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正则表达式到NFA再到DFA的转换及DFA最小化的C++代码

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简介:
本项目提供了一套完整的C++代码实现,涵盖从正则表达式到非确定有限自动机(NFA)和确定性有限自动机(DFA)的转换过程,并进一步实现了DFA的最简化算法。 编译原理课的大作业包含三个小实验,在一个cpp文件里实现正则表达式转换为NFA、NFA转换为DFA以及DFA最小化,所有代码均为个人原创编写。

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客服
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  • NFADFADFAC++
    优质
    本项目提供了一套完整的C++代码实现,涵盖从正则表达式到非确定有限自动机(NFA)和确定性有限自动机(DFA)的转换过程,并进一步实现了DFA的最简化算法。 编译原理课的大作业包含三个小实验,在一个cpp文件里实现正则表达式转换为NFA、NFA转换为DFA以及DFA最小化,所有代码均为个人原创编写。
  • NFADFADFAC++
    优质
    本项目提供了一系列C++程序,涵盖从正则表达式构造非确定有限自动机(NFA)和确定性有限自动机(DFA),以及对DFA进行最小化处理。旨在帮助理解和实现形式语言理论的核心概念。 编译原理课的大作业包含三个小实验,在一个cpp文件里实现正则表达式转换为NFA、NFA转换为DFA以及DFA的最小化,个人原创代码完成。
  • NFADFA
    优质
    本文探讨了从正则表达式构建非确定有限自动机(NFA)及转换为确定性有限状态自动机(DFA)的过程,并介绍了DFA的最简化方法。 用VC 6.0运行,可以完美编译并顺利执行,我们老师检查的时候也认为是完全符合要求的。
  • NFADFA
    优质
    本文探讨了正则表达式的概念,并详细介绍了如何将其转换为非确定有限自动机(NFA)以及进一步优化为确定有限状态自动机(DFA),并讲解了DFA的最小化过程。 用VC 6.0运行,代码能够完美编译并顺利执行,我们的老师检查后也认为是完全符合要求的。
  • NFANFADFADFAMFADFA.zip
    优质
    本资源包含正则表达式转换为非确定有限自动机(NFA)、NFA转化为确定有限自动机(DFA),以及DFA转化为更多功能的有限状态机(MFA)和DFA最小化的详细教程与示例代码,适合深入学习自动机理论。 资源包含文件:设计报告word+Python代码。该代码包括正则式转NFA、NFA转DFA(即NFA确定化)、DFA转MFA(即DFA最小化)三个程序,以及对应的设计思路概述、涉及的变量和相关设计理念的详细说明。
  • 编译原理实验二:NFADFADFA简.zip
    优质
    本实验旨在通过编写程序实现从正则表达式到非确定有限自动机(NFA)和确定有限自动机(DFA)的转换,以及对DFA进行化简。学生将深入理解编译原理中的基础概念与实践操作。 编译原理课程实验二完整程序使用VS2017打开的C++代码,包含参考网上资源的代码段以及软件文档。该程序无界面设计,采用命令行形式运行。
  • NFADFA编译原理方法
    优质
    本课程详细讲解了从正则表达式构建非确定有限自动机(NFA)的过程,并进一步转换为确定性有限状态自动机(DFA),同时探讨DFA的最小化算法。 编译原理中的正则式可以转换为非确定有限自动机(NFA),再将NFA转换为确定有限自动机(DFA)。此外,还可以对生成的DFA进行最小化处理以优化其结构。
  • DFANFA
    优质
    本文探讨确定型有限自动机(DFA)、非确定型有限自动机(NFA)及正则表达式之间的相互转换方法,并分析其在理论计算机科学中的应用。 基于Java实现了DFA(确定性有限状态自动机)、NFA(非确定性有限状态自动机)、DFA最小化、NFA转化为DFA以及正则表达式转化为NFA的算法,对于初学者来说是学习词法分析的良好资源。
  • 基于Python和Graphviz编译原理实践:从NFADFADFA可视实现
    优质
    本项目采用Python与Graphviz库,实现了从正则表达式生成NFA、转换为DFA并进行DFA最小化的全过程,并以图形方式直观展示。 我用Python完成了一项编译原理的作业。代码虽然存在一些冗余,并且尚未完善,但已顺利通过老师的检查。这项作业涵盖了从字母表出发,运用调度场算法生成逆波兰表达式、构建NFA(非确定有限状态自动机)、转换为DFA(确定有限状态自动机)以及最小化DFA的全过程。此外,我还使用了Python和Graphviz库来实现这些过程的可视化展示。
  • NFADFAC++
    优质
    本项目提供了一个C++实现的程序,能够将非确定有限自动机(NFA)转化为等价的确定有限自动机(DFA),适用于编译原理与理论计算机科学的学习和研究。 在编程领域,非确定有限状态自动机(NFA)与确定有限状态自动机(DFA)是理论计算机科学中的重要概念,在正则表达式、编译器设计及形式语言处理方面尤为关键。使用C++实现的程序能够模拟和转换这两种自动机,有助于理解它们的工作原理及其相互关系。 首先了解一下NFA和DFA的基本定义:NFA是非确定性的,这意味着在给定输入时可以有多个可能的状态转移路径;而DFA则是确定性状态机,在每个状态下对于每一个字符只有一个明确的下一个状态。为了用C++实现这两种自动机,我们需要使用数据结构来表示各个要素如状态、边和转换规则。 例如,可以创建一个`Edge`结构体或类用于存储起始节点、结束节点以及可能的输入值,并且为NFA添加处理ε-转移的功能: ```cpp struct Edge { int from; int to; char input; bool isEpsilon; // 是否为ε-转移 }; class Automaton { public: vector edges; int startState; int acceptState; }; ``` 接下来,我们需要实现两个主要功能:模拟NFA和构建DFA。在C++中,可以通过广度优先搜索或深度优先搜索来执行NFA的模拟;而构造DFA则涉及将给定的NFA转换为最小化的确定性状态机。 为了高效地处理大量数据并避免错误,需要考虑以下几点: 1. 如何表示边和ε-转移; 2. 在存储与查找时如何优化性能; 3. 无效输入或状态应怎样处理以确保程序健壮性; 4. 使用哪种方式来代表状态集合(数组、链表还是位向量); 5. 怎样保证构建出的DFA是最小化的。 通过深入研究这些代码,能够更好地理解NFA和DFA的工作原理,并且掌握在C++中实现抽象数据类型与算法的方法。此外,在此基础上还可以拓展更多功能以支持更复杂的正则表达式、提高性能或增加可视化界面等特性,从而提升编程技巧并加深对编译原理的理解。