wiki 伪代码看上去一直以为怪.发现葡萄牙语和俄罗斯语那里的 if 推断都还缺少一个条件. 国内的资料比較少.这几份学习资料不错.比我稀里糊涂的思路要好,分享下: http://www.liafa.univ-paris-diderot.fr/~carton/Enseignement/Complexite/ ENS/Redaction/2008-2009/yingjie.xu.pdf http://www8.cs.umu.se/kurser/TDBC92/VT06/final/1.pdf htt…

NDFA.εNDFA 确定化的细节这里就不总结了,这里说一说DFA最小化的算法. 关于DFA最小化,…

上个版本测试的时候,只用了两个非常简单的测试用例,所以好多情况有问题却没有测试出来 bug1:在生成diff_matrix的时候,循环变量少循环了一次,导致最后一个节点在如果无法与其他点合并的情况下,程序不会给他生成一个群标号. 修改:把循环变量那里加上等于号 bug2:在遍历群的时候,程序是以碰到空指针为结束的,但是在malloc内存的时候,系统并不为这个内存初始化为0,而是0xcd,所以以是不是空指针来判断边界是不可行的,会造成错误,导致读取了而外的信息. 修改:在遍历群的时候,直接以群的数…

关于编译原理最小化的操作,专业术语请移步至:http://www.360doc.com/content/18/0601/21/11962419_758841916.shtml 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…

老师:MissDu 提交作业 1.将DFA最小化:教材P65 第9题 答: 2.构造以下文法相应的最小的DFA S→ 0A|1B A→ 1S|1 B→0S|0 3.自上而下语法分析,回溯产生的原因是什么? 答:文法的产生式有公共左因子. 4.P100 练习4,反复提取公共左因子. S→C$ C→bA|aB A→a|aC|bAA B→b|bC|aBB 答:…

1.将DFA最小化:教材P65 第9题 2.构造以下文法相应的最小的DFA S→ 0A|1B A→ 1S|1 B→0S|0 语言:(01 | 10)*(01 | 10) 自动机图: DFA状态转换矩阵:     01 10  X {A} ε{A}={BCD} ε{A}={BCD}  Y {BCD} {BCD}={BCD} {BCD}={BCD} DFA图: .将DFA最小化 {X} {Y} {X}01->{Y} {X}10->{Y} 不可划分 {Y}01->{Y} {}10->{Y…

1.将DFA最小化: 状态转换图: 识别语言:b*ac*(da)*bb* 2.构造以下文法相应的最小的DFA S→ 0A|1B A→ 1S|1 B→0S|0 (1)正规式: S -> 0(1S+1)+1(0S+0) ->01S+01+10S+10 ->(01+10)S+01+10 ->(01|10)*(01|10) (2)NAF (3)DFA: 转换矩阵: 状态图: (4)最小化DFA: 状态图 3.给定如下文法 G[S]: S →AB A → aA | ɛ B → b | bB…

1.将DFA最小化:教材P65 第9题 Ⅰ {1,2,3,4,5} {6,7} {1,2}b={1,2,3,4,5} 3,4}b={5} {6,7} Ⅱ {1,2}{3,4}{5} {6,7} 2.构造以下文法相应的最小的DFA S→ 0A|1B A→ 1S|1 B→0S|0 正规式:S → 0(1S|1)|1(0S|0) →01S | 01 | 10S | 10 →(01 | 10)S | (01 | 10) →(01 | 10)*(01 | 10) 转化DFA 0 1 0 ε{x}={xAD…

1.将DFA最小化:教材P65 第9题 I {1, 2, 3, 4, 5} {6, 7} {1, 2}b->{1, 2, 3, 4, 5} {3, 4}b->{6, 7} {5}b-> {1, 2, 3, 4, 5}可区别,划分 II {1, 2}{3, 4}{5} {6, 7} {6}b->{6} {7}b->{6} {6, 7}不可区别,等价 III {1, 2}{3, 4}{5} {6, 7} {3}c->{3} {4}c->{4} {3}b->{6,…

1.将DFA最小化:教材P65 第9题   解析: 2.构造以下文法相应的最小的DFA S→ 0A|1B A→ 1S|1 B→0S|0 解析: S→ 0A|1B →S → 0(1S|1)|1(0S|0) →01S | 01 | 10S | 10 →(01 | 10)S | (01 | 10) →(01 | 10)*(01 | 10) 由正规式可得NFA如下: 由NFA可得DFA状态转换矩阵以及图如下: 最小化DFA如下: 状态转换图如下: 3.给定如下文法 G[S]: S →AB A → aA …

1.将DFA最小化:教材P65 第9题 2.构造以下文法相应的最小的DFA S→ 0A|1B A→ 1S|1 B→0S|0 3.自上而下语法分析,回溯产生的原因是什么? 4.P100 练习4,反复提取公共左因子. 解:1.2 3. 原因:文法的产生式有问题 4.…

1.将DFA最小化:教材P65 第9题 2.构造以下文法相应的最小的DFA S→ 0A|1B A→ 1S|1 B→0S|0 3.自上而下语法分析,回溯产生的原因是什么? 文法中,对于某个非终结符号的规则其右部有多个选择项,当根据所面临的输入符号不能准确的确定所要的选择项时,就可能出现回溯. 4.P100 练习4,反复提取公共左因子.…

采取的方法是hopcroft的填表法,详情见如下代码 #include "nfa_to_dfa.h" int* dfa_diff_matrix; int mini_dfa_number;//这个是最小化的 dfa表的索引 typedef struct _min_dfa_node { pdfa_edge begin; int is_end;//记录是否是接受节点 }min_dfa_node,*pmin_dfa_node; min_dfa_node mini_dfa_table[];//设…

原始DFA如下图所示 最小化的定义:1.没有多余的状态(死状态):2.没有两个状态是相互等价的: 两个状态等价的含义:1.兼容性(一致性)——同是终态或同是非终态:2.传播性(蔓延性)——从s出发读入某个a和从t出发经过某个a并且经过某个b到达的状态等价. 令M为DFA中所有状态的集合.1.开始做粗略划分,将状态集M的状态划分为, k1 = {C, D, E, F} k2 = {S, A, B}2.考察k1是否可分,由下面的转换关系k2可以分为{S, B}和{A}. A -> a -> k1…

hopcroft法的复杂度,他们说是nlogn,可是都没有严格的证明.难得找到一篇讲的详细点的论文,却又啰里啰唆的,不过那篇论文里面采用的是颜色树这个结构,有点意思. 前面的那个算法是n的平方复杂度,虽然这个复杂度计算都是建立在一些操作为单位时间操作的基础上.可是这些被认为的单位时间操作在我的实现中却有着平方复杂度,情何以堪,万恶的理论计算机科学家. hopcroft实现的代码,太长了,还没写完.不过核心的子集分割已经完成了,剩下的就是分配节点及重新构建邻接表.明天再说吧. #include "…

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  整体的步骤是三步: 一,先把正规式转换为NFA(非确定有穷自动机), 二,在把NFA通过"子集构造法"转化为DFA, 三,在把DFA通过"分割法"进行最小化. 一步很简单,就是反复运用下图的规则,图1 这样就能转换到NFA了. 给出一个例题,来自Google book.本文主要根据这个例题来讲,图2 二.子集构造法. 同样的例题,把转换好的NFA确定化,图3 这个表是从NFA到DFA的时候必须要用到的.第一列第一行I的意思是从NFA的起始节点经过任意个ε所能到达…

正规式-->最小化DFA 1.先把正则式-->NFA(非确定有穷自动机) 涉及一系列分解规则 2.再把NFA通过"子集构造法"-->DFA 通过子集构造法将NFA转化为DFA 将表里的变量名用比较简单的符号代替(最好是在进行构造的时候顺手在草稿纸上标记好,方便后面的工作) 对照上面的表,画出DFA的状态转换图 图中0,1,2,3,4,5都是终态,因为他们的集合里都包含了最初的终态"数字9". 3.再把DFA通过"分割法"进行最小…

python 前置程序窗口,还原最小化的窗口 在网上找了比较久,大多是: win32gui.FindWindow(class_name, window_name) win32gui.SetForegroundWindow(self._handle) 这样只会高亮那个窗口,并不会还原大小,下面是根据参考修改得来的:https://stackoverflow.com/questions/38529064/how-can-i-bring-a-window-to-the-foreground-using…

需求背景 用python进行文件的创建和读写操作时,我们很少关注所创建的文件的权限配置.对于一些安全性较高的系统,如果我们创建的文件权限其他用户或者同一用户组里的其他用户有可读权限的话,有可能导致不必要的信息泄漏的风险.因此,除了创建一个更加安全和隐私的个人环境之外(如容器环境等),我们还可以对生成的文件的配置进行权限最小化处理. 常用方法及其缺陷分析 常用的python文件创建和读写方法,是直接通过内置的open函数创建一个文件.这里如果是使用with语法来创建的,结束语句后会自动关闭被打开的…

本文主要分析 C.C++98.C++11.Java 与 Go,主要论述语言的关键能力.在论述的过程中会结合华为各语言编程专家和华为电信软件内部的骨干开发人员的交流,摒弃语言偏好或者语言教派之争,尽量以客观公正的角度来论述下各个语言的特点和不足,对语言选型作为一个客观的参考. 把这些写出来,期望得到大家的指正与反馈,让整个分析更客观,性能方面,着重对 Go 做深入剖析参考.内容很多,期望不会让你望而却步. 语言整体概要 1.Go 在并发方面, goroutine 和 channel 机制提供了语言…

(MTT)连续能量函数最小化方法 Multitarget tracking Multi-object tracking 连续能量函数 读"A.Milan,S. Roth, K. Schindler, 'continuous Energy Minimization for Multitarget Tracking[J]',TPAMI,2014."笔记 当前追踪的主要策略是tracking-by-dection,即首先使用背景减除法或者分类器检测出前景运动目标,然后再对目标轨迹进行估计.…

25. 安装 Linux Malware Detect (LMD) Linux Malware Detect (LMD) 是 GNU GPLv2 协议下发布的开源 Linux 恶意程序扫描器,它是特别为面临威胁的主机环境所设计的.LMD 完整的安装.配置以及使用方法可以查看: 安装 LMD 并和 ClamAV 一起使用作为反病毒引擎 26. 用 Speedtest-cli 测试服务器带宽 speedtest-cli 是用 python 写的用于测试网络下载和上传带宽的工具.关于 speedtes…

描述 http://poj.org/problem?id=3273 共n个月,给出每个月的开销.将n个月划分成m个时间段,求m个时间段中开销最大的时间段的最小开销值. Monthly Expense Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 21446   Accepted: 8429 Description Farmer John is an astounding accounting wizard and has…

# -*- coding: cp936 -*- #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from PyQt4 import QtCore, QtGui class Window(QtGui.QMainWindow): def __init__(self): super(Window, self).__init__() self.setWindowTitle(u"托盘") icon = QtGui.QIcon("images/d…

注:本文翻译自Google官方的Android Developers Training文档,译者技术一般,由于喜爱安卓而产生了翻译的念头,纯属个人兴趣爱好. 原文链接:http://developer.android.com/training/efficient-downloads/regular_updates.html 对于定期更新频率的优化会基于设备的状态,网络连接,用户行为和其喜好而有所变化. 我们在这一大系列课中,我们讨论如何构建具有电池效率的应用,它们可以基于设备的状态而调整刷新频率…

1.相对于能量函数来说,能量最小化的办法都有哪些? 梯度下降 模拟退火 图割 2.这个 跟最优化问题的求解,有什么联系跟区别呢? 基本上差不多,其实就是求出来了函数的一个最小值,我们看问题的时候不妨把能量二字去掉.单纯的理解为函数 3.这个能量的观点是否跟信息熵类似,让系统的熵最小? 其实也都差不多,都是求最小值的. 我们可以看到下面的代码就求出来了相关表达式,在x =0 ,y = 1, z= 1时候能够取得最小值. /* energy.h */ /* Vladimir Kolmogorov (…

环境 Python3.5.2 PyQt5 陈述 隐藏掉系统的控制栏,实现了自定义的标题控制栏,以及关闭/最大化/最小化的功能,自由调整窗体大小的功能(跟随一个大佬学的),代码内有详细注释 只要把MainWindow类自己实现就可以了,我把左侧栏的demo(可以看我这篇https://www.cnblogs.com/jyroy/p/9457882.html)搭载上了,效果如下 标题栏的风格我和左侧栏的风格统一了,还是模仿网易云音乐的红色格调(我觉得网易云的红色很ok) 代码 #!/usr/bin/…

一.历史由来 Adjustment computation最早是由geodesy的人搞出来的.19世纪中期的时候,geodetics的学者就开始研究large scale triangulations(大型三角剖分)了.20世纪中期,随着camera和computer的出现,photogrammetry(照相测量法)也开始研究adjustment computation,所以他们给起了个名字叫bundle adjustment.21世纪前后,robotics领域开始兴起SLAM,最早用的recu…

最小化安装k8s Nick_4438 关注 2018.07.11 10:40* 字数 670 阅读 0评论 0喜欢 0 1.前言 之前写过一篇二进制手工安装k8s的文章,过程复杂,搞了多日才安装成功.直到最近,在github上看到一个使用Ansible安装k8s的工程,安装过程之简单着实让我惊讶,感谢作者的开源精神. 原项目地址: https://github.com/gjmzj/kubeasz作者fork项目地址:https://github.com/qiujiahong/kubeasz 本文…