功能: 采用子集构造算法实现NFA的确定化 输入:读取NFA的文件(文件名test.txt),  文件格式: 第一列表示状态名,第二列和第三列分别表示输入字符a和b到达的状态 输出:确定化后的DFA(文件名为output.txt),格式如下: 第一列表示输入状态名,第二列表示重新命名的状态名,第三列和第四列分别表示输入字符a和b所到达的状态 代码: #include <stdio.h> #include <string.h> /* 子集构造算法实现NFA的确定化 * 输入文件:te

实验内容 将非确定性有限状态自动机通过子集法构造确定性有限状态自动机. 实验步骤 1,读入NFA状态.注意最后需要设置终止状态. 2,初始态取空,构造DFA的l0状态,将l0加入未标记状态队列que 3,当que不为空,取出一个状态依次做转移和取空操作,并构造出当前转移状态tmp. 4,如tmp是一个新状态,加入到队列中. 5,将构造出的DFA用作模式识别. 具体实现 1,文件读入NFA状态转换图,采用vector存储. 2,判断状态tmp是否是一个新的状态使用自定义hash方法. 3,取空操作

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5648 题意:给定n,m(1<= n,m <= 15,000),求Σgcd(i|j,i&j);(1 <= i <= n,1<=j<=m); 至多三组数据,至多两组数据max(n,m) > 2000.至多一组数据max(n,m) > 8000; 很多题解是用递推打表,将数据压缩250倍,即[i][j]:代表[1...250*i][1...250*j],之后零

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.59 P分位法图像二值化  [函数名称]   P分位法图像二值化 [算法说明]   所谓P分位法图像分割,就是在知道图像中目标所占的比率Ratio时,循环不同的灰度值对图像进行 分割,并计算对应的目标所占的比率,如果该比率与Ratio的差值足够小,那么该阈值就是所求的最 佳分割阈值. /// <summary> /// P-Parameter method of image segmention. /// </summary>

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.55OSTU法图像二值化  [函数名称] Ostu法图像二值化      WriteableBitmap OstuThSegment(WriteableBitmap src) [函数代码] /// <summary> /// Ostu method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The source imag

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.57一维最大熵法图像二值化  [函数名称] 一维最大熵法图像二值化WriteableBitmap EntropymaxThSegment(WriteableBitmap src) [算法说明] 一维最大熵法图像分割就是利用图像的灰度分布密度函数定义图像的信息熵,通过优化一定的熵 准则得到熵最大时对应的阈值,从而进行图像分割的方法. 算法过程: 1,对于一幅灰度图像,灰度范围为[0,L-1],求取图像的最小灰度级min,最大灰度级max:

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.58双峰法图像二值化  [函数名称]   双峰法图像二值化 WriteableBitmap  PeakshistogramThSegment(WriteableBitmap src) /// <summary> /// Peaks histogram method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The sou

概述 NFA非有穷自动机,即当前状态识别某个转换条件后到达的后继状态不唯一,这种自动机不便机械实现,而DFA是确定有限状态的自动机,它的状态转换的条件是确定的,且状态数目往往少于NFA,所以DFA能够比较方便的机械实现且识别能力方面也和NFA相当.本次实验采用子集构造法来实现不带空弧的由NFA到DFA的转换. 子集构造法的算法如下: 设NFA为M=(K,Σ,f,S0,Z),则构造相应的DFA  M′=(Q,Σ,f′,I0,F)①取I0=S0:②对于状态集Q中任一尚未标记的状态qi={Si1,Si

NFA(不确定的有穷自动机)转化为DFA(确定的有穷自动机) NFA转换DFA,通常是将带空串的NFA(即:ε-NFA)先转化为不带空串的NFA(即:NFA),然后再转化为DFA. 提示:ε是空串的意思!空串没有任何字符! 这里直接讲将ε-NFA转化为DFA的过程,将NFA转化为DFA的情况类似. 转化的过程总的来说有两大步骤:ε-NFA转化为DFA,以及DFA简化 ε-NFA转化为DFA前件知识 1.对状态图进行改造 增加状态X,Y,使之成为新的唯一的初态和终态,从X引ε弧到原初态节点,从原终

本节知识点是<编译原理>第三章-词法分析,学习参考教材为清华大学出版社<编译原理>第三版: 前情提要: 字母表∑1和∑2的乘积( product): ∑1∑2 ={ab|a ∈∑1, b ∈ ∑2} 例: {0, 1} {a, b} ={0a, 0b, 1a, 1b} 字母表∑的n次幂( power):长度为n的符号串构成的集合 ∑0 ={ ε } ∑n =∑n-1 ∑ , n ≥ 例: {0, 1}3 ={0, 1} {0, 1} {0, 1}={000, 001, 010, 0

json的主页上,提供了number类型的符号识别过程,如下: 图片引用:http://www.json.org/json-zh.html 实际上这张图片表示的是一个状态机,只是状态没有标出来.因为这个状态机上存在ε转换,所以它是一个NFA(不确定有限自动机).ε转换也即不需要输入串就能进行的转换,例如从开始状态到0之前的状态.而我们进行识别的时候,使用DFA(确定有穷自动机)会简单方便得多.所以首先应该将这个NFA转成DFA. 首先把这个NFA规范一下,写成状态与箭头的形式:   NFA转DF

  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

摘要: 在编译系统中,词法分析阶段是整个编译系统的基础.对于单词的识别,有限自动机FA是一种十分有效的工具.有限自动机由其映射f是否为单值而分为确定的有限自动机DFA和非确定的有限自动机NFA.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.因此,对于一个非确定的有限自动机NFA M,经常的做法是构造一个确定的有限自动机DFA M’. 有穷自动机(也

在编译系统中,词法分析阶段是整个编译系统的基础.对于单词的识别,有限自动机FA是一种十分有效的工具.有限自动机由其映射f是否为单值而分为确定的有限自动机DFA和非确定的有限自动机NFA.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.因此,对于一个非确定的有限自动机NFA M,经常的做法是构造一个确定的有限自动机DFA M’. 有穷自动机(也称有限自

1.假定NFA    M=<S,∑,f,S0,F>    对M的状态转换图进行以下改造: ①引进新的初态结点X和终态结点Y,    X,Y∈S,    从X到S0中的任意结点连一条ε箭弧,从F中任意结点到Y连一条ε箭弧.(解决初态的唯一性) ②引入新状态对M的状态转换图进行进一步的替换(简化弧上的标记) 2.NFA确定化:子集法(解决弧和转换问题) 设I是S的一个子集 ①J为I中的某个状态经过一条a弧而到达的集合 ②ε-closure(I):I∪{s'|从s∈I出发经过任意条ε弧能到达s'}

NFA 确定化为 DFA 子集法: f(q,a)={q1,q2,…,qn},状态集的子集 将{q1,q2,…,qn}看做一个状态A,去记录NFA读入输入符号之后可能达到的所有状态的集合. 步骤: 1.根据NFA构造DFA状态转换矩阵 ①确定DFA初态(NFA的所有初态集),字母表 ②从初态出发,经字母表到达的状态集看成一个新状态 ③将新状态添加到DFA状态集 ④重复23步骤,直到没有新的DFA状态 2.画出DFA 3.看NFA和DFA识别的符号串是否一致. 练习: 1.解决多值映射:子集法 1)

1.设有 NFA M=( {0,1,2,3}, {a,b},f,0,{3} ),其中 f(0,a)={0,1}  f(0,b)={0}  f(1,b)={2}  f(2,b)={3} 画出状态转换矩阵,状态转换图,并说明该NFA识别的是什么样的语言. 语言为:(a|b)*abb 2.NFA 确定化为 DFA 1.解决多值映射:子集法 1). 上述练习1的NFA 2). 将下图NFA 确定化为 DFA 2.解决空弧:对初态和所有新状态求ε-闭包 1). 图转换为矩阵: 状态转换图: 识别语言为:0

NFA 确定化为 DFA 子集法: f(q,a)={q1,q2,…,qn},状态集的子集 将{q1,q2,…,qn}看做一个状态A,去记录NFA读入输入符号之后可能达到的所有状态的集合. 步骤: 1.根据NFA构造DFA状态转换矩阵 ①确定DFA初态(NFA的所有初态集),字母表 ②从初态出发,经字母表到达的状态集看成一个新状态 ③将新状态添加到DFA状态集 ④重复23步骤,直到没有新的DFA状态 2.画出DFA 3.看NFA和DFA识别的符号串是否一致. 练习: 1.解决多值映射:子集法 1)

NFA 确定化为 DFA 子集法: f(q,a)={q1,q2,…,qn},状态集的子集 将{q1,q2,…,qn}看做一个状态A,去记录NFA读入输入符号之后可能达到的所有状态的集合. 步骤: 1.根据NFA构造DFA状态转换矩阵 ①确定DFA初态(NFA的所有初态集),字母表 ②从初态出发,经字母表到达的状态集看成一个新状态 ③将新状态添加到DFA状态集 ④重复23步骤,直到没有新的DFA状态 2.画出DFA 3.看NFA和DFA识别的符号串是否一致. 练习: 1.解决多值映射:子集法 1)