非确定的自动机NFA确定化DFA

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。

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）. P64页练习3

2.解决空弧：对初态和所有新状态求ε－闭包

1）. 发给大家的图2

2）.P50图3.6

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时间： 2024-10-09 09:49:30

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编译原理之非确定的自动机NFA确定化为DFA

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

第八次.非确定的自动机NFA确定化为DFA

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. 状态转换矩阵   a b 0 0,1 0 1 Φ 2 2 Φ 3 3 Φ Φ 状态转换图 该NFA识别的语言:  L(M)= (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 状态转换矩

编译原理：非确定的自动机NFA确定化为DFA

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. 解析:   a b 0 {0,1} 0 1 2 2 3 3   状态转换图如下: 识别语言为:(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 解析: 根据1的NFA构造DFA状态转换矩阵如

非确定的自动机NFA确定化为DFA

1.解决多值映射:子集法 1). 发给大家的图1 2). P64页练习3 2.解决空弧:对初态和所有新状态求ε-闭包 1). 发给大家的图2 2).P50图3.6 原文地址:https://www.cnblogs.com/ray064/p/11757824.html

编译原理学习（9）非确定的自动机NFA确定化为DFA

1.解决多值映射:子集法 1). 发给大家的图1 2). P64页练习3   2.解决空弧:对初态和所有新状态求ε-闭包 1). 发给大家的图2 2).P50图3.6 原文地址:https://www.cnblogs.com/xyqzzz/p/11773747.html

正规式->最小化DFA说明

  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

NFA转换成DFA——汉字形式数字转换成整数数字

偶然间遇到了一个需求:汉字形式数字转换成整数数字.如果不处理意外情况,可以写的很简单(比如不会出现三三等),详情可以看这里.但是,想着可以写成一个FA的形式,于是乎,发现并不是想象中的那么简单..因为写成FA就发现,要处理非法形式的问题,还是有点麻烦的. 好不容易写成了FA,发现是个NFA,于是乎写了个NFA转换成DFA的代码,也支持了一套简单的FA的定义规则.代码如下: package ie; import java.util.ArrayList; import java.util.HashM

自动构造词法分析器的步骤——正规式转换为最小化DFA

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DFA和NFA

1.历史: 引用 正则表达式萌芽于1940年代的神经生理学研究,由著名数学家Stephen Kleene第一个正式描述.具体地说,Kleene归纳了前述的神经生理学研究,在一篇题为<正则集代数>的论文中定义了“正则集”,并在其上定义了一个代数系统,并且引入了一种记号系统来描述正则集,这种记号系统被他称为“正则表达式”.在理论数学的圈子里被研究了几十年之后,1968年,后来发明了UNIX系统的Ken Thompson第一个把正则表达式用于计算机领域,开发了qed和grep两个实用文本处理工具,取