确定有限状态自动机

非确定有限状态自动机的构建(二)——将CharVal转换为NFA 保留版权,转载注明出处:潘军彪的个人博客(http://blog.youkuaiyun.com/panjunbiao) 将上下文无关文法读入内存之后,可以将它转换成非确定有限状态自动机。当然,不是所有的上下文无关文法都能够转换成自动机的,前提条件是这个上下文无关文法能够与正则定义等价。因此,在进行转换之前,我们需要先挑选出上下文无关文法中符合正则定义。(参考博文http://blog.youkuaiyun.com/pa 阅读详情

这是《剑指Offer》中一道比较有意思的题,题目可以查看:
https://leetcode-cn.com/problems/biao-shi-shu-zhi-de-zi-fu-chuan-lcof/

需要判断给定的字符串是否是一个数值。

采用的解题方法是自动机:

自动机的介绍:

确定有限状态自动机(以下简称「自动机」)是一类计算模型。它包含一系列状态,这些状态中:
有一个特殊的状态,被称作「初始状态」。
还有一系列状态被称为「接受状态」,它们组成了一个特殊的集合。其中,一个状态可能既是「初始状态」,也是「接受状态」。

起初,这个自动机处于「初始状态」。随后,它顺序地读取字符串中的每一个字符,并根据当前状态和读入的字符,按照某个事先约定好的「转移规则」,从当前状态转移到下一个状态;当状态转移完成后,它就读取下一个字符。当字符串全部读取完毕后,如果自动机处于某个「接受状态」,则判定该字符串「被接受」;否则,判定该字符串「被拒绝」。

注意:如果输入的过程中某一步转移失败了,即不存在对应的「转移规则」,此时计算将提前中止。在这种情况下我们也判定该字符串「被拒绝」。

一个自动机,总能够回答某种形式的「对于给定的输入字符串 S,判断其是否满足条件 P」的问题。在本题中,条件 P 即为「构成合法的表示数值的字符串」。

自动机驱动的编程,可以被看做一种暴力枚举方法的延伸:它穷尽了在任何一种情况下,对应任何的输入,需要做的事情。

则首先,我们定义字符具有的类型以及所有的状态类型:

enum CharType {
        CHAR_NUMBER,  // 数字
        CHAR_EXP,  // e或E
        CHAR_POINT, // 小数点
        CHAR_SIGN,  // + 或 -
        CHAR_SPACE,
        CHAR_ILLEGAL,
    }
enum State {
        STATE_INITIAL, // 初始状态
        STATE_INT_SIGN, // 符号
        STATE_INTEGER,  // 整数
        STATE_POINT,  // 小数点
        STATE_POINT_WITHOUT_INT,
        STATE_FRACTION,
        STATE_EXP,
        STATE_EXP_SIGN,
        STATE_EXP_NUMBER,
        STATE_END,
    }

接着构造“转移规则”,也可以理解为每个状态对应极其对应的可接受状态集合

 // transfer用来记录每个状态State 对应的 可接受状态集合,其中可接受状态Map<CharType, State>中的State是对应CharType
        Map<State, Map<CharType, State>> transfer = new HashMap<State, Map<CharType, State>>();

        // STATE_INITIAL状态对应的可接受状态是initialMap中的4种状态
        // initialMap中的State表示的是 CharType在上个State的条件下出现所代表的状态
        Map<CharType, State> initialMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_SPACE, State.STATE_INITIAL);
            put(CharType.CHAR_NUMBER, State.STATE_INTEGER);
            put(CharType.CHAR_POINT, State.STATE_POINT_WITHOUT_INT);
            put(CharType.CHAR_SIGN, State.STATE_INT_SIGN);
        }};
        transfer.put(State.STATE_INITIAL, initialMap);

        // STATE_INT_SIGN状态对应的可接受状态是intSignMap中的2种状态
        Map<CharType, State> intSignMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_NUMBER, State.STATE_INTEGER);
            put(CharType.CHAR_POINT, State.STATE_POINT_WITHOUT_INT);
        }};
        transfer.put(State.STATE_INT_SIGN, intSignMap);

        // STATE_INTEGER状态对应的可接受状态是integerMap中的4种状态
        Map<CharType, State> integerMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_NUMBER, State.STATE_INTEGER);
            put(CharType.CHAR_EXP, State.STATE_EXP);
            put(CharType.CHAR_POINT, State.STATE_POINT);
            put(CharType.CHAR_SPACE, State.STATE_END);
        }};
        transfer.put(State.STATE_INTEGER, integerMap);

        // STATE_POINT状态对应的可接受状态是pointMap中的3种状态
        Map<CharType, State> pointMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_NUMBER, State.STATE_FRACTION);
            put(CharType.CHAR_EXP, State.STATE_EXP);
            put(CharType.CHAR_SPACE, State.STATE_END);
        }};
        transfer.put(State.STATE_POINT, pointMap);

        // STATE_POINT_WITHOUT_INT状态对应的可接受状态是pointWithoutIntMap中的1种状态
        Map<CharType, State> pointWithoutIntMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_NUMBER, State.STATE_FRACTION);
        }};
        transfer.put(State.STATE_POINT_WITHOUT_INT, pointWithoutIntMap);

        // STATE_FRACTION状态对应的可接受状态是fractionMap中的3种状态
        Map<CharType, State> fractionMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_NUMBER, State.STATE_FRACTION);
            put(CharType.CHAR_EXP, State.STATE_EXP);
            put(CharType.CHAR_SPACE, State.STATE_END);
        }};
        transfer.put(State.STATE_FRACTION, fractionMap);

        // 之后都是类似
        Map<CharType, State> expMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_NUMBER, State.STATE_EXP_NUMBER);
            put(CharType.CHAR_SIGN, State.STATE_EXP_SIGN);
        }};
        transfer.put(State.STATE_EXP, expMap);
        Map<CharType, State> expSignMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_NUMBER, State.STATE_EXP_NUMBER);
        }};
        transfer.put(State.STATE_EXP_SIGN, expSignMap);
        Map<CharType, State> expNumberMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_NUMBER, State.STATE_EXP_NUMBER);
            put(CharType.CHAR_SPACE, State.STATE_END);
        }};
        transfer.put(State.STATE_EXP_NUMBER, expNumberMap);
        Map<CharType, State> endMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_SPACE, State.STATE_END);
        }};
        transfer.put(State.STATE_END, endMap);

自动机构造好之后,最后就是验证字符串的工作

// s是待验证字符串
 int length = s.length();
        // 初始状态是STATE_INITIAL
        State state = State.STATE_INITIAL;

        for (int i = 0; i < length; i++) {
            CharType type = toCharType(s.charAt(i));
            if (!transfer.get(state).containsKey(type)) {
                // 如果这个字符的type不在上个字符的可接受状态集合内,就false
                return false;
            } else {
                // state更新成 上个state对应的可接受状态中CharType对应的State
                state = transfer.get(state).get(type);
            }
        }
        // 结尾的字符只有在这5种状态中才合法
        return state == State.STATE_INTEGER || state == State.STATE_POINT || state == State.STATE_FRACTION || state == State.STATE_EXP_NUMBER || state == State.STATE_END;
    

完整的代码:

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

class Solution {
    public boolean isNumber(String s) {
        // transfer用来记录每个状态State 对应的 可接受状态,其中可接受状态Map<CharType, State>中的State是对应CharType
        Map<State, Map<CharType, State>> transfer = new HashMap<State, Map<CharType, State>>();

        // STATE_INITIAL状态对应的可接受状态是initialMap中的4种状态
        // initialMap中的State表示的是 CharType在上个State的条件下出现所代表的状态
        Map<CharType, State> initialMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_SPACE, State.STATE_INITIAL);
            put(CharType.CHAR_NUMBER, State.STATE_INTEGER);
            put(CharType.CHAR_POINT, State.STATE_POINT_WITHOUT_INT);
            put(CharType.CHAR_SIGN, State.STATE_INT_SIGN);
        }};
        transfer.put(State.STATE_INITIAL, initialMap);

        // STATE_INT_SIGN状态对应的可接受状态是intSignMap中的2种状态
        Map<CharType, State> intSignMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_NUMBER, State.STATE_INTEGER);
            put(CharType.CHAR_POINT, State.STATE_POINT_WITHOUT_INT);
        }};
        transfer.put(State.STATE_INT_SIGN, intSignMap);

        // STATE_INTEGER状态对应的可接受状态是integerMap中的4种状态
        Map<CharType, State> integerMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_NUMBER, State.STATE_INTEGER);
            put(CharType.CHAR_EXP, State.STATE_EXP);
            put(CharType.CHAR_POINT, State.STATE_POINT);
            put(CharType.CHAR_SPACE, State.STATE_END);
        }};
        transfer.put(State.STATE_INTEGER, integerMap);

        // STATE_POINT状态对应的可接受状态是pointMap中的3种状态
        Map<CharType, State> pointMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_NUMBER, State.STATE_FRACTION);
            put(CharType.CHAR_EXP, State.STATE_EXP);
            put(CharType.CHAR_SPACE, State.STATE_END);
        }};
        transfer.put(State.STATE_POINT, pointMap);

        // STATE_POINT_WITHOUT_INT状态对应的可接受状态是pointWithoutIntMap中的1种状态
        Map<CharType, State> pointWithoutIntMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_NUMBER, State.STATE_FRACTION);
        }};
        transfer.put(State.STATE_POINT_WITHOUT_INT, pointWithoutIntMap);

        // STATE_FRACTION状态对应的可接受状态是fractionMap中的3种状态
        Map<CharType, State> fractionMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_NUMBER, State.STATE_FRACTION);
            put(CharType.CHAR_EXP, State.STATE_EXP);
            put(CharType.CHAR_SPACE, State.STATE_END);
        }};
        transfer.put(State.STATE_FRACTION, fractionMap);

        // 之后都是类似
        Map<CharType, State> expMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_NUMBER, State.STATE_EXP_NUMBER);
            put(CharType.CHAR_SIGN, State.STATE_EXP_SIGN);
        }};
        transfer.put(State.STATE_EXP, expMap);
        Map<CharType, State> expSignMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_NUMBER, State.STATE_EXP_NUMBER);
        }};
        transfer.put(State.STATE_EXP_SIGN, expSignMap);
        Map<CharType, State> expNumberMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_NUMBER, State.STATE_EXP_NUMBER);
            put(CharType.CHAR_SPACE, State.STATE_END);
        }};
        transfer.put(State.STATE_EXP_NUMBER, expNumberMap);
        Map<CharType, State> endMap = new HashMap<CharType, State>() {{
            put(CharType.CHAR_SPACE, State.STATE_END);
        }};
        transfer.put(State.STATE_END, endMap);

        // 截至此,以上工作都在构造transfer
        int length = s.length();
        // 初始状态是STATE_INITIAL
        State state = State.STATE_INITIAL;

        for (int i = 0; i < length; i++) {
            CharType type = toCharType(s.charAt(i));
            if (!transfer.get(state).containsKey(type)) {
                // 如果这个字符的type不在上个字符的可接受状态中,就false
                return false;
            } else {
                // 否则就state更新成 上个state对应的可接受状态中CharType对应的State
                state = transfer.get(state).get(type);
            }
        }
        // 结尾的字符只有在这5种状态中才合法
        return state == State.STATE_INTEGER || state == State.STATE_POINT || state == State.STATE_FRACTION || state == State.STATE_EXP_NUMBER || state == State.STATE_END;
    }

    /**
     * 返回字符对应的CharType
     *
     * @param ch
     * @return
     */
    public CharType toCharType(char ch) {
        if (ch >= '0' && ch <= '9') {
            return CharType.CHAR_NUMBER;
        } else if (ch == 'e' || ch == 'E') {
            return CharType.CHAR_EXP;
        } else if (ch == '.') {
            return CharType.CHAR_POINT;
        } else if (ch == '+' || ch == '-') {
            return CharType.CHAR_SIGN;
        } else if (ch == ' ') {
            return CharType.CHAR_SPACE;
        } else {
            return CharType.CHAR_ILLEGAL;
        }
    }

    // 状态的枚举
    enum State {
        STATE_INITIAL,
        STATE_INT_SIGN,
        STATE_INTEGER,
        STATE_POINT,
        STATE_POINT_WITHOUT_INT,
        STATE_FRACTION,
        STATE_EXP,
        STATE_EXP_SIGN,
        STATE_EXP_NUMBER,
        STATE_END,
    }

    enum CharType {
        CHAR_NUMBER,
        CHAR_EXP,
        CHAR_POINT,
        CHAR_SIGN,
        CHAR_SPACE,
        CHAR_ILLEGAL,
    }
}


  • 时间复杂度:O(N),其中 N 为字符串的长度。我们需要遍历字符串的每个字符,其中状态转移所需的时间复杂度为 O(1)。
  • 空间复杂度:O(1)。只需要创建固定大小的状态转移表

总结下来自动机的思想并不复杂,就是前期的准备工作比较繁杂,代码量大。

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

确定有限状态自动机-DFA

链接:确定有限状态自动机 转载于:https://www.cnblogs.com/a198720/p/4443533.html

weixin_30549175的博客 105

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

确定有限状态自动机(deterministic finite automaton)DFA

google找了一点资料,做个记录。   维基百科定义:在计算理论中,确定有限状态自动机或确定有限自动机(英语:deterministic finite automaton, DFA)是一个能实现状态转移的自动机。对于一个给定的属于该自动机的状态和一个属于该自动机字母表{\displaystyle \Sigma }Σ的字符,它都能根据事先给定的转移函数转移到下一个状态(这个状态可以是先前那个状...

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本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

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DFA确定有限状态自动机

DFA 在计算理论中,确定有限状态自动机或确定有限自动机(英语:deterministic finite automaton, DFA)是一个能实现状态转移的自动机。对于一个给定的属于该自动机的状态和一个属于该自动机字母表Σ的字符,它都能根据事先给定的转移函数转移到下一个状态(这个状态可以是先前那个状态)。 可以通过建立状态机来解决问题。 每次输入都会引起状态的改变或者不变。再次输入一个值,状态又...

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老邓CODING
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