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dfa演算法

發布時間:2022-01-19 14:04:00

⑴ 有沒有師兄,師姐有關於DFA,BFS的題目,練練演算法 別太難

應該是DFS吧?DFA是編譯原理裡面的
練演算法推薦杭電ACM:
DFS:1010 1241 1312
BFS:1026 1242

⑵ 用C語言採用模擬DFA演算法編寫一個掃描器(詞法分析器)

(1)濾掉源程序中的無用成分,如空格;
這個」源程序「是指?不是只要識別像
bbbbaa+1,
aa-1
這樣的字元串么?

⑶ dfa的最小化如何化簡的步驟

下面具體介紹DFA的化簡演算法:
(1) 首先將DFA M的狀態劃分出終止狀態集K1和非終止狀態集K2。
K=K1∪K2
由上述定義知,K1和K2是不等價的。
(2) 對各狀態集每次按下面的方法進一步劃分,直到不再產生新的劃分。
設第i次劃分已將狀態集劃分為k組,即:
K=K1(i)∪K2(i)∪…∪Kk(i)
對於狀態集Kj(i)(j=1,2,…,k)中的各個狀態逐個檢查,設有兩個狀態Kj』、 Kj』』∈Kj(i),且對於輸入符號a,有:
F(Kj',a)=Km
F(Kj'',a)=Kn
如果Km和Kn屬於同一個狀態集合,則將Kj』和Kj』』放到同一集合中,否則將Kj』和Kj』』分為兩個集合。
(3) 重復第(2)步,直到每一個集合不能再劃分為止,此時每個狀態集合中的狀態均是等價的。
(4) 合並等價狀態,即在等價狀態集中取任意一個狀態作為代表,刪去其他一切等價狀態。
(5) 若有無關狀態,則將其刪去。
根據以上方法就將確定有限自動機進行了簡化,而且簡化後的自動機是原自動機的狀態最少的自動機。

⑷ 給出描述java表達式的DFA~~~~~~~~~~在線等

這是DFA演算法,自己設定好值,看下結果

import java.util.*;
import java.io.*;

class DFA
{
boolean recognizeString(int move[][], int accept_state[], String word)
{

int s=0;
for (int i = 0; i <word.length(); i++)
{
char c = word.charAt(i);
s = move[s][c - 'a'];
}
for (int j = 0; j < accept_state.length; j++)
if (s == accept_state[j]) return true;
return false;
}
public static void main(String args[]) throws IOException
{
int n, m;
BufferedReader in = new BufferedReader(new FileReader("DFA.in"));
StringTokenizer st = new StringTokenizer(in.readLine());
n = Integer.parseInt(st.nextToken());
m = Integer.parseInt(st.nextToken());
while (n != 0)
{
int[][] move = new int[n][m];
for(int i=0; i<n; i++)
{
st = new StringTokenizer(in.readLine());
for (int j=0; j<m; j++)
move[i][j] = Integer.parseInt(st.nextToken());
}
String[] temp = in.readLine().split("\s");
int[] accept = new int[temp.length];
for (int i=0; i<accept.length; i++) accept[i] = Integer.parseInt(temp[i]);
String word = in.readLine();
while (word.compareTo("#") != 0)
{
DFA dfa = new DFA();
if (dfa.recognizeString(move, accept, word)) System.out.println("YES"); else System.out.println("NO");
word = in.readLine();
}
st = new StringTokenizer(in.readLine());
n = Integer.parseInt(st.nextToken());
m = Integer.parseInt(st.nextToken());
}
}
}


⑸ 用C語言採用模擬DFA演算法編寫一個掃描器(詞法分析器),用來識別:由任意個a或b開始後接aa再自加或自減1的

你是什麼意思啊,告訴我才知道啊,是不是漏字了

⑹ 有多個初始狀態的 DFA

對於多正則表達式匹配(Multiple Regular Expression Matching)的 DFA
在創建多正則表達式匹配的 DFA 的過程中,就有一個 DFA 的 Union 操作,在這個過程中,如果狀態膨脹失去控制,需要使用某種方式對正則表達式集合進行分組,以便抑制這種狀態膨脹。分組後會生成多個 DFA ,但是為了應用程序介面方便統一,將這多個 DFA 揉進一個 DFA 對象,每個分組的 DFA 就需要一個不同的初始狀態(根)。
改善 DFA Union 的性能
有相同 Tail 的多個 DFA
如果用 adfa_build 分別創建了多個不同的 ADFA(Acyclic DFA, 無環自動機),在隨後的某個時間點,想將這多個 ADFA 進行合並,仍然是 DFA 的 Union 操作,這種情況下 NFA 轉 DFA 過程中的狀態膨脹總是線性的,雖然如此,NFA 轉 DFA 的過程中仍然需要大量內存。

雖然之前我也曾想過 DFA 包含多個初始狀態(根)的可能性,但一直沒有深入思考,這次經過仔細思考,發現:對於(所有的) DFA 最小化演算法,從理論上講,完全沒有必要限制為單根 DFA,不管有多少個根,演算法都能正常工作!唯一需要注意的是,最小化前後的根,在某些應用中需要一一對應起來。
最小化之前的多根 DFA 可以完全是獨立的,唯一的要求是所有 DFA 的狀態 ID 屬於同一個 ID 空間,這很簡單,工程上用同一個 DFA 對象來表達即可,對於 分離的多個 DFA 對象,只需要實現一個 DFA 包裝器,將多個分離的 DFA 的狀態 ID 重新映射即可。
如此,就完成了執行多根 DFA 最小化的所有準備。最小化完成之後,這些多個 DFA 會共享一些相同的尾部,一般情況下,頭部不會共享;不過極端情況下,例如 DFA1 是 DFA2 的子集,那麼,從 DFA2 的根就能到達 DFA1 的根,此時整個 DFA1 就被完全共享了。
執行 DFA Union
所有的尾部都被最小化了,然後再用 NFA 轉化 DFA 的方式執行最小化,這樣,大大減小了 NFA 轉 DFA 的時間和內存消耗。

動態 DFA 匹配多個正則表達式
細節可參考:多正則表達式匹配 (Multiple Regular Expression Matching) 中的動態 DFA 演算法
主要有兩點:

多個子 DFA 在 regex_build 時使用最小化演算法得到一個包含多個根,一個尾的 DFA
動態 DFA 是多個子 DFA 的並集,因為並集的完全 DFA 無法構造出來(狀態的指數爆炸),動態地從DFA並集的NFA構造並集的部分DFA
用正則表達式集合的並集的動態DFA搜索到具體匹配的正則表表達式ID之後,從該ID的根出發,去抽取括弧部分
實現
在實現這個概念的過程中,對我的 adfa_minimize 做了一些重構,同時也進行了一些優化。

⑺ 編譯原理中,由NFA轉化來的DFA是唯一的嗎

根據演算法轉化來的DFA肯定是唯一的,但是轉化得到的DFA並不一定是狀態最少的,每一個DFA都可以轉化到狀態最少的DFA。狀態最少的DFA是唯一的(狀態名不同的同構情況除外)。可參考龍書(一本編譯書籍)。因為每個DFA都可以對應相應的NFA(DFA本身就是),所以NFA轉化的DFA不一定都是狀態數最少的。

⑻ nfa如何轉換成等價的dfa結果唯一嗎

nfa轉化成等價的dfa結果是不唯一的
NFA轉化成等價的DFA再轉化成最簡化的DFA結果是唯一的
將NFA轉化成等價的DFA有一套固定的演算法,這里空間有限我不贅述,你可以去網路「NFA轉化成DFA
演算法」

⑼ 編譯原理NFA轉DFA ,請問DFA的初始狀態如何確定

NFA確定化的時候,包含NFA初態的那個DFA狀態就是確定後的DFA的初態。

DFA的終態就是所有包含了NFA終態的DFA的狀態。

對於DFA來說,他的初態就是包含了NFA唯一初態1的那個狀態,就是左邊的1,2右邊的1了。

脫氧核糖-磷酸鏈在螺旋結構的外面,鹼基朝向裡面。兩條多脫氧核苷酸鏈反向互補,通過鹼基間的氫鍵形成的鹼基配對相連,形成相當穩定的組合。

(9)dfa演算法擴展閱讀:

將DNA或RNA序列以三個核苷酸為一組的密碼子轉譯為蛋白質的氨基酸序列,以用於蛋白質合成。密碼子由mRNA上的三個核苷酸(例如ACU,CAG,UUU)的序列組成,每三個核苷酸與特定氨基酸相關。

例如,三個重復的胸腺嘧啶(UUU)編碼苯丙氨酸。使用三個字母,可以擁有多達64種不同的組合。由於有64種可能的三聯體和僅20種氨基酸,因此認為遺傳密碼是多餘的(或簡並的):一些氨基酸確實可以由幾種不同的三聯體編碼。

但每個三聯體將對應於單個氨基酸。最後,有三個三聯體不編碼任何氨基酸,它們代錶停止(或無意義)密碼子,分別是UAA,UGA和UAG 。

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