实验四有穷自动机的确定化.docx

编译原理实验报告实验四：有穷状态自动机的确定化实验目的：熟练掌握DFA及NFA的定义及有关概念。理解并掌握确定的有穷自动机的化简等算法。实验要求：1.输入： 非确定有限（穷）状态自动机。2.输出： 确定化的有限（穷）状态自动实验原理：1.由定义可见，不确定有限自动机NFA与确定有限自动机DFA的主要区别是：（1）NFA的初始状态S为一个状态集，即允许有多个初始状态；（2）NFA中允许状态在某输出边上有相同的符号，即对同一个输入符号可以有多个后继状态。即DFA中的F是单值函数，而NFA中的F是多值函数。2. NFA确定化为DFA同一个字符串α可以由多条通路产生，而在实际应用中，作为描述控制过程的自动机，通常都是确定有限自动机DFA，因此这就需要将不确定有限自动机转换成等价的确定有限自动机，这个过程称为不确定有限自动机的确定化，即NFA确定化为DFA。下面介绍一种NFA的确定化算法，这种算法称为子集法：（1）若NFA的全部初态为S1，S2，…，Sn，则令DFA的初态为：S＝[S1，S2，…，Sn]，其中方括号用来表示若干个状态构成的某一状态。（2）设DFA的状态集K中有一状态为[Si，Si+1，…，Sj]，若对某符号a∈∑，在NFA中有F（{ Si，Si+1，…，Sj }，a）={ Si’，Si+1’，…，Sk’ }则令F（{ Si，Si+1，…，Sj }，a）={ Si’，Si+1’，…，Sk’ }为DFA的一个转换函数。若[ Si’，Si+1’，…，Sk‘ ]不在K中，则将其作为新的状态加入到K中。（3）重复第2步，直到K中不再有新的状态加入为止。（4）上面得到的所有状态构成DFA的状态集K，转换函数构成DFA的F，DFA的字母表仍然是NFA的字母表∑。（5）DFA中凡是含有NFA终态的状态都是DFA的终态。3. NFA确定化的实质是以原有状态集上的子集作为DFA上的一个状态，将原状态间的转换为该子集间的转换，从而把不确定有限自动机确定化。经过确定化后，状态数可能增加，而且可能出现一些等价状态，这时就需要简化。实验内容：1.程序代码如下：#includeiostream#includestring#includevectorusing namespace std;#define max 100struct edge{ string first;//边的初始结点string change;//边的条件string last;//边的终点};int N;//NFA的边数vectorint value;//求状态集合I的-闭包，用代替“空“string closure(string a,edge *b){int i,j;for(i=0;ia.length();i++){for(j=0;jN;j++){if(b[j].first[0]==a[i]b[j].change==){a=a+b[j].last[0];}}}return a;}//状态集合I的a弧转换string move(string jihe,char ch,edge *b){int i,j;string s=;for(i=0;ijihe.length();i++){for(j=0;jN;j++){if(b[j].first[0]==jihe[i]b[j].change[0]==ch) s=s+b[j].last;}}return s;}string sort(string t){int k,i,j;char tt;for(i=0;it.length()-1;i++){k=i;for(j=i+1;jt.length();j++){if(t[j]t[k])k=j;}tt=t[k];t[k]=t[i];t[i]=tt;}return t;}void main(){ int i,j,x=0,h,length,m,d=0; string Change;//输入符号 string First,Last;//初态，终态， string T[max],ss; edge *b=new edge[max]; cout请输入各边信息：起点 条件（空用表示） 终点，以输入#结束。endl; for(i=0;imax;i++) { cinb[i].first; if(b[i].first==#)break; else cinb[i].changeb[i].last; } N=i; cout请输入该NFA的初态及终态：endl; cinFirstLast; cout请输入此NFA状态中的输入符号即边上的条件:endl; cinChange; T[x]=closure(First,b); T[x]=sort(T[x]); value.push_back(0); i=0; while(value[i]=