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

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'}

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

首先是未化简DFA的转换表 NFA状态 DFA状态 a b {0,1,2,4,7} A B C {1,2,3,4,6,7,8} B B D {1,2,4,5,6,7} C B C {1,2,4,5,6,7,9} D B E {1,2,4,5,6,7,10} E B C 首先根据分为非接受状态组和接受状态组{A,B,C,D}和{E}. 通过输入a来分组,发现第一组无法区分,看输入b的情况,A,B,C都是转到第一组,只有D是转到第二组E,所以这里就可以分出来一组D,现在有3组,{A,B,C},{D}

等价性 对于每个NFA M存在一个DFA M',使得L(M)=L(M')--------等价性证明,NFA的确定化 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: 解决初始状态唯一性:引进新的初态结点X和终态结点Y,X,Y∉S,从X到S 0中任意状态结点连一条ε箭弧, 从F中任意状态结点连一条ε箭弧到Y 简化弧上的标记:对M的状态转换图进一步施行替换,其中k是新引入的状态 逐步把这个图转变为每条弧只标记为Σ上的一个字符或ε,最后得到一个NFA M',显

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

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

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

<化简复杂逻辑,编写紧凑的if条件语句>已经得出了跳.等.飞.异常的各自条件,方便起见这里重新贴一下. 立即跃迁:!a && b && d 等待跃迁:!a && b && !d 飞往星区:!b && c || a && c 抛出异常:a && !c || !b && !c 这四个条件已经是“全集”了,或起来等于True. 按照跳.等.飞.异常的顺序写if-else i

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

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,

在网上找了许多关于线性可分SVM化简的过程,但似乎都不是很详细,所以凭借自己的理解去详解了一下. 线性可分SVM的目标是求得一个超平面(其实就是求w和b),在其在对目标样本的划分正确的基础上,使得到该超平面最近的样本的几何间隔最远.写成线性规划问题即为 其中γ为最近点到超平面的几何间隔,特别的间隔γ^=||w||×几何间隔γ(间隔γ^与几何间隔γ是两种不同的概念),那么我们就可以将约束和条件改写为   而γ^是通过将离超平面最近的样本点代入超平面得到的,即γ^=yi(wxi+b),而对于xi是离

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 

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,

比例化简 [问题描述]在社交媒体上,经常会看到针对某一个观点同意与否的民意调查以及结果.例如,对某一观点表示支持的有 1498 人,反对的有 902 人,那么赞同与反对的比例可以简单的记为1498:902.不过,如果把调查结果就以这种方式呈现出来,大多数人肯定不会满意.因为这个比例的数值太大,难以一眼看出它们的关系.对于上面这个例子,如果把比例记为 5:3,虽然与真实结果有一定的误差,但依然能够较为准确地反映调查结果,同时也显得比较直观.现给出支持人数 A,反对人数 B,以及一个上限 L,请你将

简述 mapReduce从字面上来理解就是两个过程:map映射以及reduce化简.是一种比较先进的大数据处理方法,其难度不高,从性能上来说属于比较暴力的(通过N台服务器同时来计算),但相较于group以及aggregate来说,功能更强大,并更加灵活. 映射过程:先把某一类数据分组归类,这里的映射过程是支持分布式的,一边遍历每一台服务器,一边进行分类. 化简过程:然后再在分组中进行运算,这里的化简过程也是支持分布式的,在分类的过程中直接运算了.也就是说如果是一个求和的过程,先在a服务器分组求和

Description 给定一个多项式,输出其化简后的结果. Input 一个字符串,只含有关于字母x 的多项式,不含括号与分式,没有多余的空格. Output 一个字符串,化简后的多项式,按照次数从大到小的顺序输出各项. Input Sample x^3+3*x^4-2*x^3+1-x Output Sample 3*x^4-x^3-x+1 Hint 每项系数<10,次数<6,项数<20.字符串长度不超过100. 很烦的模拟   代码如下: #include<iostream&g

当业务逻辑很复杂,涉及多个条件的真假,或者多种条件下都会执行同一动作时,如何编写紧凑的if语句呢?本文借由一个实际例子,利用数学的布尔逻辑整理条件,最终产生if语句. 问题 在<X3 重聚>里,宇宙是一个个星区由跳跃门连接起来的.大多数星区是相邻的,也有部分星区是非连通的.这是X3 重聚星系图,右下的红色星区就是非连通星区. 飞船从一个星区到另一个星区有两种方法,一是老老实实飞过去,二是跃迁过去.跃迁的话飞船要装有跃迁引擎和足够能量.能量由发电机供应.跃迁是跃迁到目的星区的跳跃门,跳跃门那里不

在实际生产生活中,需要我们解大量的线性方程组,例如是有探测.线性规划.电路等,这里我们便从理论角度建立一套解决线性方程组的体系. 线性方程组: 形如下面形式的方程组称为线性方程组. 回想起解决二元线性方程组我们的处理方法,本质上就是高斯消元法的个例,在解决多元线性方程组的时候,我们使用的便是高斯消元法. 探求线性方程组的解情况以及解线性方程组是线性代数核心要解决的问题. 然而为了更好的简化运算过程,我们确定每个方程中xi的位置,仅仅关注线性方程组的系数,因此这里自然的引入的矩阵: 这里我们便完成

题目大意 给定一个函数 找出满足条件   等于 k 的最小的x m,k,d已知 其中 m,k 很大需要使用高精度存储 思路: 对 函数f(m)进行化简 ,令t=ceil( log(d,m) ) 可以得到 f(m)=d ^ t * ( a [ m / (d^t) ] ) + d ^ (t-1) * ( b[ m/( d^(t-1) ) ] )......+b [m%d] : 我们一看,每一项都是 跟 d 的次方有关,所以考虑使用 d 进制进行计算 设     m=a1b1b2b3b4(d进制) 那

点击这里可以跳转至 [1]矩阵汇总:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287369.html [2]矩阵生成:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7275278.html [3]矩阵加减:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287403.html [4]矩阵点乘:http://www.cnblogs.com/HongYi-Liang/p/7287324.html [5]矩