找到 346 篇文章 关于数据结构算法

为任何给定的有限自动机构建最小 DFA。

Bhanu Priya
更新于 2021年6月12日 09:57:38

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问题为以下自动机构建一个最小状态 DFA:解决方案我们首先为给定的有限自动机构建一个状态转移表:状态\输入01q0q1q5q1q6q2*q2q0q2q3q2q6q4q7q5q5q2q6q6q6q4q7q6q2Q={q0, q1, q2, q3, q4, q5, q6, q7}Q01={q2} 和 Q02={q0, q1, q2, q3, q4, q5, q6, q7}S0={{q2} {q0, q1, q2, q3, q4, q5, q6, q7}}考虑集合 {q0, q1, q2, q3, q4, q5, q6, q7}{q2} {q0, q1, q3, q5, q6, q7}{q2} {q0, q4, q6} {q1, q3, q5, q7}{q2} {q0, q4} {q6} {q1, q3, q5, q7}{q2}{q0, q4}{q6}{q1, q7}{q3, q5}最小化后的状态如下:M1=(Q1, Σ, δ1, q01, F1)Q1= {[q2], [q0, q4], [q6], [q1, q7], [q3, q5]}qo1= {[q0, q4]}F1= {[q2]}状态转移表现在 ... 阅读更多

解释构建最小有限状态自动机的方法。

Bhanu Priya
更新于 2021年6月12日 09:54:00

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有限状态机 (FSM) 具有一组状态和两个称为下一状态和输出函数的函数。状态集对应于内部存储的所有可能组合。如果有 n 位存储,则有 2n 个可能的状态。下一状态函数是一个组合逻辑函数,它根据输入和当前状态确定系统的下一状态。有限状态机由以下部分组成:K 个状态:S = {s1, s2, ... ,sk},s1 是初始状态N 个输入:I = {h, i2, ... ,in}M 个输出:O = {o1, o2, . ,om}下一状态 ... 阅读更多

如何在 TOC 中将带有 ε 的 NFA 转换为 DFA?

Bhanu Priya
更新于 2023年9月13日 16:13:10

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在这种方法中,我们首先将带有 ε 的非确定性有限自动机 (NFA) 转换为不带 ε 的 NFA。然后,不带 ε 的 NFA 可以转换为其等效的确定性有限自动机 (DFA)。转换方法将带有 ε 的 NFA 转换为 DFA 的方法如下所述:步骤 1 - 考虑 M={Q, Σ, δ, q0, F) 是带有 ε 的 NFA。我们必须将此带有 ε 的 NFA 转换为表示为 M0=(Q0, Σ, δ0, q0, F0) 的等效 DFA然后获得,ε-closure(q0) ={p1, p2, p3, ……pn}然后 [p1, p2, p2, ….pn] 成为 DFA 的起始状态现在[p1, p2, p3, ….pn] ∈ Q0步骤 2 - 我们将获得 δ ... 阅读更多

如何将带有 epsilon 的 NFA 转换为不带 epsilon 的 NFA?

Bhanu Priya
更新于 2021年6月12日 09:49:28

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在这种方法中,我们尝试从给定的非确定性有限自动机 (NFA) 中删除所有 ε-转移:该方法分步如下所述:步骤 1 - 找出 Q 中每个状态的所有 ε-转移。这将被称为 ε-closure(qi),其中 qi ∈Q。步骤 2 - 然后,可以获得 𝛿1 转移。𝛿1 转移表示对 𝛿 进行 ε-closure。步骤 3 - 对每个输入符号和给定 NFA 的每个状态重复步骤 2。步骤 4 - 通过使用结果状态,可以构建不带 ε 的等效 NFA 的状态转移表。带有 ε 的 NFA 到 ... 阅读更多

什么是 TOC 中的 epsilon closure?

Bhanu Priya
更新于 2021年6月12日 09:44:40

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ε closure(P) 是一组从状态 P 通过 ε-转移可达的状态。epsilon closure 如下所述:ε-closure (P) = P,其中 P ∈ Q如果存在 ε-closure (P) = {q} 且 𝛿(q, ε) =r,则 ε-closure (P) = {q, r}示例查找以下带有 epsilon 的非确定性有限自动机 (NFA) 的 ε-closure。解决方案ε-closure (q0)= {q0, q1, q2}自身状态 + ε 可达状态。ε-closure (q1)= { q1, q2}q1 是自身状态,q2 是从 q1 通过 epsilon 输入获得的状态。ε-closure (q2)= {q2}让我们考虑一个示例,以便更清楚地了解 epsilon closure:问题 - 查找带有 epsilon 的以下非确定性有限自动机 (NFA) 的 epsilon closure 的数量 ... 阅读更多

什么是带有 Epsilon 的 NFA 对语言的接受?

Bhanu Priya
更新于 2021年6月12日 09:41:39

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带有 ε 的非确定性有限自动机 (NFA) 接受的语言 L,表示为 M= (Q, Σ, 𝛿, q0, F),可以定义如下:令 M= (Q, Σ, 𝛿, q0, F) 为带有 ε 的 NFA其中,Q 是一组状态Σ 是输入集δ 是从 Q x { Σ U ε } 到 2Q 的转移函数q0 是起始状态F 是最终状态NFA 接受的字符串 w 可以表示如下:L(M)={w| w ∈ Σ* 且 w 从 q0 到达 F 的 𝛿 转移}示例构建一个接受语言的带有 epsilon 的 NFA ... 阅读更多

如何将有限自动机转换为正则表达式?

Bhanu Priya
更新于 2021年6月12日 09:33:56

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问题将给定的有限自动机 (FA) 转换为正则表达式 (RE)。解决方案有两种流行的方法可以将 DFA 转换为其正则表达式:Arden 方法状态消除方法让我们考虑使用状态消除方法将 FA 转换为 RE。规则状态消除方法的规则如下:规则 1DFA 的初始状态不得有任何传入边。如果初始边有任何传入边,则创建一个没有传入边的新的初始状态。规则 2DFA 中必须只有一个最终状态。如果存在多个最终状态,则将所有最终状态转换为非最终状态 ... 阅读更多

为字符串 aabbabba 构造推导树。

Bhanu Priya
更新于 2021年6月12日 09:31:05

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问题为给定的上下文无关文法 (CFG) 推导出字符串 aabbabba 的推导树:S->aB|bA A->a|aS|bAA B->b|bS|aBBSolution推导是一系列产生式规则,用于获取输入字符串。推导树它是给定 CFG 的给定产生式规则推导的图形表示。它也称为语法树。属性推导树包含一些属性,如下所示:根节点始终是表示开始符号的节点。推导是从左到右读取的。叶子节点始终是终结符节点。内部节点始终是非终结符节点。给定的 CFG 如下所示:S->aB|bA ... 阅读更多

从给定的正则表达式设计有限自动机。

Bhanu Priya
更新于 2021年6月12日 09:27:47

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有限自动机 (FA) 是一种抽象的计算设备。它可以用以下方式表示:图形(状态转换图)表格(状态转移表)数学(状态转移函数)FA 的正式定义是它是一个五元组。M=(Q, Σ, δ, q0, F)其中,Q:称为状态的有限集Σ:称为字母表的有限集δ:Q × Σ → Q 是状态转移函数q0 ∈ Q 是起始状态或初始状态F:最终状态或接受状态正则表达式正则表达式可用于描述定义字符串的一系列模式。它用于匹配字符串中的字符组合。某些正则表达式接受的语言称为 ... 阅读更多

使用最左推导和最右推导推导出字符串“abb”。

Bhanu Priya
更新于 2021年6月12日 09:24:35

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问题让我们考虑一个语法,使用 LMD 和 RMD 推导出“abb”字符串    S->AB/ ε   A-> aB   B-> SbSolution我们必须使用上下文无关文法。推导是一系列产生式规则,用于获取输入字符串。在解析过程中,我们必须做出两个决定,如下所示:我们必须决定哪个非终结符需要替换。我们必须决定使用哪个产生式规则来替换哪个非终结符。有两种选择可以决定哪个非终结符需要用产生式规则替换:最左推导最右推导最左推导输入被扫描并用从左 ... 阅读更多

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