不确定有限状态自动机的确定化.docVIP

  1. 1、本文档共11页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
编译原理实验报告 实验名称 不确定有限状态自动机的确定化 实验时间 院系 计算机科学与技术学院 班级 学号 姓名 1.试验目的 输入: 非确定有限(穷)状态自动机。 输出: 确定化的有限(穷)状态自动机 2.实验原理 一个确定的有限自动机(DFA)M可以定义为一个五元组,M=(K,∑,F,S,Z),其中: K是一个有穷非空集,集合中的每个元素称为一个状态; ∑是一个有穷字母表,∑中的每个元素称为一个输入符号; F是一个从K×∑→K的单值转换函数,即F(R,a)=Q,(R,Q∈K)表示当前状态为R,如果输入字符a,则转到状态Q,状态Q称为状态R的后继状态; S∈K,是惟一的初态; ZK,是一个终态集。 由定义可见,确定有限自动机只有惟一的一个初态,但可以有多个终态,每个状态对字母表中的任一输入符号,最多只有一个后继状态。 对于DFA M,若存在一条从某个初态结点到某一个终态结点的通路,则称这条通路上的所有弧的标记符连接形成的字符串可为DFA M所接受。若M的初态结点同时又是终态结点,则称ε可为M所接受(或识别),DFA M所能接受的全部字符串(字)组成的集合记作L(M)。 一个不确定有限自动机(NFA)M可以定义为一个五元组,M=(K,∑,F,S,Z),其中: k是一个有穷非空集,集合中的每个元素称为一个状态; ∑是一个有穷字母表,∑中的每个元素称为一个输入符号; F是一个从K×∑→K的子集的转换函数; SK,是一个非空的初态集; ZK,是一个终态集。 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。 因此,可以将确定有限自动机DFA看作是不确定有限自动机NFA的特例。和DFA一样,NFA也可以用矩阵和状态转换图来表示。 对于NFA M,若存在一条从某个初态结点到某一个终态结点的通路,则称这条通路上的所有弧的标记(ε除外)连接形成的字符串可为M所接受。NFA M所能接受的全部字符串(字)组成的集合记作L(M)。 由于DFA是NFA的特例,所以能被DFA所接受的符号串必能被NFA所接受。 设M1和M2是同一个字母集∑上的有限自动机,若L(M1)=L(M2),则称有限自动机M1和M2等价。 由以上定义可知,若两个自动机能够接受相同的语言,则称这两个自动机等价。DFA是NFA的特例,因此对于每一个NFA M1总存在一个DFA M2,使得L(M1)=L(M2)。即一个不确定有限自动机能接受的语言总可以找到一个等价的确定有限自动机来接受该语言。 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: 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。 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。 重复第2步,直到K中不再有新的状态加入为止。 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∑。 DFA中凡是含有NFA终态的状态都是DFA的终态。 对于上述NFA确定化算法——子集法,还可以采用另一种操作性更强的描述方式,下面我们给出其详细描述。首先给出两个相关定义。 假设I是NFA M状态集K的一个子集(即I∈K),则定义ε-closure(I)为: 若Q∈I,则Q∈ε-closure(I); 若Q∈I,则从Q出发经过任意条ε弧而能到达的任何状态Q’,则Q’∈ε-closure(I)。 状态集ε-c

文档评论(0)

rpv75l07 + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档