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Python构建的DFA:确定性有限自动机

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简介:
本项目使用Python语言实现了一个确定性有限自动机(DFA),用于字符串匹配和语法分析等场景。 DFA(确定性有限自动机)是一种有限状态机,它接受或拒绝由有限符号组成的字符串,并且对于每个输入的字符串生成唯一的计算结果。本作业要求编写一个用于模拟DFA的Python程序,该程序从文本段落件中读取有关DFA的信息。 首先,第一行应包含一系列以空格分隔的最终状态(作为整数)列表。接着是转换规则,格式为:起始状态、空白符、被读符号、空白符、目标状态。例如: ``` 0 0 a 1 0 b 2 ... ``` 程序将提示用户输入文件名,并从该文本段落件中加载DFA的定义信息。 接下来,程序会要求用户提供一个字符串以测试它是否会被 DFA 接受。对于每个提供的字符串,程序都会显示通过机器的所有转换步骤以及最终结果(即这个字符串是否被接受)。 如果用户想要停止继续提供输入,则可以键入“quit”来结束程序运行。 示例输入文件内容如下: ``` 0 0 a 1 0 b 2 1 a 2 1 b 3 2 a 4 2 b 5 ... ```

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  • PythonDFA
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    本项目使用Python语言实现了一个确定性有限自动机(DFA),用于字符串匹配和语法分析等场景。 DFA(确定性有限自动机)是一种有限状态机,它接受或拒绝由有限符号组成的字符串,并且对于每个输入的字符串生成唯一的计算结果。本作业要求编写一个用于模拟DFA的Python程序,该程序从文本段落件中读取有关DFA的信息。 首先,第一行应包含一系列以空格分隔的最终状态(作为整数)列表。接着是转换规则,格式为:起始状态、空白符、被读符号、空白符、目标状态。例如: ``` 0 0 a 1 0 b 2 ... ``` 程序将提示用户输入文件名,并从该文本段落件中加载DFA的定义信息。 接下来,程序会要求用户提供一个字符串以测试它是否会被 DFA 接受。对于每个提供的字符串,程序都会显示通过机器的所有转换步骤以及最终结果(即这个字符串是否被接受)。 如果用户想要停止继续提供输入,则可以键入“quit”来结束程序运行。 示例输入文件内容如下: ``` 0 0 a 1 0 b 2 1 a 2 1 b 3 2 a 4 2 b 5 ... ```
  • 右线文法状态.zip
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    本资源提供了一种基于右线性文法构造有限状态自动机的方法,适用于计算机科学理论学习和实践操作,内容包括详细的规则说明与实例分析。 右线性文法生成的语言被称为右线性语言,而有限自动机识别和接受的是正则语言。正则文法包括左线性文法和右线性文法两种类型,因此可以得出结论:右线性语言类与正则语言类属于同一类别。
  • 编译原理实验中DFA简化
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    本实验探讨在编译原理课程中,如何通过特定算法对DFA进行有效简化。分析不同方法对于减少状态数量和优化执行效率的影响,并讨论其实际应用价值。 实验内容:每个正规集都可以通过一个状态数最少的DFA来识别,并且这个DFA是唯一的(不考虑同构的情况)。设计一个C程序,将给定的一个任意DFA转化为与其等价并且状态数目最小的最简DFA。 实验设计分析: 2.1 设计思路:根据提供的指导书和相关书籍中的知识实现算法。 2.2 实验步骤: (1)构造初始划分I。首先创建两个组,接受状态集F与非接受状态集Non-F。 (2)使用以下过程对上述的每个分组G进行处理以形成新的划分I-new:对于输入符号a和任意的状态s,在DFA中读入a后转换到同一组中的条件是满足时,则用所有新形成的小组代替I-new中的当前组;最坏情况下,一个状态就可能成为一个独立的新组。 (3)若I-new等于初始的划分I, 则令最终划分I-final为此时的状态,并进行下一步操作。否则,将新的划分赋值给I并重复步骤(2)直到满足终止条件为止。 (4)在每个分组中选取一个状态作为该组代表;这些选定的代表构成了化简后的DFA M 的新状态集合。对于M中的任意输入a和从s到t的状态转换,令r为t所在分组的代表,则在简化后的新DFA M’ 中存在从s到r标记为a的转换路径。 (5)检查并移除所有无法到达最终接受状态或形成死循环(即对任何输入符号都只返回自身且非接受的状态d)的状态。同时,删除从起始状态不可达的所有其他状态,并取消指向这些已标识的“死”状态的所有转移操作。 以上步骤详细描述了如何通过算法将一个给定DFA转换为最简形式的过程。
  • 编译原理实验:将不穷状态化(从NFA到DFA
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    本实验旨在通过编程实现将不确定有穷状态自动机转换为确定性有限状态自动机的过程,加深对编译原理中自动机理论的理解与应用。 将非确定有穷状态自动机(NFA)转换为确定化的有穷状态自动机(DFA)。
  • 状态化方法研究
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    本研究聚焦于探讨和分析有限状态自动机的确定化技术,旨在优化其在模式识别与文本处理中的应用效率与准确性。 不确定有限状态自动机的确定化及其原理和源程序的相关内容。
  • 实验2-3:化与最小化
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    本实验通过编程实现有限自动机的确定化和最小化过程,旨在加深学生对理论知识的理解,并提升实践操作能力。 二、实验目的 1. 理解有限自动机的作用,并进一步掌握其理论。 2. 设计合理的表示方式来描述有限自动机的结构,采用适当的数据显示自动机的五个组成部分。 3. 掌握ε闭包的概念和应用。
  • Regx_to_Nfa:利用Thompson造法将正则表达式转为非(NFA)C++程序
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    Regx_to_Nfa是一款基于Thompson构造法的C++工具,能够高效地将正则表达式转换成非确定型有限状态自动机(NFA),便于进一步实现模式匹配等功能。 Regx_to_Nfa 是一个使用Thompson构造将正则表达式转换为非确定性有限自动机(NFA)的C++程序。此外,它还被简化为确定性有限自动机(DFA),并且包含了一个用于检查各种字符串是否属于给定正则表达式的函数。不久将会提供代码的详细说明。
  • 条件下不博弈均衡
    优质
    本文探讨了在有限理性的假设下,参与人在面对不确定性时所采取的战略选择及其形成的博弈均衡,并分析了这些均衡的稳定性。通过引入认知限制和信息不完备性,研究如何影响动态系统中的策略调整与演化过程,进而评估不同条件下均衡解的实际应用价值及经济意义。 在现代经济学与博弈论研究领域,“理性经济人”假定认为个体是完全理性的,并且他们在决策过程中总是追求自身利益的最大化。然而,在实际生活中,人类的决策并不总能符合这一假设,因为人们的行为受到心理因素和认知能力限制的影响。有限理性理论由经济学家赫伯特·西蒙提出并得到进一步发展,该理论强调了个体在面对复杂问题时的认知局限性。 为了更好地理解有限理性的博弈行为,学者们构建了一些模型来探讨这种现象。例如,在2001年,Anderlini和Canning提出了一个描述有限理性抽象框架的模型,并为后续研究提供了基础。之后,Yu等人在此基础上进行扩展应用至多目标决策、最优化问题等不同领域,并进一步分析了这些模型在结构稳定性和鲁棒性方面的表现。 现实世界中总是充满不确定性因素的影响,包括信息不完全或外部环境和气候条件的变化等因素。因此,在建立博弈理论时必须考虑不确定参数的存在及其影响。早期学者Zhukovskii研究了一类非合作博弈问题中的Nash均衡情况,并提出当参与者了解不确定参数变化范围时如何进行相应的决策调整。 本段落作者旨在探讨有限理性对不确定性博弈模型稳定性的影响,通过构建具有有限理性的不确定性博弈模型来分析其稳定性和鲁棒性。文中首先定义了一个包含参数空间、行为空间和可行映射等元素的抽象框架,并引入了衡量参与者与完全理性差距的“理性函数”。接着作者提出了广义不确定博弈的概念并研究了这类问题中的稳定性。 在本段落中,“有限理性”、“不确定性”、“Nash均衡”以及“稳定性”是核心关键词。它们反映了博弈论领域内关注的核心概念,而本项工作则试图通过结合现实世界中存在的两大因素——即不确定性与有限理性的双重作用来探究博弈均衡的稳定特性。这项研究不仅具有理论价值,在实际应用中也十分关键,特别是在经济政策制定、企业战略规划及市场预测等领域。 通过对这些不确定性和有限理性条件下的博弈模型进行深入分析,我们能够更好地理解个体如何在复杂多变环境中做出决策,并且评估这样的决策对整个系统的稳定性和效率有何种影响。这为指导实际操作提供了重要的理论基础和实践依据。
  • 杭电编译原理实验:化与最小化
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    本课程专注于编译原理中的基础概念和技术,通过实践操作教授学生如何将正则表达式转换为确定性有限自动机(DFA),并进一步进行DFA的最小化处理。学生在学习过程中不仅能够掌握理论知识,还能获得实用的操作技能。 利用状态表和有限自动机的运行原理编写程序以判断输入的是DFA还是NFA。如果是NFA,则使用子集法将其转换为确定性有限自动机(DFA),随后采用求同法或求异法对生成的DFA进行最小化处理。
  • 化方法研究——以不型为例
    优质
    本文探讨了将不确定型有穷自动机转化为确定型的方法,分析并优化了转换过程中的算法效率,为理论计算机科学提供了新的视角。 不确定有穷自动机转化为确定的有穷自动机的C++源代码需要进行一些特定的操作来确保转换过程中的准确性和有效性。这个过程通常包括构造一个新的状态集合、定义新的转移函数以及更新接受状态等步骤,以保证生成的新DFA能够正确地识别原NFA所描述的语言。 重写时注意: - 确保新生成的代码符合C++编程语言的标准和规范。 - 在实现过程中要考虑到可能存在的空集问题(例如ε闭包中可能出现为空的情况),并通过适当的条件判断来避免程序出错或陷入死循环。 - 优化算法效率,尤其是在处理大规模输入数据时,提高自动机转换的速度与准确性。 以上描述没有包含任何具体代码示例或者联系方式信息。