a),w), sK,a,w*;
对于x* ,f^(s,x)=t 的含义是,当自动机M从 状态s出发,依次扫描完x的各个符号后将进入状 态t.
第三章 词法分析
3.1 词法分析概述 3.2 正规文法和状态转换图 3.3 有限自动机 3.4 正规表达式和正规集 3.5 词法分析器的实现
3.3 有限自动机
一、确定有穷状态自动机(DFA) 二、非确定有穷状态自动机(NFA) 三、NFA和DFA的转换
四、具有ε-动作的NFA 五、ε-动作的NFA的确定化
实质:用自底向上方法识别句子 状态转换的下一状态不唯一,如何解决?
三、NFA和DFA的转换(NFA的确定化)
NFA状态转换的下一状态不唯一,如何解决? 确定化的概念 1.确定化:对任给的NFA,都能对应地构造一
DFA,它们有相同的接受集 2.确定化原理:令构造出的“新”DFA的状态 与“旧”NFA的某一状态子集对应,并使 “新”DFA对“旧”NFA的状态转移保持跟 踪。
1.K’=2k.即,由M的全部状态子集构成,特别地, 令 S0’=[S0].
《有限自动机》课件
这种自动机可以在多个处理器上并行运行,从而大大提高了处理速 度。
有限自动机的优化
最小化有限自动机
通过消除不必要的状态和转换,可以创建一个更小、更有效的有 限自动机。这有助于减少计算时间和空间需求。
压缩有限自动机
通过使用更紧凑的数据结构来表示有限自动机,可以减少存储需求 并提高处理速度。
03
描述了状态之间的转移关系。
正则语言与有限自动机的关系
正则语言
由有限自动机识别和生成的语言。
封闭性
正则语言集合在有限自动机上具有封闭性,即任何正则语言的字 符串都可以被有限自动机接受或生成。
识别和生成
有限自动机既可以用来识别正则语言中的字符串,也可以用来生 成正则语言中的字符串。
04
有限自动机的实现与应用
4 有限自动机的理论问题
探讨了有限自动机未来的发展方向,如可变状态和概率 有限自动机等。
有限自动机的分类
总结词
有限自动机的分类
详细描述
有限自动机可以根据不同的分类标准进行分类,如根据状态转换是否依赖于输入,可以分为确定有限 自动机和不确定有限自动机;根据状态转换是否带记忆,可以分为无记忆有限自动机和有记忆有限自 动机。
有限自动机在计算机科学中的应用
总结词
有限自动机在计算机科学中的应用
并行有限自动机
如上所述,通过并行处理可以大大提高有限自动机的处理速度。
有限自动机与其他模型的关系
图灵机
图灵机是理论上最强大的计算模型, 而有限自动机是其最简单的实例。图 灵机的所有操作都可以用有限自动机 模拟。
状态机
状态机是有限自动机的一种特殊形式 ,它只包含两种状态:接受和拒绝。 状态机的应用包括硬件设计和网络协 议。
有限自动机
有穷状态控制器FSC
一个有穷状态控制器(FSC)
该控制器的状态只能是有限多个; FSC通过读头读取当前带上单元的字符;
初始时,读头对应带的最左单元,每读取一个字符, 读头向右自动移动一个单元;
读头(暂时)不允许向左移动。
一次动作
有限状态自动机的一个动作为:
读头读取带上当前单元的字符 FSC根据当前FSC的状态和读取的字符,进行状态改变
将读头向右移动一个单元
有限态自动机的动作可以简化为:
FSC根据当前状态和当前读取的带上字符进行状态改 变
图灵机五元式描述动作
<q,x,q′,W,{L,R,N}>
其中:x,W∈∑′ (∑的增广集合)。
图灵机处于状态q,扫描到符号x,则状态变换为q′,印刷上新的符 号W,读/写头向左、或向右或不移动。
下推自动机 PDA(Push-Down Automaton)
FA识别正则语言(右线性语言) PDA识别上下文无关语言 FA只能处理正则语言 正则文法生成无穷语言是由于 A->wA
不需要记录w的个数。
下推自动机 PDA
无关文法生成无穷语言 A->αAβ
需要记录α和β之间的对应关系,无法用FA的有穷 个状态来表示。 为FA扩充一个无限容量的栈,用栈的内容和FA的 状态结合起来就可以表示无限存储。这种模型就 是下推自动机
下推自动机 PDA
PDA作为形式系统最早于1961年出现在 Oettinger 的论文中。与上下文无关文法的等价性由 Chomsky于1962年发现。
没有递归的产生式只能产生有穷的语言; 多数情况下,我们都希望产生无穷的语言。
有限状态自动机ppt课件
• 是有穷形状集 • 是输入字符表 • 是输出字符表 • 是转移函数,将映射到 • 是输出函数,将映射到 • ,为初始形状
;
38
米利机的方式定义
• 用方式化的言语表示,一个米利机可以表示为 一个六元组
• 是有穷形状集 • 是输入字符表 • 是输出字符表 • 是转移函数,将映射到 • 是输出函数,将映射到 • ,为初始形状
;
5
寻宝游戏
• 想象一下他如今处于只需岛屿的世界,海 盗船来往于不同的岛屿之间
• 侥幸的是,海盗们都非常友善,而且乐于 让游览的人“搭便船〞
• 每个岛屿配备了两艘船A和B,他可以任选 其一开场他的旅途
• 每当他到达一个岛屿,他都能再选一艘船A 或B,但不能同时选两个
;
6
寻宝游戏
• 比如,在下面的小地图中,假设他从海盗 岛启程,搭乘船A,他将会抵达船难湾;假 设他再次搭乘船A,他将会回到海盗岛
• 是有穷形状集 • 是输入字符表 • 是转移函数,将映射到〔幂集〕 • ,为初始形状 • ,为终结形状集
;
32
非确定有限形状自动机
• 在这种情况下,对于同一个输入序列,自 动机能够会有多条不同的转移途径,此时 只需有一条途径最终到达终结形状,即以 为该输入是可接受的
• 由于这样的特性,非确定有限形状自动机 具有更好的灵敏性,往往能用较少的形状 来表示一样的可接受输入集合
;
40
自动机与正那么表达式
• 大家能够最为熟习的文本处置器该当是MS Word,还记得当中的“?〞以及“*〞的作用 么?
• 它们就是正那么表达式!
• 正那么表达式与有限形状自动机是完全等 价的,可以相互转换,有兴趣的同窗请自 学相关的知识,试试用正那么表达式描画 前面那三个自动机所表示的序列
第三章 3-有限自动机
A0
1 U 3 Q 1 U 3 Q*
B1
2 V 2 V 3 Q* 3 Q*
15/84
DFA的实现2
状态转换图的形式: 算法1:每个状态对应一个带标号的case语句 转向边对应goto语句
a i
b
j k
Li: case CurrentChar of
a
b
:goto Lj
: goto Lk
k
2013-7-15
}
Case j: switch(ch) {…..}
17/84
非确定有限自动机NFA
定义1:一个非确定有限自动机(NFA)A是一 个五元组A=(,SS,S0,f,TS).其中 是字母表,有限集合 SS是状态集,有限状态集 S0是初始状态集,(可以包含多个状态) f是转换函数,但不要求是单值的 f: SS (∪{}) 2SS TS是终止状态集,(可以包含多个状态)。
2013-7-15
NFA到DFA的转换
26/84
NFA到DFA的转换
符号合并:A:NFA, A’:DFA 1.令A’的初始状态为S0’=[S1,S2,…Sk], 其中S1…Sk是A的全部初始状态。 2.若S’=[S1,…,Sm]是A’的一个状态, a则定义 f’(S’,a)=f(S1,a)f(S2,a)…f(Sm,a) 3.若S’=[S1,…,Sn]是A’的一个状态,且存 在一个Si是A的终止(初始)状态,则令 S’ 为A’ 的终止(初始)状态。
V V Q* Q*
状态转换表
f ( S, a )=U f ( S, b )=V f ( U, a )=Q f ( U, b )=V f ( V, a )=U f ( V, b )=Q f ( Q, a )=Q f ( Q, b )=Q
第03章 有限自动机和词法分析
Not(b,e) Not(n)
优点: 该方法的优点 速度快;缺点:自动机太大。 该方法的优点:速度快;缺点:自动机太大。
《编译原理》电子教案
9
韶关学院计算机系程细柱
运算符的处理: 运算符的处理:
1.不区分, 1.不区分,统一成一类 不区分 2.区分 区分, 2.区分,每个运算符为一类
空格符和制表符以及换行符的处理
D D
. .
D
D
.
等语言至多向前看两个字符即名。 注:对于pascal和Ada等语言至多向前看两个字符即名。 对于 和 等语言至多向前看两个字符即名
《编译原理》电子教案
12
韶关学院计算机系程细柱
例:错误单词12.3e+q的处理 错误单词 的处理
• 方法: 方法:每当一个 字符被扫描时, 字符被扫描时, 缓存并判断已扫 部分的类型或无 效(Invalid) , ) 当不能进一步扫 描时,进行倒退 描时, 工作, 工作,返回最后 Invalid前面的类 前面的类 如右表中返 型,如右表中返 回Real Constant。 。 Buffered Token 1 12 12. 12.3 12.3e 12.3e+ Token Flag Integer Constant Integer Constant Invalid Real Constant Invalid Invalid
3 第三章 有限自动机资料
第一节 有限自动机
一、有限状态系统的概念 状态:状态是可以将事物区分开的一种标识。
具有离散状态的系统:如数字电路(0,1), 十 字路口的红绿灯。离散状态系统的状态数 是有限的. 具有连续状态的系统:比如水库的水位,室内 温度等可以连续变化,即有无穷个状态. 有限状态系统必然是离散状态系统(而且 状态数有限),因为只有有限个状态.
15
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设计有限自动机
自动机的设计是一个创造过程,没有简单的算法或过程。 技巧:假设自己是机器,思考如何去实现机器的任务。 为判断到目前为止所看到的字符串是否满足某个语言,须估 算出读一个字符串时需要记住哪些关键的东西。
L={x000y | x,y∈{0,1}*}
0, 1 0, 1
q0
0
q1
0
q2
0
q3
比较: 其相应的DFA:
1 1 0, 1
q0
0 1
q1
0
q2
0
q3
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22
二、NFA的状态转移函数
与 DFA 唯一不同之处 1.δ'(q, ε) = {q}
DFA接收的语言: 被DFA接收的字符串的集合. L(M) = ω ( q0 , ω) F 例:T = {0,1}
1 0 Start 1 0 2 1
接收含有奇数个0的任意串
13
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03有限自动机
xxxx1或1 xxxx10或0 xxxx100或00 xxxx1000或000
������������
������������
������������
������������
有穷状态自动机定义与表示
关于 FA 的几个基本概念:
1、基于字符串的状态转移函数δ’
2、FA 的瞬时(即时)描述
δ(q0, 0)=q1 δ(q0, 1) = q3 δ(q0, 2) = q3
δ(q1, 0)=q2 δ(q1, 1) = q3 δ(q1, 2) = q3 δ(q2, 0)=q1 δ(q2, 1) = q3 δ(q2, 2) = q3 δ(q3, 0)=q3 δ(q3, 1) = q3 δ(q3, 2) = q3
3、FA 状态对读入字符串的存储功能
4、何谓 FA 识别一个句子或语言
5、FA 的等价性
有穷状态自动机定义与表示(1)
状态转移函数������的推广:������ ������, ������ → ������(������, ������)
定义 FM 的目的是为了用来识别语言的句子;因此,
有必要将状态转移函数������的定义域从 ������ × ������ 推广到
例:接受语言 L={ x000 | x ∈{0,1}* } ∪ { x001 | x ∈{0,1}* } 的 FA M 各状态的字 符串存储能力如下:
set (q0) = { x | x ∈ ∑*, x =ε 或者 x 以 1 结尾但不以 001 结尾 }; set (q1) = { x | x ∈ ∑*, x = 0 或者 x 以 10 结尾 }
set (q2) = { x | x ∈ ∑*, x = 00 或者 x 以 100 结尾 }
不确定的有限状态自动机
定理3-4
每个右线性语言 ( 正则语言 ) 是 一个FSL。
证明
L是右线性语言,则L=L(G) G=(∑,V,S,P) 首先消除G中的ε 产生式
构造NFA 将文法非终结符当作NFA的状态 增加一个接收状态q
NFA=(Q,∑,δ,Q0,F)
其中: Q=V U {q} Q0={S} F={q}
注意
状态图 0*1*2*
0 q0 q1 1 q2
2
对应的5个δ函数为: δ(q0,0)={q0} δ(q0,ε)={q1} δ(q1,1)={q1} δ(q1,ε)={q2} δ(q2,2)={q2}
定义3-15
对于ε-NFA ,q∈Q 从 q 开始,扫描 1 个或多个 ε 后 能够到达的状态集记为 ε-CLOSURE(q)。
解
2)构造NFA接受该语言
解
3) 改造为DFA接受该语言:
{q0} {q1} {q2} {q3} {q1,q4} {q2,q4} {q3,q4}
a {q1} {q1,q4} {q2} {q3} {q1,q4} {q2} {q3} b {q2} {q1} {q2,q4} {q3} {q1} {q2,q4} {q3} c {q3} {q1} {q2} {q3,q4} {q1} {q2} {q3,q4}
若允许 FA 在不读入任何字符 时,FA的状态可以发生改变, 则FA为带有ε 动作的FA
定义3-14带ε动作的有限状态自动机
带有ε动作的FA是一个五元式, ε-FA=(Q,∑,δ,Q0,F) Q,∑,Q0,F的含义同NFA
δ: Q×∑∪ {ε}→2Q δ(q,a) 2Q δ(q, ε) 2Q
NFA
0,1 q0 001 0,1 q2
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
有限自动机理论3章有限状态自动机
使用=>*代表格局旳任意次转换 使用=>+代表格局旳屡次转换
能够使用格局旳转换方式定义FSL
DFA接受旳语言 L(DFA)=
{w|q0w=>*qfε;w∈∑*且qf∈F}
定义3-8 DFA停机
DFA将输入串扫描结束时
(自动)停机 这是DFA唯一旳停机情况
注意1:
DFA将输入串扫描结束停机时, 假如DFA处于某一种接受状态,
在δ(q0,x1)= q1旳作用下 DFA处于状态q1
在δ(q1,x2)=q2旳旳作用下 DFA处于状态q2
…
当将串w扫描结束后, 若DFA处于某一种接受状态, 则有限状态自动机能够接受串w
对于可接受串
DFA从开始状态开始,在扫描串旳 过程中,
状态逐一地变化,串扫描结束后, 到达某个接受状态。
等价性
有限状态自动机接受旳语言称 为有限状态语言--FSL
从产生语言角度而言, FSL就 是右线性语言--RLL
从(正则)运算角度而言, FSL 就是正则语言--RL
有限状态自动机除在理论上旳研 究价值外
还在数字电路设计、编译技术(词 法分析)、系统辅助软件(文本编辑 程序)、漏洞检测、交通控制等应用 领域得到广泛应用
一旦发现输入串涉及有000,则表示整个输入串 是句子。
所以,在确认输入串包括000后,
就能够逐一地读入000背面旳全 部字符,并接受该输入串。
思索
问题旳关键是? 怎样发觉子串000。
因为字符是逐一读入旳,当从输入 串中读入一种0时,
它有可能是000旳第1个0, 需要记住已经出现过一种0;
假如紧接着读入旳是字符1, 则刚读入旳0就不是000旳第1个0 需要重新寻找000子串旳第1个0;
03自动机
状态转换
➢状态分类:初始状态、中间状态和终止状态。
– 初始状态:在初始时,读头处于输入带的开始位置, 表示准备读入
– 终止状态:工作结束的状态 – 终止状态可以有若干个,而初始状态一般只有一个
➢状态和状态之间存在着一种转换关系
– 处在某一个状态,当读入一个字符时,则使状态改 变为另一个状态,从而形成了状态转换,改变后的 状态称为后继状态
第三章 自动机
转换图与自动机 DFA确定有限自动机 NFA不确定有限自动机
DFA的简化 NFADFA
简介
➢第2章介绍的文法是从语言生成的角度定义了 语言
➢本章则从识别语言出发,讨论对语言的另一 种定义方式,即自动机。
➢自动机理论是编译程序词法分析的理论基础
2
3.1 转换图TG
➢定义在字母表上的有向图
• 则上图得到L(TG) ={01,10,0100,1011,101100…}
4
3.2 确定有限自动机(DFA) ➢有限自动机(Finite Automation,FA)
– 有限自动机是一种识别装置,它能准确地识别正 则集。
– 为词法分析程序的构造提供了方法和工具。 – 有限自动机是具有离散输入输出系统的数学模型。
止状态S’所经过的路线构成的符号串为β – L(AD )亦表示由确定有限自动机AD所接受的语言
➢推论:
– 接收某个符号串β经过的路线是唯一的
➢状态(转换)图Vs转换图
– 状态转换图中不允许空串ε,转换图中允许ε – 若M的初态结点又是终态结点,则空串ε可为M所
接受
12
➢例:构造一个DFA M,它接受字母表 {a,b,c}
➢根据后继状态的唯一性,FA分为:
– DFA确定有限自动机:后继状态唯一 – NFA不确定有限自动机:后继状态不唯一
自动机理论与编译原理
自动机理论与编译原理自动机理论和编译原理是计算机科学中重要的研究领域,旨在研究和设计能够自动执行特定任务的机器模型以及将高级语言转换为低级可执行代码的技术。
一、自动机理论自动机理论是计算机科学中的一个重要分支,主要研究机器模型的行为和性能。
自动机可以被视为在不同状态之间进行转换的抽象模型,常用于解决字符串匹配、语言识别、编译器和自然语言处理等问题。
1. 有限状态自动机(Finite Automaton)有限状态自动机是一种能够处理有限个输入字符并根据预定义规则进行状态转换的计算模型。
它由一组状态、字母表、转移函数和初始状态组成。
有限状态自动机可以表示正则语言和正则表达式,被广泛应用于字符串匹配和模式识别。
2. 非确定有限状态自动机(Non-deterministic Finite Automaton)非确定有限状态自动机是一种具有多个可能状态转换路径的自动机模型。
在输入字符的情况下,非确定有限状态自动机可能存在多个下一状态的选择。
这种模型常用于正则表达式的匹配和找出所有的匹配结果。
3. 图灵机(Turing Machine)图灵机是一种具有无限长带子和可执行状态的理论计算设备。
它可以模拟任何可计算的算法,并被认为是现代计算机理论的基础。
图灵机理论对于解决计算问题的可计算性和复杂性有着重要的意义。
二、编译原理编译原理是研究将高级语言转化为机器语言的原理和方法。
主要包括词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成、代码优化和目标代码生成等阶段。
1. 词法分析(Lexical Analysis)词法分析是将源代码分割为一系列标记(Token)的过程。
标记是语言中的基本单位,如关键字、标识符、常量和运算符等。
词法分析器通常使用正则表达式和有限状态自动机来实现。
2. 语法分析(Syntax Analysis)语法分析是分析源代码中的语法结构,根据语法规则构建语法树的过程。
常用的语法分析方法有自顶向下的递归下降分析和自底向上的移进-归约分析。
词法分析与有限状态自动机
2011-1-5
华东师大计算机科学技术系
6
FA的形式描述 的形式描述
1. 对q, q1 ∈Q a ∈VT δ(q,a)={q1}的含义为:当 的含义为: 的含义为 前状态为q,若输入头所指符号为a, 前状态为 ,若输入头所指符号为 ,则转向下一 状态q 输入头右移。 状态 1,输入头右移。 2. ∵ δ是Q×VT × 2Q上的一个单射 一般地δ ∴一般地δ(q,a)={q1,q2,……qn} qi ∈Q i=1,2,…n 因此称FA M为不确定的 ,记为 为不确定的 因此称 为不确定的FA,记为NFA。 。 Q,即对任何 ∈Q,ai∈ 3. 若映射δ是Q×VT 若映射δ ,即对任何q∈ , × VT,δ(q,ai)至多只有一个元素 ,称FA M是确 至多只有一个元素q’ 至多只有一个元素 是确 定性的FA,记为DFA。 定性的 ,记为 。
2011-1-5 华东师大计算机科学技术系 15
FA的确定化 的确定化
• 定义 :对FA M与FA M’,若L(M)=L(M’)则 定义3: 与 , 则 等价。 称M与M’等价。 与 等价 • 3.1.4 FA的确定化 的确定化 • 定理 定理3.1 对任一给定的 对任一给定的NFA M存在一个 存在一个DFA M’ 存在一个 使L(M)=L(M’)。 。 • 分析: 分析: 由定理3.1 L(DFA) ⊇ L(NFA) 由定理 由FA的定义 L(DFA) ⊆ L(NFA) 的定义 L(DFA) = L(NFA) 得到
第三章 词法分析与有限状态自动机
• 词法分析程序的主要功能是识别单词,这将涉及 词法分析程序的主要功能是识别单词, 3型文法、正则表达式和有限状态自动机。本章 型文法、 型文法 正则表达式和有限状态自动机。 将讨论这三者间的关系。 将讨论这三者间的关系。 • 3.1 有限状态自动机(Finite-state Automate 有限状态自动机 machine FA)
非确定的有限状态自动机
0 [q0, q1]
[q3] [Φ] [q3] [q0, q1, q3] [q0, q1] [q0, q1, q3] [q3]
[q3]
[q3]
[q0, q1, q3]
[q0, q1, q3]
[q0, q1, q3]
[q3]
[q0, q1, q3] [Φ]
1 [q0, q2]
NFA与DFA的对应关系
NFA MN=(Q, , N, q0, FN)与DFA MD=(Q2, , D, q0, FD)的对应关系
NFA从开始状态q0启动,相应的DFA则从状态[q0]启 动,所以q0=[q0];
为 [的…状了] 表态区示集分合DF,{对A…上用于}如p则2N,让果…F相NA,Fp应A的m在}的一, 此D个F状A在态状状组态态时组[读q{1入q,1q字,2,q符…2,a,…后qn]可,读q以n入}进字入符状a时态,组进{p入1,状
• NFA可以进入若干个状态; • DFA只能进入一个惟一的状态; • DFA可看作是一种特殊的NFA;
–从DFA看待问题的角度来说,
• NFA在某一时刻同时进入若干个状态,但是,这若干个状态合 在一起的“总效果”相当于它处于一个“综合状态”;
• 可让DFA用一个状态去对应NFA的一组状态。
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精品课件
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精品课件
从NFA构造等价的DFA (cont.)
例 3-7 构造下图所示的NFA 对应的DFA
0 q1 0
S
q0
q3
1 q2 1
NFA状态转移图
0
1
→q0 q1 q2
*q3
{q0, q1} {q3} Φ {q3}
词法分析与有限状态自动机.ppt
2019/3/23
FA的表示
• 3.1.2 状态转换图和状态转换表 1. 状态转换图: q – q Q – 若q,q’ Q,aVT,且q’ (q,a), a q q’ – 初态用‘-’标记、终态用‘+’标记
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状态转换图
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基本概念
• 例1 令VT={0,1,2,3} 2
0 3 0
Q={S,A,B}
0
S是初态 用‘-’表示 A是终态 用‘+’表示
1 _ A S 2 B
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+ 3
有向弧表示 转换
0
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FA的工作过程
• 初始时,FA处于初态,输入头指向第一个输入 符,随着带上符号的读入,FA从一个状态转向 另一个状态。若遇到如下情况,FA结束工作: 1. 输入头指向‘’、 FA处于终态。称输入串被 FA接受。(如2030 ) 2. 输入头指向‘’、 FA不在终态。称输入串不 被FA接受。 (如203 ) 3. FA无法转换。称输入串不被FA接受。 (如 1031 )
• 3.1.1 基本概念 • FA的非形式描述 – 有限状态自动机由3部分组成: ⑴ 一根输入带:输入带可以理解成由一系列带 块组成,每个带块上只含有一个输入符号(终结 符号),其全体构成集合VT,特殊符号“”表 示输入符号串的结束,VT。 ⑵ 一个输入头:初始时,输入头指向第一个带 块(即指向输入带最左端的带块),输入头每次 将输入头下方带块上的输入符号读入,然后输入 头向右移动一个带块。
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FA识别的语言
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递归扩展的状态转换函数
δ *(q,ε )=q δ *(q,a)=δ (q,a) 其中a∈∑
对于串w=α a(α ∈∑+) δ *(q , w ) =δ *(q,α a) =δ (δ *(q,α ),a)
或者
对于串w= aα δ *(q,w) =δ *(q,aα ) =δ *(δ (q,a),α )
当将串w扫描结束后, 若DFA处于某一个接收状态, 则有限状态自动机能够接收串w
对于可接收串 DFA 从开始状态开始,在扫描串的 过程中, 状态逐个地变化,串扫描结束后, 处于某个接收状态。
对于不可接收串 DFA 从开始状态开始,在扫描串的 过程中, 状态逐个地变化,串扫描结束后, 处于某个非接收状态。
使用=>*代表格局的任意次转换 使用=>+代表格局的多次转换
可以使用格局的转换方式定义FSL
DFA接收的语言 L(DFA)= {w|q0w=>*qfε ;w∈∑*且qf∈F}
定义3-8 DFA停机
DFA将输入串扫描结束时
(自动)停机 这是DFA唯一的停机情况
注意1:
DFA将输入串扫描结束停机时, 如果DFA处于某一个接收状态, 则表示接收整个输入串; 反之,则表示不接收整个输入串;
DFA的接收状态的作用
证明
假设L是字母表∑上的FSL,则 L=L(DFA)
DFA=(Q,∑,δ ,q0,F) 构造右线性文法G=(∑,Q,q0,P) 其中P为:
{q→aq′|δ (q,a)=q′} U{ q→a|δ (q,a)∈F } 特别,若q0是接收状态,则 q 0 →ε
对于句子w=x1x2…xn
一个有穷状态控制器(FSC) 该控制器的状态只能是有限多个 FSC通过读头读取当前带上单元 的字符。
初始时,读头对应带的最左 单元,每读取一个字符,读头 向右自动移动一个单元。 读头(暂时)不允许向左移动。
有限状态自动机的一个动作为: 读头读取带上当前单元的字符 FSC根据当前FSC的状态和读取 的字符,进行状态改变; 将读头向右移动一个单元。
结论:DFA状态等价于文法非终结符 状态转换函数等价于产生式
构造文法的基本思路:
将的DFA的状态当作是RLG的非终结
符(开始状态就是开始符号) 对于某个句子: DFA通过状态的改变,逐步(自左向 右)接收句子的每个字母; RLG通过非终结符号的改变,逐步 (自左向右)产生句子的每个字母。
思考
例3-2 DFA与文法的转换
FSL={(0,1)1*0}* 接收该语言的DFA为:
1
q0 0 0 q1 1
构造正则文法产生该语言: q0→0q1|1q1|ε q1→0q0|1q1| 0
定理3-2
FSL对补运算封闭
证明:
设L1是∑上的FSL,且L1=L(DFA1), DFA1=(Q,∑,δ ,q0,F)
在扫描串的过程中,格局在发 生转换(改变) 格局的 ( 一次 ) 转换的原因是由 于δ 函数的(一次)作用
如果当前格局为:qar 有δ 函数:δ (q,a)= q′ 则下一格局为: q′r 格局的转换可以记为: qar => q′r
DFA的特殊格局
初始格局为: q0w 接收格局为: qfε 其中,qf是某个接收状态
第三章
有限状态自动机
定义语言
可以从两个方面进行: 1)从产生语言的角度; 2)从接收(或识别)语言的角度。
形式语言研究内容
产生一个语言: 1)定义语言中的基本句子; 2)根据其余句子的形成规则,产生 出该语言所包含的所有句子。
有限自动机研究内容
使用某种自动机模型来接收字符串 接收的所有字符串形成的集合,也 是一个语言
统一的理论
形式语言与自动机作为统一的理论,实 际上包括3个方面的内容: 1) 形式语言理论(文法产生语言) 2) 自动机理论(自动机接收语言) 3) 形式语言与自动机的等价性理论 (文 法与自动机等价转换)
有限自动机分为3类
有限状态自动机FA
下推自动机PDA
图灵机TM
有限状态自动机 FA (Finite state Automaton)
用状态图表示一个DFA 有向边的数目就是状态转换函数 的个数。
默认有 δ (q,ε )=q 但不是状态转换函数
why?
3.2 有限状态自动机接收语言 对于DFA,给定串w=x1x2„xn 初始时, DFA处于开始状态q0 从左到右逐个字符地扫描串w
在δ (q0,x1)= q1的作用下 DFA处于状态q1 在δ (q1,x2)=q2的的作用下 DFA处于状态q2 …
因此,在确认输入串包含000后, 就可以逐一地读入 000 后面的全 部字符,并接收该输入串。
思考 问题的关键是? 如何发现子串000。
由于字符是逐一读入的,当从输入 串中读入一个0时, 它有可能是000的第1个0, 需要记住已经出现过一个0;
如果紧接着读入的是字符1, 则刚读入的0就不是000的第1个0 需要重新寻找000子串的第1个0;
构造
DFA2=(Q,∑,δ ,q0,Q) DFA2接收的语言是 L1的对应的全集,即∑*
构造 DFA3=(Q,∑,δ ,q0,Q-F) L3=L(DFA3) L3接收的语言是L1(关于∑*)的补 L3也是FSL语言。
注意
此时的DFA1的δ 函数的个数为 |Q|*|∑|
基本的等价替换
对于状态转换图,有基本的等价替换
定义3-6
DFA接收的语言
DFA=(Q,∑,δ ,q0,F)接收的语言 L(DFA)={w|δ *(q0,w)∈F}
思考
如何描述 在某个时刻,DFA所处的情况?
定义3-7 DFA的瞬时描述(格局) 格局是一个二元式:qy q是DFA当前状态 y是输入带上还没有被扫描到的串 读头将扫描y串的第1个字母
对于字母表∑上的DFA 能够接收的所有串的集合,就是 DFA能接收的语言,记为L(DFA) 也称为有限状态语言(FSL)
思考
如何形式化定义L(DFA)?
定义3-4 扩展的状态转换函数
给定DFA,扩展的状态转换函数 δ *:Q×∑*→Q 即 δ *(q,w)=q′ 即 DFA 在一个状态 q 时,扫描串 w 后 到达唯一确定的状态q′
例3-4构造DFA
接收语言L={x000y|x,y∈{0,1}*}
分析
该语言的特点是 语言中的每个串都包含连续的 3 个0(即每个串都包含子串000)
因此,对于任何输入串,有限状 态自动机的任务就是要检查该输入 串中是否存在子串000, 一旦发现输入串包含有 000 ,则 表示整个输入串是句子。
FA是为研究
有限存储的机制 和 正则语言 而抽象出的一种模型。
两类有限状态自动机
接收器 判断是否接收输入串; 转换器 对给定输入串产生输出。
FA还可以分为
确定的FA----DFA Deterministic Finite state Automaton 非确定FA---- NFA
Non-deterministic Finite state Automaton
…
定理3-1
每个FSL都是一个右线性语言 分析: 已知 接收FSL的DFA 需要 构造RLG,使得 L(RLG)=FSL
等价思路
DFA最重要的部分是状态转换函数 文法最重要的部分是产生式 状态转换函数和产生式是等价的 可以将状态转换函数改造为产生式
等价思路
状态转换函数和产生式的等价作用 δ(q, a)=q′ A→aB 接收a 产生a 状态变化 非终结符号变化
0 1
变换为
0,1
3.3
DFA接收语言的例子
构造DFA,接收语言 L={ab}
基本结构(接收基本句子)
q0
a
q1
b
q2
增加陷阱状态后的DFA
a q0 b
q1
b
a
a, b qt
q2
a, b
思考1 如果将该 DFA 的所有状态都设置 为接收状态(包括陷阱状态), 接收的语言是?
思考2 如果将该自动机的接收状态和非 接收状态对调 接收的语言是?
注意2:
对于状态q,如果不能接收字母a 则将状态转换到一个特殊的状态: 陷阱状态qt
陷阱状态qt不能够改变为其他状态 即 对于a ∈∑ δ(qt ,a)=qt qt不能够接收任意字母
构造DFA,分别接收语言 ε 、0、01、 0*、 0+ (0+1)*、(0+1)+ 01*0 、1 *00(0+1) * (0+1) *00(0+1) * 0(0+1) *1 0(0+1) *0+1(0+1)*1
有限态自动机的动作可以简化为: FSC根据 当前状态 和 当前读取的带上字符 进行状态改变。
定义3-1 有限状态自动机FA FA是一个五元式 FA=(Q,∑,δ,q0,F) Q是有限状态的集合 ∑是字母表,即输入带上的字 符集合
q0∈Q是开始状态 FQ是接收状态(终止状态)集合
δ是Q×∑→Q的状态转换函数 即δ(q,x)= q′ 代表FA在状态q时,扫描字符x后 状态改变为q′(也称到达状态q′ )
如果紧接着读入的还是 0 ,它有可能是 000的第2个0, 也需要记住这个0, 继续读入字符,若是0,则发现000 否则,需要重新寻找000。
初始状态:q0
接收0,到达状态q1
接收00 ,到达状态q2
接收000,到达状态q3
因此,基本的状态转移函数为: δ (q0,0)=q1 δ (q1,0)=q2 δ (q2,0)=q3 用于接收基本句子000
分析:
对于任何输入串,DFA的任务就 是要检查该输入串中是否存在001
δ的表示:状态矩阵
Q