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. 解析:   a b 0 {0,1} 0 1 2 2 3 3   状态转换图如下: 识别语言为:(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 解析: 根据1的NFA构造DFA状态转换矩阵如

对于给定的DFA    M,寻找一个状态数比M小的DFA    M'使得L(M)=L(M') 1.状态的等价性: 假设s和t为M的两个状态 ①若分别从状态s和状态t出发都能读出某个字α而停止于终态,则称s和t等价 ②存在一个字α,使得s和t一个读出α停止于终态,另一个读出α停止于非终态,则称s和t可区别 2.基本思想: ①把M的状态集分为一些不相交的子集,使任何两个不同子集状态是可区别的,而同一子集的任何两个状态是等价的 ②让每个子集选出一个代表,同时消去其他状态 3.划分 ①把S划分为终态和非

整个引擎代码在github上,地址为:https://github.com/sun2043430/RegularExpression_Engine.git nullable, firstpos, lastpos, followpos函数介绍 接着上两篇文章 <正则表达式引擎的构建——基于编译原理DFA(龙书第三章)——1 概述> <正则表达式引擎的构建——基于编译原理DFA(龙书第三章)——2 构造抽象语法树> 本篇将讲解对抽象语法树上的每一个节点计算对应的4个函数:nullabl

https://www.cnblogs.com/fpcbk/p/11004913.html

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   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 

本题摘自北邮的编译原理与技术. 首先,根据此图构造状态转换表 表中第一列第一行表示从第一个符号B通过任意个空转换能到达的节点,Ia表示由此行的状态数组({B,5,1}可以看作0状态)经过一个a可以到达的节点,同理,Ib表示由状态数组经过一个b可以到达的节点. 当然,有些人可能觉得{B,5,1}和{5,1,3}看作两个状态不合理,他们之间不是有交集嘛,实际上他们之间并无交集,因为输入a后,{B,5,1}能到达的新节点是3,之所以要写成{5,1,3},可能是要兼顾逻辑吧>_> 再仔细观察第一行,既

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

<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() {

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

现成的, 讲义: https://www.cnblogs.com/AndyEvans/p/10240790.html https://www.cnblogs.com/AndyEvans/p/10241031.html 一个例子, 写得非常好. 一下子就全明白了, 尤其是像我这种没有听过编译原理课程的人. https://blog.csdn.net/tyler_download/article/details/53139240 上一节提到过,当处于某个指定状态时,如果该状态有ε边,那么,不需要吸收

catalog . 引论 . 构建一个编译器的相关科学 . 程序设计语言基础 . 一个简单的语法制导翻译器 . 简单表达式的翻译器(源代码示例) . 词法分析 . 生成中间代码 . 词法分析器的实现 . 词法分析器生成工具Lex . PHP Lex(Lexical Analyzer) . 语法分析 . 构造可配置词法语法分析器生成器 . 基于PHP Lexer重写一份轻量级词法分析器 . 在Opcode层面进行语法还原WEBSHELL检测 0. 引论 在所有计算机上运行的所有软件都是用某种程序设

目录 一. 编译的基本流程 二. Lexical Analysis(词法分析阶段) 2.1 Lexical Specification(分词原则) 2.2 Finite Automata (典型分词算法-有穷自动机) 三. 手动实现分词器 3.1 基本定义 3.2 构建DFA 3.3 开始分词 3.4 查看分词结果 四. 小结 示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 博客园地址:<大史住在大前端>原创博文目录 华为云社区地址:[你要的前端

龙书相关知识点总结 //*************************引论***********************************// 1. 编译器(compiler):从一中语言(源程序)等级的翻译成另外一种语言(目标语言)编写的程序过程.如果目标语言是可执行的机器语言,那么它就可以被用户调用,处理输入并产生输出. 2. 解释器(interpreter):一般可以认为是编译器过程的前半部分,其不生成目标语言. 3. 常见的语言处理系统流程图: 上面是宏观的解释编译器,微观来说

自底向上分析之LR分析法 说明:以老师PPT为标准,借鉴部分教材内容,AlvinZH学习笔记. 基本概念 1. LR分析:从左到右扫描(L)自底向上进行规约(R),是规范规约,也即最右推导(规范推导),是自底向上分析方法的高度概括和集中. 2. LR(k)文法确定的分析器适用于一大类上下文无关文法的语法分析,基本上包括了所有无二义性的上下文无关文法的集合,包括了前面讨论的LL(k)和算符优先文法. 3. 优缺点 适合文法类足够大,适用于所有上下文无关文法 分析效率高 报错及时 可以自动生成 但手

<编译原理>LR 分析法与构造 LR(1) 分析表的步骤 - 例题解析 笔记 直接做题是有一些特定步骤,有技巧.但也必须先了解一些基本概念,本篇会通过例题形式解释概念,会容易理解和记忆,以及解决类似问题. 如果只想做题可以直接下拉至习题部分. (一)关于状态 对于产生式 A→aBcD,就可以分解为下面几个不同的识别状态: (1)A→.aBcD (2)A→a.BcD (3)A→aB.cD (4)A→aBc.D (5)A→aBcD. "." 的左部符号表示已被识别出来的那部分句

编译原理-词法分析05-正则表达式到DFA 要经历 正则表达式 --> NFA --> DFA 的过程. 0. 术语 Thompson构造Thompson Construction 利用ε-转换将正则表达式的机器片段"粘在一起"以构成与整个正则表达式相对应的机器. ε-闭包ε-closure 可由ε-转换从某状态或某些状态达到的所有状态集合. 子集构造subset construction 通过ε-闭包将NFA构造为DFA的一种方法过程. 1. Thompson构造的基本表

文章中引用的代码均来自https://github.com/vczh/tinymoe.   看了前面的三篇文章,大家应该基本对Tinymoe的代码有一个初步的感觉了.在正确分析"print sum from 1 to 100"之前,我们首先得分析"phrase sum from (lower bound) to (upper bound)"这样的声明.Tinymoe的函数声明又很多关于block和sentence的配置,不过这里并不打算将所有细节,我会将重点放在如何

文章中引用的代码均来自https://github.com/vczh/tinymoe.   实现Tinymoe的第一步自然是一个词法分析器.词法分析其所作的事情很简单,就是把一份代码分割成若干个token,记录下他们所在文件的位置,以及丢掉不必要的信息.但是Tinymoe是一个按行分割的语言,自然token列表也就是二维的,第一维是行,第二维是每一行的token.在继续讲词法分析器之前,先看看Tinymoe包含多少token: 符号:(.).,.:.&.+.-.*./.\.%.<.>.