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

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

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

  整体的步骤是三步: 一,先把正规式转换为NFA(非确定有穷自动机), 二,在把NFA通过"子集构造法"转化为DFA, 三,在把DFA通过"分割法"进行最小化. 一步很简单,就是反复运用下图的规则,图1 这样就能转换到NFA了. 给出一个例题,来自Google book.本文主要根据这个例题来讲,图2 二.子集构造法. 同样的例题,把转换好的NFA确定化,图3 这个表是从NFA到DFA的时候必须要用到的.第一列第一行I的意思是从NFA的起始节点经过任意个ε所能到达

正规式-->最小化DFA 1.先把正则式-->NFA(非确定有穷自动机) 涉及一系列分解规则 2.再把NFA通过"子集构造法"-->DFA 通过子集构造法将NFA转化为DFA 将表里的变量名用比较简单的符号代替(最好是在进行构造的时候顺手在草稿纸上标记好,方便后面的工作) 对照上面的表,画出DFA的状态转换图 图中0,1,2,3,4,5都是终态,因为他们的集合里都包含了最初的终态"数字9". 3.再把DFA通过"分割法"进行最小

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SWOT分析法是什么 SWOT分析法,即态势分析法,就是将与研究对象密切相关的各种主要内部优势.劣势和外部的机会和威胁等,通过调查列举出来,并依照矩阵形式排列,然后用系统分析的思想,把各种因素相互匹配起来加以分析,从中得出一系列相应的结论,而结论通常带有一定的决策性. 运用这种方法,可以对研究对象所处的情景进行全面.系统.准确的研究,从而根据研究结果制定相应的发展战略.计划以及对策等.SWOT分析法常常被用于制定集团发展战略和分析竞争对手情况,在战略分析中,它是最常用的方法之一. S (stre

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SWOT分析法 「SWOT分析模型简介」 (也称TOWS分析法.道斯矩阵).在现在的战略规划报告里,SWOT分析应该算是一个众所周知的工具.来自于麦肯锡咨询公司的SWOT分析,包括分析企业的优势(Strengths).劣势(Weaknesses).机会(Opportunities)和威胁(Threats).因此,SWOT分析实际上是将对企业内外部条件各方面内容进行综合和概括,进而分析组织的优劣势.面临的机会和威胁的一种方法. 通过SWOT分析,可以帮助企业把资源和行动聚集在自己的强项和有最多机会

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CSS语义化命名 从上图我们可以大概看出这里有两种CSS的命名方式:1.结构化命名法:2.语义化命名法. 结构化命名法:根据页面中板块的位置而命名,如上图中的content-left,这时如果我们想把侧边栏sidebar放在左边,那么这时content-left板块却在右边,板块位置与其命名完全不符,那么我们这时就要修改页面中的以及CSS样式中的选择器名字了,这样会很不方便,尤其是当页面结构复杂时,一会儿left,一会儿right,这样会很不容易维护. 语义化命名法:根据页面中模块的功能而命名,

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在某些图像处理当中一个关键步是二值法,二值化一方面能够去除冗余信息,另一方面也会使有效信息丢失.所以有效的二值化算法是后续的处理的基础.比如对于想要最大限度的保留下面图的中文字,以便后续的定位处理. 二值化算法包括全局二值化和局部二值化, 全局二值化具有速度快但效果相对差的特点, 局部二值化算法具有速度慢效果好的特点. 原图 全局阈值              方法一:直接采用im2bw ;手动阈值 方法二:迭代法求阈值 迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况,选取一个近似

################################################### 问题:数据框 data.frame 查.排序等,   18.4.27 怎么对数据框 data.frame实施 查询位置.查询满足条件的个案数..排序. ??? 解决方案: #查询位置 weizhi <- which(iris$Sepal.Length >= 6.9)   #返回一个向量,显示的是所有 >=6.9的行的行号 max(iris$Sepal.Length)    #[1] 7

1.算法描述 经典的Douglas-Peucker算法(简称DP法)描述如下: (1)在曲线首尾两点A,B之间连接一条直线AB,该直线为曲线的弦: (2)得到曲线上离该直线段距离最大的点C,计算其与AB的距离d: (3)比较该距离与预先给定的阈值threshold的大小,如果小于threshold,则该直线段作为曲线的近似,该段曲线处理完毕. (4)如果距离大于阈值,则用C将曲线分为两段AC和BC,并分别对两段取信进行1~3的处理. (5)当所有曲线都处理完毕时,依次连接各个分割点形成的折线,即

目录 最小角回归法 一.举例 二.最小角回归法优缺点 2.1 优点 2.2 缺点 三.小结 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 最小角回归法 最小角回归相当于前向选择法和前向梯度法的一个折中算法,简化了前项梯度法因\(\epsilon\)的迭代过程,并在一定程度的保证了前向梯度法的精准度. 通常用最小角回归法解决线性模型的回归系数.对于一个有\(m\)个样

C#图片灰度处理(位深度24→位深度8) #region 灰度处理 /// <summary> /// 将源图像灰度化,并转化为8位灰度图像. /// </summary> /// <param name="original"> 源图像. </param> /// <returns> 8位灰度图像. </returns> public static Bitmap RgbToGrayScale(Bitmap orig

JetBrains 系列软件汉化包 关键字: Android Studio 3.0-3.1.3 汉化包 CLion 2018.1-2018.2 汉化包 GoLand 2017.3.2-2018.2 汉化包 IntelliJ IDEA 2017.3-2018.2 汉化包 PhpStorm 2017.3-2018.2 汉化包 PyCharm 2017.3-2018.2 汉化包 RubyMine 2017.3.2-2018.2 汉化包 WebStorm 2017.3-2018.2 汉化包 平方X原创汉

主题更换方式一 主题类型:*.jar 在webstorm程序中选择 : 菜单栏 File -> Setting ->Import Settings  选中下载的.jar文件 主题更换方式二 主题类型:*.icls 将主题包放入下列目录 C:\Users\Administrator\.WebStorm2016.3\config\colors目录即可,然后重新启动webstorm. 汉化方法 将汉化包直接放入D:\Program Files (x86)\JetBrains\WebStorm 201