Advertisement

DFA的简化(包含可运行代码)。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本程序的核心数据结构采用字符串类型的数组,用于存储划分后的子集。与此同时,这些子集内元素的邻接点及权重信息则分别存储在edge结构体数组中。为了将一个DFA的状态分解成若干互不相交的、彼此可区分的子集,其中同一子集内的状态之间具有等价性,算法假设每个状态所发射的弧是完整的;若存在不完全的弧,则引入一个特殊的“死状态”,该死状态为非终态,并将所有不完全的输入弧都指向该死状态。 随后,对所有输入进行处理时,该死状态的输出弧会重新回到自身。具体步骤如下:首先,构造初始状态划分:将终态kt和非终态K-kt划分为两组(group);然后,对整个集合∏施用过程PP,得到新的划分∏new;若∏new等于∏,则将∏final赋值为∏并进入步骤4;否则,将∏赋值为∏new,重复步骤2。 4.针对∏final中的每一组选择一个代表元素,这些代表元素共同构成M’的状态集合。如果k是一个代表元素且f(k,a) = t,并且r是t组的代表元素, 则M’中有一条转换f’(k,a) = rM’, 其开始状态为包含S0的那组代表元素所构成的集合, 且终态为包含F的那组代表元素所构成的集合。最后, 从M’中移除所有死状态。 输入文本格式样例:0 a 11 a 22 a 22 d 31 d 33 d 33 a 2#1230ad

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • NFA到DFA确定完整
    优质
    本篇文章详细介绍了从非确定有限自动机(NFA)转换为确定有限自动机(DFA)的过程,并提供了可以直接运行的Python代码。通过实例演示,帮助读者理解并实现这一转换过程。 本程序的目的数据结构是一个用于储存所有子集集合的结构体,该结构包含了每个子集中所有的状态,并通过邻接表来实现这一功能。算法遵循书中的描述:假设构造出的子集族为C,即C= (T1, T2,... TI),其中T1, T2,... TI是状态K的所有子集。(1)开始时,令ε-closure(K0)作为C中唯一的成员,并且它是未被标记的状态;(2)当存在尚未被标记的子集T时,则执行以下操作:标记该子集T;对于每个输入字母a进行如下处理:U:= ε-closure(move(T,a))。如果集合U不在C中,那么将它作为一个新的、未标记的成员加入到C之中。 示例输入文本格式: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T #A a BC * DE a FG d HM a NO d PQ * MQ * ON * RP * RI * EI * GF * JH * JK * IJ * LJ * IK * LB * SS * KS * CD * TR * TL * 这段描述介绍了程序的数据结构设计和核心算法,以及如何通过示例来展示输入文本的格式。
  • DFA最小完整
    优质
    本项目提供了一个完整的Python实现,用于将DFA(确定性有限自动机)进行状态最小化。包含详细注释和测试用例,易于理解和运行。 本程序的基本数据结构是字符串类型的数组,用于存储划分的子集;而这些子集中元素之间的邻接点与权值则存放在edge结构体数组中。 该算法的目标是对一个DFA(确定有限状态自动机)的状态进行划分,使得任何两个不同子集中的状态都是可区分的,并且同一子集内的任意两个状态是等价的。在执行过程中,默认假设每个状态下发出的所有弧线都完整覆盖所有可能输入;如果某个状态下存在不完整的弧,则引入一个新“死”状态来处理这些情况。“死”状态是非终态,任何到达该“死”状态的输入都将导致其再次返回自身。 算法具体步骤如下: 1. 构造初始的状态划分:将所有的终态和非终态分别归类为两个不同的组。 2. 对当前的划分进行迭代处理(过程PP),从而生成新的子集划分。 3. 当新旧划分一致时,最终确定该划分为∏final,并进入下一步骤。否则返回步骤2继续操作直到满足条件为止。 4. 从每个子集中选取一个代表状态作为M’的状态集合;如果k是某个组的代表且f(k,a)=t,则在新的自动机中添加转换关系f(k,a) = r,其中r为t所在组的唯一代表。同时确定初始和终态:开始状态对应包含起始状态S0的那个子集中的代表元素,而终态则选取含有所有终止状态F所在的那个子集中的一名成员。 5. 最后一步是删除M’中任何不必要的“死”状态。 输入样例格式为: ``` 0 a 1 1 a 2 2 a 2 2 d 3 1 d 3 3 d 3 3 a 2 # 示例:从上述转换关系定义的DFA,可以抽象出一个简化的字符串描述:0ad表示状态0在输入a时跳转到状态1;1d代表状态1接收输入d后到达状态3。 ```
  • 基于51单片机易示波器(
    优质
    本项目介绍了一种基于51单片机设计的简易数字示波器,能够显示电压信号变化,并提供了完整的可运行源代码。适合电子爱好者和技术学习者参考实践。 51板子采用TX-1C(STC89C52RC)型号。如果不是这种款式也没关系,可以调整引脚以适应其他型号。通过该单片机可监测到指定引脚的电平变化,并输出波形,结合12864显示屏显示结果,非常直观和方便。
  • Graph Cut MATLAB结果
    优质
    本资源提供了一套完整的Graph Cut算法MATLAB实现代码,并包含详细的注释和示例数据。用户可以轻松地执行图像分割任务并获得直观的结果展示。 Graph Cut MATLAB代码可以运行,并且能够直观地看到结果。下载后不会后悔,有助于理解和使用MATLAB函数。
  • DFA程序设计
    优质
    DFA简化程序的设计介绍了一种用于优化确定性有限自动机(DFA)的算法或策略,旨在减少DFA的状态数量和转移规则,提高效率。 编译原理中的DFA化简涉及消除无用状态和合并等价状态,主要采用分割法实现这一过程。编写相关的C语言程序可以有效简化确定型有限自动机(DFA),提高其效率与简洁性。
  • 直接单计算器Java
    优质
    这段Java代码提供了一个可以直接运行的简易计算器程序,支持基本的数学运算功能,如加、减、乘、除等,适合初学者学习和使用。 简单计算器具备加减乘除功能,可以直接运行。
  • NFA到DFA转换及C和报告
    优质
    本项目介绍了从非确定有限自动机(NFA)转换为确定有限自动机(DFA)的过程,并提供了相应的C语言实现代码以及详细的实验报告。 编译原理的编程作业得分是GOOD,功能是把NFA转换为DFA,并包含代码与报告。
  • 图论课程论文(
    优质
    本作品为一篇原创性图论课程论文,内含详细理论分析与算法设计,并附有完整可执行源代码,旨在探讨特定图问题的有效解决方案。 图论的课程论文包含源程序,并且可以运行。
  • GAN MATLAB.rar
    优质
    该资源包含可用于执行生成对抗网络(GAN)任务的MATLAB代码。适用于进行机器学习研究和实验的学习者与开发者。 用MATLAB编写的GAN代码已亲测可运行,适合深度学习爱好者使用。代码完整,适用于深度学习项目。虽然运行时间较长,但不影响学习效果。