Hopcroft算法的Python实现

最新推荐文章于 2024-11-16 20:04:44 发布
最新推荐文章于 2024-11-16 20:04:44 发布
阅读量241 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python 前端 linux Python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HackDyno/article/details/132728721
Python 专栏收录该内容
266 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了Hopcroft算法用于最小化确定有限状态自动机（DFA）的原理，并提供了详细的Python实现过程。通过将状态分组减少自动机状态数，最终实现DFA的最小化。文章还提供了一个简单的DFA示例，演示了如何定义状态集合和转移函数，并调用Hopcroft算法函数进行最小化。读者可以借此理解Hopcroft算法并应用到实际问题中。

Hopcroft算法的Python实现

Hopcroft算法是一种用于解决最小化确定有限状态自动机（DFA）的算法。它的核心思想是通过将状态分组来减少自动机的状态数，从而实现自动机的最小化。在本文中，我们将详细介绍Hopcroft算法的Python实现，并提供相应的源代码。

实现Hopcroft算法的关键步骤如下：

  1. 导入必要的模块

首先，我们需要导入一些必要的模块，包括collections模块中的defaultdict类。defaultdict类是一个字典的子类，它为字典中不存在的键提供了默认值。

from collections import defaultdict
  1. 定义Hopcroft算法函数

接下来，我们定义一个名为hopcroft的函数，用于实现Hopcroft算法。该函数接受一个DFA的状态集合states和转移函数transitions作为输入，并返回最小化后的DFA的状态集合。

def
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Python实现Hopcroft算法，帮助您高效地进行最小化自动机操作
BugHunterX的博客
08-09 286
Hopcroft算法是一种经典的有限自动机最小化算法，能够将状态数目尽可能地缩小，从而使得自动机的处理效率得到提升。在Python中，我们可以非常方便地实现这种算法，下面就为您提供完整的源代码。通过以上代码，您可以轻松实现Hopcroft算法，并进行最小化自动机的操作，从而提升自动机的处理效率。希望以上内容对您有所帮助，祝您使用Python编写高效的程序！Python实现Hopcroft算法，帮助您高效地进行最小化自动机操作。
Hopcroft算法的实现（JavaScript）
CodeWhizZ的博客
09-15 302
然后，通过迭代划分的过程，对每个划分根据输入符号进行分类，得到新的划分，直到没有发生新的划分为止。最后，合并相同状态集合的划分，得到状态最小的DFA。Hopcroft算法的核心思想是将DFA的状态集合划分为两类：一类是不可区分的状态集合，即这些状态在任意输入下的转换结果完全相同；另一类是可区分的状态集合，即这些状态在某个输入下的转换结果不同。通过迭代地划分状态集合，最终得到一个状态最小的DFA。使用示例中的输入DFA，经过Hopcroft算法的处理，得到的最小化DFA将被输出到控制台。
词法分析——DFA 的最小化：Hopcroft 算法
mathor的博客
10-30 6627
通过前面对于词法自动生成部分的学习，我们已经掌握了如何从源码生成到 DFA 那么为什么要对 DFA 进行最小化处理呢？ 下面给出一个例子： 如下是我们之前写出的 a(b|c)* 的 NFA： 它可以对应转换成如下的 DFA： 在上面的 DFA 中非接受状态和接受状态是不能够合并的，因为如果合并，就会接受一个ϵ\epsilonϵ串，这是明显不正确的。但是如果同样是接受状态或者同样是非接受状态的话...
Hopcroft-Karp 算法
SuperBvs的博客
01-31 3200
Hopcroft-Karp算法是求二分图最大匹配的匈牙利算法的优化算法。代码虽然比匈牙利算法的代码量大，复杂一些，但时间复杂度优化不少。这里先暂记一下模板，里面有注释。日后在补上说明和讲解，其实我不会证明。学算法都只是学会了怎么用，没学懂过证明。(惭愧)。 以下第一张图是洛谷的模板题使用匈牙利的情况。 第二张是使用 Hopcroft-Karp的情况。 代码不记得是不是模板题的代码，但...
从零开始自制实现正则引擎（四）---- 确定有限状态自动机DFA最小化 Hopcroft算法
Love 6's Private Blog
11-17 1450
文章目录查阅相关链接代码实现 查阅相关链接 代码实现 这部分其实就是简化`DFA`状态的 我们不难看出 其实之前`DFA`还是有地方可以简化的 简化的话 不仅可以使我们后面的转移表内存消耗少一些 还会使整个子串匹配的时间匹配少一些 但是需要多做的工作就是 我们需要花时间去切割 - -
python：实现Hopcroft算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
12-28 494
python：实现Hopcroft算法(附完整源码)
Python Hopcroft算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
08-07 363
算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是状态的数量。算法的目标是找到等价的有限自动机，该等价自动机具有最少的状态数。算法的目标是找到等价的有限自动机，该等价自动机具有最少的状态数。算法的目标是找到等价的有限自动机，该等价自动机具有最少的状态数。算法的目标是找到等价的有限自动机，该等价自动机具有最少的状态数。算法的目标是找到等价的有限自动机，该等价自动机具有最少的状态数。算法的目标是找到等价的有限自动机，该等价自动机具有最少的状态数。算法的目标是找到等价的有限自动机，该等价自动机具有最少的状态数。
Tarjan算法代码实现：Python篇
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
05-30 195
Tarjan算法代码实现：Python篇 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 图论基础 1.1.1 图的定义与表示 1
Hopcroft最小化算法化简DFA
qq_30225253的博客
04-01 1570
复习 我们将一个正则表达式通过MYT算法转化成了一个不确定有限自动机（NFA），又千辛万苦用子集构造算法整合掉多余的状态，生成了一个确定有限自动机（DFA），然后发现状态还是太多了，并不是最精简的、状态最少的。为了让计算机更快地执行，只好我们再出马给他整一个算法，来化简DFA，直到状态数最少。这个算法就是Hopcroft最小化算法。 重要函数Split(G) 输入：G,一个状态集合 输出：T1,...
二分匹配的Hopcroft-Carp算法
ACdreamer
03-09 3286
题目：HDU2063 过山车   果然Hopcroft-Carp算法快，用匈牙利算法15ms，而Hopcorft-Carp却0ms。因为匈牙利算法的时间复杂度为O(n*e)，而Hopcroft-Carp算法O(sqrt(n)*e) 本算法适合处理大一点的数据。。。。。。   #include #include #include #include const int N
计算二分图最大匹配的Hopcroft-Karp算法-[1973年原始论文, 附翻译的中文版].
06-27
A n^2.5 algorithm for maximum matchings in bipartite graphs-[英文版, John E. Hopcroft & Richard M. Karp] A n^2.5 algorithm for maximum matchings in bipartite graphs-[中文版, John E. Hopcroft & Richard M. Karp] Hopcroft-Karp是计算二分图最大匹配的最快算法（根据《算法导论》第二版；但维基百科说有理论上更快的算法，不过实际效果不如Hopcroft-Karp，因为实际的图多为稀疏的，更快算法对稠密的图效果会更好）。 算法发表于1973年，附带翻译的中文版。 本人邮箱：xionghuaidong@163.com
DFA最小化 -- Hopcroft算法 Python实现
weixin_34413802的博客
08-11 549
wiki 伪代码看上去一直以为怪。发现葡萄牙语和俄罗斯语那里的 if 推断都还缺少一个条件。 国内的资料比較少。这几份学习资料不错。比我稀里糊涂的思路要好，分享下： http://www.liafa.univ-paris-diderot.fr/~carton/Enseignement/Complexite/ ENS/Redaction/2008-2009/yingji...
编译原理--实验2.3 Hopcroft 算法DFA最小化
最新发布
Bouquet_zxx的博客
11-16 1778
○ 设计合理的数据结构表示最小化后的 DFA，确保其与前两次实验的 NFA 和 DFA。○ 理解 Hopcroft 算法的基本原理，包括状态等价的判定标准和状态合并的方。○ 解释 Hopcroft 算法的原理和实现步骤，说明数据结构的设计思路。输出：最小化后的 DFA 状态集合及其转换关系，指明最小化前后的状态数和。○ 验证最小化 DFA 的正确性，确保其接受的语言与原 DFA 相同。是更改了判断等价的函数，采用找到二者的所有转换边，比较转换到达的。状态等价性的判定方法，理解最小化过程中的分割和合并策略。
Hopcroft-Karp算法
howell
01-31 752
任务：给定一个二分图，用Hopcroft-Karp算法求这个二分图的最大匹配数。 说明： dx[/]，dy[/]" role="presentation">dx[/]，dy[/]dx[/]，dy[/]dx[/]，dy[/]分别表示二分图左右部顶点的距离标号； mx[/]，my[/]" role="presentation">mx[/]，my[/]mx[/]，my[
Hopcroft-Harp 算法
long-long-ago
10-29 1104
匈牙利算法原理 为了降低时间复杂度，可以在增广匹配集合M时，每次寻找多条增广路径。这样就可以进一步降低时间复杂度，可以证明，算法的时间复杂度可以到达O（sqrt(n)*m）。 基本算法 该算法主要是对匈牙利算法的优化，在寻找增广路径的时候同时寻找多条不相交的增广路径，形成极大增广路径集，然后对极大增广路径集进行增广。在寻找增广路径集的每个阶段，找到的增广路径集都具有相同的长度，且随着算法的进行
理解Hopcroft DFA最小化算法
qq_37637818的博客
05-01 3246
常见的DFA最小化算法有三种，分别是Moore算法、Hopcroft算法和Brzozowski算法。很多教材，包括我们学校使用的教材（龙书）中给出的方法都是Moore算法。
Hopcroft算法划分解释
xzxg001的博客
10-01 488
针对N，字符e可以将q2，q4划分出去，q0和q1在接收e时仍在集合内部，但是q2和q4就会转移到q3，q5，因此得到{q0,q1}，{q2,q4}，{q3,q5}针对{q0,q1}，字符e可以将q1划分出去，q0仍在集合内，q1会转移到{q2,q4}，因此可以划分为{q0},{q1}针对这个DFA图，首先将其切分为 N 和 A, N 是 q0, A 是 {q1, q2, q3}。针对字符c，q1,q2,q3都将转到该集合，所以不需要对A进行划分。针对字符b，q1,q2,q3都将转到该集合。
自动机最小化算法包括 Hopcroft 算法代码
weixin_35750747的博客
01-01 421
自动机最小化算法是一种将有限自动机 (DFA) 转化为最小有限自动机 (DFA) 的方法。这种转化可以使得自动机在执行操作时更加高效。 Hopcroft 算法是一种常用的自动机最小化算法，它的时间复杂度为 O(n log n)，其中 n 为自动机的状态数。 下面是 Hopcroft 算法的伪代码： procedure minimize(A: DFA) S := {F, Q \ F} # 分别...
Hopcroft-Karp算法代码实现流程图
06-13
以下是Hopcroft-Karp算法的代码实现流程图： ``` 1. 初始化所有顶点均为未匹配状态 2. while (存在增广路径) : 3. for (每个未匹配的左顶点) : 4. 使用BFS查找增广路径 5. 如果找到增广路径，反转路径上的匹配边 6. 输出最大匹配结果 ``` 具体实现细节可以参考以下代码： ```python def bfs(G, L, R, match, dist): queue = [] for u in L: if not match[u]: dist[u] = 0 queue.append(u) else: dist[u] = float('inf') dist[None] = float('inf') while queue: u = queue.pop(0) if dist[u] < dist[None]: for v in G[u]: if dist[match[v]] == float('inf'): dist[match[v]] = dist[u] + 1 queue.append(match[v]) return dist[None] != float('inf') def dfs(G, L, R, match, dist, u): if u is not None: for v in G[u]: if dist[match[v]] == dist[u] + 1 and dfs(G, L, R, match, dist, match[v]): match[v] = u match[u] = v return True dist[u] = float('inf') return False return True def hopcroft_karp(G, L, R): match = {u: None for u in L} while bfs(G, L, R, match, {u: float('inf') for u in L}) : for u in L: if not match[u]: dfs(G, L, R, match, {u: float('inf') for u in L}, u) return match ``` 其中，G是存储二分图的邻接表，L和R分别是二分图的左部分和右部分。match是一个字典类型，存储每个顶点的匹配情况。dist是一个字典类型，存储每个顶点到源点的距离。bfs函数用于查找增广路径，dfs函数用于递归查找增广路径并反转匹配边。最后，hopcroft_karp函数是整个算法的入口函数，返回最大匹配结果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值