题目: 令A.B和C是任意正规式,证明以下关系成立: A∣A=A (A*)*= A*         A*=ε∣A A*        (AB)*A=A(BA)*        (A∣B)*=(A*B*)*=(A*∣B*)* A=b∣aA当且仅当A=a*b 解答: (1).A∣A=A L(A∣A)=L(A)∪L(A)=L(A),所以有A∣A=A. (2).(A*)*= A* (3).A*=ε∣A A* 通过证明两个正规式所表示的语言相同来证明两个正规式相等. L(ε∣A A*)=L(ε)∪L(A

  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

<编译原理>构造与正规式 (0|1)*01 等价的 DFA - 例题解析 解题步骤: NFA 状态转换图 子集法 DFA 的状态转换矩阵 DFA 的状态转图 解: 已给正规式:(0|1)*01 画出 NFA 状态转换图如下: 子集法的表格: I状态\字符 I0 I1 {S, A, B} 求法: 表示开始符号,以及开始符号识别 n 个 ε 可以到达的状态集合.如本题中: 开始符号 S,通过识别 ε 可以到达的转态有 A, B,所以集合为 {S, A, B} {A, B, C} 求法: 表示改行最

//将正规式转变成NFApackage hjzgg.formal_ceremony_to_dfa; import java.util.ArrayList; class Edge{ public int u, v; public char key; public Edge(int u, int v, char key) { super(); this.u = u; this.v = v; this.key = key; } @Override public String toString() {

[注:这一节是在学习东南大学廖力老师的公开课时,所记录的一些知识点截屏,谢谢廖力老师的辛劳付出] 引入3条正规式分裂规则来分裂α,所得到的是NFA  M(因为包含ε弧,之后进行确定化就是所需要求得DFA): 对含有ε弧的NFA进行确定化()采用子集法,含有ε边的状态,将直接加入进子状态,如下图中,初态x,经由ε弧可直接到达5,1,所以初态集变更为{x,5,1} 接下来就是按表构造DFA接着化简了,具体方法可以跳转到 如何将不确定的有穷自动机确定化,并将其化简为最简DFA

在编译原理(第三版清华大学出版社出版)中第三章的词法分析中,3.4.3.5.3.6小节中分别讲解了 1.什么是NFA(不确定的有穷自动机)和DFA(确定的有穷自动机) 2.如何将  不确定的有穷自动机(NFA)  转化为  确定的有穷自动机(DFA); 3.如何化简DFA; 4.正规式和有穷自动机的等价性(根据给出的正规式构造有穷自动机); 5.正规文法和有穷自动机的等价性(根据给出的正规式构建有穷自动机): 个人在开始学习这一章节的时候,课上听得有些迷惑,并且看书也是感觉没有头绪,后来花了一些

词法分析器的设计 词法分析器的功能:输入源程序.输出单词符号 词法分析器的设计:给出程序设计语言的单词规范--单词表, 对照单词表设计识别该语言所有单词的状态转换图, 根据状态转换图编写词法分析程序 字母表:一个有穷字符集,记为∑ 字母表中每个元素称为字符 ∑上的字(也叫字符串) 是指由∑中的字符所构成的一个有穷序列 不包含任何字符的序列称为空字,记为ε 用∑*表示∑上的所有字的全体,包含空字ε 例如: 设 ∑={a, b},则,∑*={ε,a,b,aa,ab,ba,bb,aaa,...} ∑

今天突然想起来去看了看我以前在csdn的博客,发现一篇以前一直被奉为经典的文章,哈哈,再转过来和大家看看:              令狐冲十四岁那年进入华山,那年岳琳珊八岁,岳不群白天给两人指点剑法,晚上令狐冲给小师妹讲故事哄她入睡.后来,岳不群陆续收了劳德诺,陆大有等徒弟,又忙于修炼紫霞神功,就没有时间指点徒弟.于是他做了一个HUB,从此华山派实现教育电子化,岳不群在网上同时给每个徒弟授课,这种方法很快在五岳剑派内部推广.为了在五岳剑派之间互连,嵩山派掌门左冷禅研制出路由器,使得五岳剑派之间

https://www.bilibili.com/video/BV1dj411f7AR?p=50 例题:

1.1第1 章─概论 1.1.1练习题 1.下列关于算法的说法中正确的有(). Ⅰ.求解某一类问题的算法是唯一的 Ⅱ.算法必须在有限步操作之后停止 Ⅲ.算法的每一步操作必须是明确的,不能有歧义或含义模糊 Ⅳ.算法执行后一定产生确定的结果 A. 1 个B.2 个C.3 个D.4 个 2. T(n)表示当输入规模为n时的算法效率,以下算法效率最优的是(). A.T(n)= T(n-1)+1,T(1)=1 C.T(n)= T(n/2)+1,T(1)=1 B.T(n)= 2n D.T(n)=3nlog2

1.1 第1章─概论 练习题 . 下列关于算法的说法中正确的有( ). Ⅰ.求解某一类问题的算法是唯一的 Ⅱ.算法必须在有限步操作之后停止 Ⅲ.算法的每一步操作必须是明确的,不能有歧义或含义模糊 Ⅳ.算法执行后一定产生确定的结果 A. 1个 B.2个 C.3个 D.4个 . T(n)表示当输入规模为n时的算法效率,以下算法效率最优的是( ). A.T(n)= T(n-)+,T()= B.T(n)= 2n2 C.T(n)= T(n/)+,T()= D.T(n)=3nlog2n . 什么是算法?算法

1 .1 第 1 章─概论   1.1.1 练习题   1 . 下列关于算法的说法中正确的有( ).   Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ .求解某一类问题的算法是唯一的   .算法必须在有限步操作之后停止   .算法的每一步操作必须是明确的,不能有歧义或含义模糊   .算法执行后一定产生确定的结果   A. 1 个   B.2 个   C.3 个   D.4 个   2 . T(n)表示当输入规模为 n 时的算法效率,以下算法效率最优的是( ).   A.T(n)= T(n-1)+1,T(1)=1   C.T(

章─概论 练习题 . 下列关于算法的说法中正确的有( ).Ⅰ.求解某一类问题的算法是唯一的 Ⅱ.算法必须在有限步操作之后停止 Ⅲ.算法的每一步操作必须是明确的,不能有歧义或含义模糊Ⅳ.算法执行后一定产生确定的结果 A. 个 B. 个 C. 个 D. 个 . T(n)表示当输入规模为 n 时的算法效率,以下算法效率最优的是( ). A.T(n)= T(n-)+,T()= B.T(n)= 2n2 C.T(n)= T(n/)+,T()= D.T(n)=3nlog2n . 什么是算法?算法有哪些特征?

VIM 用正则表达式 批量替换文本,多行删除,复制,移动 在VIM中 用正则表达式 批量替换文本,多行删除,复制,移动 :n1,n2 m n3     移动n1-n2行(包括n1,n2)到n3行之下: :n1,n2 co n3    复制n1-n2行(包括n1,n2)到n3行之下: :n1,n2 d        删除n1-n2行(包括n1,n2)行: vi替换使用规则: :g/s1/s/s2/s3/g 第一个g表示对每一个包括s1的行都进行替换,第二个g表示对每一行包括s1的行所有的s2都用s

正规式与有限自动机的等价性 一个正规式r与一个有限自动机M等价, L(r)=L(M) FA ->正规式,对任何FA M,都存在一个正规式r,使得L(r)=L(M). 正规式 -> FA, 对任何正规式r,都存在一个FA M,使得L(M)=L(r) 为NFA构造正规式 对转换图概念拓广,令每条弧可用一个正规式作标记,对Σ上任一NFA M,都存在一个Σ上的正规式r,使得L(r)=L(M) 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: 在M的转

今天来为大家分享一个编译原理中用正规表达式转NFA的小程序 正规表达式就是类似正则一样的式子,例如:(a|b)*abb,最后应该转化为: 大致的处理流程为: 例子中的表达式:(a|b)*abb,|和*都是运算法则,而且容易识别,但是处理abb就不是你那么方便了,所以我们在abb中间加上+号,就可以像|*那样识别了,所以处理后为(a|b)*a+b+b 我们识别出来之后,首先根据书中提供的运算符->NFA部件的图转化为NFA部件,之后再根据优先级和各个部件组建NFA 运算符对应NFA中的各个部件图为

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这篇总结继续复习分类问题.本文简单整理了以下内容: (一)线性判别函数与广义线性判别函数 (二)感知器 (三)松弛算法 (四)Ho-Kashyap算法 闲话:本篇是本系列［机器学习基础整理］在timeline上最新的,但实际上还有(七).(八)都发布的比这个早,因为这个系列的博客是之前早就写好的,不过会抽空在后台修改,感觉自己看不出错误(当然因为水平有限肯定还是会有些错误)了之后再发出来.后面还有SVM.聚类.tree-based和boosting,但现在的情况是前八篇结束后,本系列无限期停更-