功能: 采用子集构造算法实现NFA的确定化 输入:读取NFA的文件(文件名test.txt),  文件格式: 第一列表示状态名,第二列和第三列分别表示输入字符a和b到达的状态 输出:确定化后的DFA(文件名为output.txt),格式如下: 第一列表示输入状态名,第二列表示重新命名的状态名,第三列和第四列分别表示输入字符a和b所到达的状态 代码: #include <stdio.h> #include <string.h> /* 子集构造算法实现NFA的确定化 * 输入文件:te

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

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5648 题意:给定n,m(1<= n,m <= 15,000),求Σgcd(i|j,i&j);(1 <= i <= n,1<=j<=m); 至多三组数据,至多两组数据max(n,m) > 2000.至多一组数据max(n,m) > 8000; 很多题解是用递推打表,将数据压缩250倍,即[i][j]:代表[1...250*i][1...250*j],之后零

C#利用Emit反射实现AOP,以及平台化框架封装思路 这是前两天扒的一段动态代理AOP代码,用的Emit反射生成子类来实现代理模式,在这里做个小笔记,然后讨论一下AOP框架的实现思路. 首先是主函数: static void Main(string[] args) { RealClass proxy = (RealClass)DynamicProxyBuilder.Wrap(typeof(RealClass)); proxy.Test(); Console.ReadKey(); } 用一个动态

原文 前言 随着用户的需求越来越多,对App的用户体验也变的要求越来越高.为了更好的应对各种需求,开发人员从软件工程的角度,将App架构由原来简单的MVC变成MVVM,VIPER等复杂架构.更换适合业务的架构,是为了后期能更好的维护项目. 但是用户依旧不满意,继续对开发人员提出了更多更高的要求,不仅需要高质量的用户体验,还要求快速迭代,最好一天出一个新功能,而且用户还要求不更新就能体验到新功能.为了满足用户需求,于是开发人员就用H5,ReactNative,Weex等技术对已有的项目进行改造.项

void resetNumA(string numAStr); //使用string重置numB void resetNumB(string numBStr); //将数组转换为字符串,用于输出 string getNumString(int* num); //判断两个数字哪个大 int compare(string numAStr, string numBStr); //加法 string sum(string numAStr, string numBStr); //减法 string sub

本文主要讲述了在asp.net mvc中,页面静态化的几种思路和方法.对于网站来说,生成纯html静态页面除了有利于seo外,还可以减轻网站的负载能力和提高网站性能.在asp.net mvc中,视图的Razor引擎和控制器为我们静态化提供了新的思路和方法,我们可以利用视图引擎和重写过滤器进行静态操作.   先说下本人目前已知的静态化思路,大概有4种方法: 一.使用html模板搭配自定义占位符标识 这是最常见的方法,这种方法需要先编写一个html模板页,模板中定义好需要替换的占位符标识,在需要生成

光流法需要include<opencv2/video/tracking.hpp>,用到列表,所以要include<list><vector>1.读取文件定义图像存储路径用stringstring path_dataset=argv[1];associate文件地址string associate_file=path_dataset+"/associate.txt";读取associate_file.ifstream fin(associate_fil

json的主页上,提供了number类型的符号识别过程,如下: 图片引用:http://www.json.org/json-zh.html 实际上这张图片表示的是一个状态机,只是状态没有标出来.因为这个状态机上存在ε转换,所以它是一个NFA(不确定有限自动机).ε转换也即不需要输入串就能进行的转换,例如从开始状态到0之前的状态.而我们进行识别的时候,使用DFA(确定有穷自动机)会简单方便得多.所以首先应该将这个NFA转成DFA. 首先把这个NFA规范一下,写成状态与箭头的形式:   NFA转DF

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

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(也称有限自

一.从NFA到DFA的转换 例如下图: DFA的每个状态都是一个由NFA中的状态构成的集合,即NFA状态集合的一个子集 r =aa*bb*cc* 二.从带有ε-边的NFA到DFA的转换 r=0*1*2* 三.子集构造法( subset construction)  输入:NFA N 输出:接收同样语言的DFA D 方法:一开始,ε-closure ( s0 )是Dstates 中的唯一状态,且它未加标记: while(在Dstates中有一个未标记状态T ) { 给T加上标记: for(每

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'}

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

转载: iOS应用架构谈 组件化方案 简述 前几天的一个晚上在infoQ的微信群里,来自蘑菇街的Limboy做了一个分享,讲了蘑菇街的组件化之路.我不认为这条组件化之路蘑菇街走对了.分享后我私聊了Limboy,Limboy似乎也明白了问题所在,我答应他我会把我的方案写成文章,于是这篇文章就出来了. 另外,按道理说组件化方案也属于iOS应用架构谈的一部分,但是当初构思架构谈时,我没打算写组件化方案,因为我忘了还有这回事儿...后来写到view的时候才想起来,所以在view的那篇文章最后补了一点内容

恰当地使用对象池化技术,可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗,提高系统的运行效率.Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化的框架,以及若干种各具特色的对象池实现,可以有效地减少处理对象池化时的工作量,为其它重要的工作留下更多的精力和时间.创建新的对象并初始化的操作,可能会消耗很多的时间.在这种对象的初始化工作包含了一些费时的操作(例如,从一台位于20,000千米以外的主机上读出一些数据)的时候,尤其是这样.在需要大量生成这样的对象的时候,就可能会对性能造成一些不

NFA 确定化为 DFA 子集法: f(q,a)={q1,q2,…,qn},状态集的子集 将{q1,q2,…,qn}看做一个状态A,去记录NFA读入输入符号之后可能达到的所有状态的集合. 步骤: 1.根据NFA构造DFA状态转换矩阵 ①确定DFA初态(NFA的所有初态集),字母表 ②从初态出发,经字母表到达的状态集看成一个新状态 ③将新状态添加到DFA状态集 ④重复23步骤,直到没有新的DFA状态 2.画出DFA 3.看NFA和DFA识别的符号串是否一致. 练习: 1.解决多值映射:子集法 1)

1.设有 NFA M=( {0,1,2,3}, {a,b},f,0,{3} ),其中 f(0,a)={0,1}  f(0,b)={0}  f(1,b)={2}  f(2,b)={3} 画出状态转换矩阵,状态转换图,并说明该NFA识别的是什么样的语言. 语言为:(a|b)*abb 2.NFA 确定化为 DFA 1.解决多值映射:子集法 1). 上述练习1的NFA 2). 将下图NFA 确定化为 DFA 2.解决空弧:对初态和所有新状态求ε-闭包 1). 图转换为矩阵: 状态转换图: 识别语言为:0

NFA 确定化为 DFA 子集法: f(q,a)={q1,q2,…,qn},状态集的子集 将{q1,q2,…,qn}看做一个状态A,去记录NFA读入输入符号之后可能达到的所有状态的集合. 步骤: 1.根据NFA构造DFA状态转换矩阵 ①确定DFA初态(NFA的所有初态集),字母表 ②从初态出发,经字母表到达的状态集看成一个新状态 ③将新状态添加到DFA状态集 ④重复23步骤,直到没有新的DFA状态 2.画出DFA 3.看NFA和DFA识别的符号串是否一致. 练习: 1.解决多值映射:子集法 1)

本节知识点是<编译原理>第三章-词法分析,学习参考教材为清华大学出版社<编译原理>第三版: 前情提要: 字母表∑1和∑2的乘积( product): ∑1∑2 ={ab|a ∈∑1, b ∈ ∑2} 例: {0, 1} {a, b} ={0a, 0b, 1a, 1b} 字母表∑的n次幂( power):长度为n的符号串构成的集合 ∑0 ={ ε } ∑n =∑n-1 ∑ , n ≥ 例: {0, 1}3 ={0, 1} {0, 1} {0, 1}={000, 001, 010, 0

NFA 确定化为 DFA 子集法: f(q,a)={q1,q2,…,qn},状态集的子集 将{q1,q2,…,qn}看做一个状态A,去记录NFA读入输入符号之后可能达到的所有状态的集合. 步骤: 1.根据NFA构造DFA状态转换矩阵 ①确定DFA初态(NFA的所有初态集),字母表 ②从初态出发,经字母表到达的状态集看成一个新状态 ③将新状态添加到DFA状态集 ④重复23步骤,直到没有新的DFA状态 2.画出DFA 3.看NFA和DFA识别的符号串是否一致. 练习: 1.解决多值映射:子集法 1)