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

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

实验C----NFA转换为DFA Time Limit: 1000ms, Special Time Limit:2500ms, Memory Limit:65536KB Total submit users: 74, Accepted users: 58 Problem 13120 : Special judge Problem description 有限状态自动机(FSM "finite state machine" 或者FSA "finite state automat

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

#include<string.h>#include<stdio.h>#include<stdlib.h>int main(){    char p[30][30];//存放文法    char q[30][30];    int line=0;    int n;    int i,j;    int count=0;    int k,t=0;    int flag=0;    int l,m=0;    char VN[30]={'\0'};//存放非终结符号 

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

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 项目中需要对敏感词做一个过滤,首先有几个方案可以选择: a.直接将敏感词组织成String后,利用indexOf方法来查询. b.传统的敏感词入库后SQL查询. c.利用Lucene建立分词索引来查询. d.利用DFA算法来进行. 首先,项目收集到的敏感词有几千条,使用a方案肯定不行.其次,为了方便以后的扩展性尽量减少对数据库的依赖,所以放弃b方案.然后Luc

系列导航 (一)词法分析介绍 (二)输入缓冲和代码定位 (三)正则表达式 (四)构造 NFA (五)转换 DFA (六)构造词法分析器 (七)总结 在上一篇文章中,已经得到了与正则表达式等价的 NFA,本篇文章会说明如何从 NFA 转换为 DFA,以及对 DFA 和字符类进行化简. 一.DFA 的表示 DFA 的表示与 NFA 比较类似,不过要简单的多,只需要一个添加新状态的方法即可.Dfa 类的代码如下所示: namespace Cyjb.Compilers.Lexers { class Df

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 "

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

1.DFA算法简介 DFA全称为:Deterministic Finite Automaton,即确定有穷自动机.其特征为:有一个有限状态集合和一些从一个状态通向另一个状态的边,每条边上标记有一个符号,其中一个状态是初态,某些状态是终态.但不同于不确定的有限自动机,DFA中不会有从同一状态出发的两条边标志有相同的符号. <?php /** * 敏感词过滤方法. */ namespace app\common\tool; use app\common\model\Sensitive; class

实验一.简单的词法设计--DFA模拟程序 一.实验目的 通过实验教学,加深学生对所学的关于编译的理论知识的理解,增强学生对所学知识的综合应用能力,并通过实践达到对所学的知识进行验证.通过对 DFA 模拟程序实验,使学生掌握词法分析的实现技术,及具体实现方法.通过本实验加深对词法分析程序的功能及实现方法的理解 . 二.实验环境 供 Windows 系统的 PC 机,可用 C++/C#/Java 等编程工具编写,语言不限. 三.实验内容 1.自己定义一个 DFA 或者一个右线性正规文法 示例如(仅供

  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

1.问题概述 随着计算机语言的结构越来越复杂,为了开发优秀的编译器,人们已经渐渐感到将词 法分析独立出来做研究的重要性.不过词法分析器的作用却不限于此.回想一下我们的老师刚刚开始向我们讲述程序设计的时候,总是会出一道题目:给出一个填入 了四则运算式子的字符串,写程序计算该式子的结果.除此之外,我们有时候建立了比较复杂的配置文件,譬如XML的时候,分析器首先也要对该文件进行词法分 析,把整个字符串断成了一个一个比较短小的记号(指的是具有某种属性的字符串),之后才进行结构上的分析.再者,在实现某种控

DFA(确定的有穷自动机) 一个确定的有穷自动机M是一个五元组: M=(K,∑,f,S,Z) K是一个有穷集,它的每个元素称为一个状态. ∑是一个有穷字母表,它的每一个元素称为一个输入符号,所以也陈∑为输入符号表. f是转换函数,是Kx∑->K上的映象. S∈K,是唯一的一个初态. Z∈K,是一个终态集,终态也称可接受状态或结束状态. 实例代码 实现文法 G[S]: S->aU|bV U->bV|aQ Q->aQ|bQ 状态图 代码实现 -*- coding: utf-8 -*-

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

面临敏感词过滤的问题,最简单的方案就是对要检测的文本,遍历所有敏感词,逐个检测输入的文本是否包含指定的敏感词. 很明显上面这种实现方法的检测时间会随着敏感词库数量的增加而线性增加.系统会因此面临性能和CPU消耗的问题. 一.基于DFA敏感词算法解析 在计算理论中,确定有限状态自动机或确定有限自动机(deterministic finite automaton, DFA)是一个能实现状态转移的自动机,是表示有限个状态及在这些状态间转移和动作等行为的数学模型. 对于一个给定的属于该自动机的状态和一个

一.从NFA到DFA的转换 例如下图: DFA的每个状态都是一个由NFA中的状态构成的集合,即NFA状态集合的一个子集 r =aa*bb*cc* 二.从带有ε-边的NFA到DFA的转换 r=0*1*2* 三.子集构造法( subset construction)  输入:NFA N 输出:接收同样语言的DFA D 方法:一开始,ε-closure ( s0 )是Dstates 中的唯一状态,且它未加标记: while(在Dstates中有一个未标记状态T ) { 给T加上标记: for(每

一个只能匹配非常简单的(字母 . + *)共 4 种状态的正则表达式语法的自动机(注意,仅限 DFA,没考虑 NFA): 好久之前写的了,记得有个 bug 一直没解决... #include <iostream> //#include <fstream> #include <vector> #include <string> class DFA { void construction(std::string regex) { std::vector<A

[概述]做好一个web系统的安全运维,除了常规的防注入,防入侵等,还有一个检测并过滤敏感词,脏词..  这件事做得不好,轻则导致一场投诉或纠纷,重则导致产品被勒令关闭停运. 废话少说,先看下代码,可以拿过去直接使用. using Microsoft.VisualBasic; using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Text; namespace