正规式->NFA->DFA->最简DFA

题:用状态转换图表示接收 (a|b)*aa的确定的有限自动机(DFA)

涉及知识点:正规式->NFA NFA->DFA DFA的化简

步骤:1、根据三个转换原则(如图一)转换为NFA

图一

转换步骤如下

 

步骤:2、通过子集构造法将NFA转化为DFA

 

------------------------------------------------------------------------------------------------------------

I[0]=ε-closure({X})={X,1,2,3,4,6,9,10,11}

ε-closure(Move(I[0],a))= ε-closure({5,12})={5,12,8,9,10,11,2,3,4,6}=I[1]

ε-closure(Move(I[0],b))= ε-closure({7})={7,8,9,10,11,2,3,4,6}=I[2]

ε-closure(Move(I[1],a))= ε-closure({5,12,13})={5,12,13,Y,8,9,10,11,2,3,4,6}=I[3]

ε-closure(Move(I[1],b))= ε-closure({7})={7,8,9,10,11,2,3,4,6}=I[2]

ε-closure(Move(I[2],a))= ε-closure({5,12})={5,12,8,9,10,11,2,3,4,6}=I[1]

ε-closure(Move(I[2],b))= ε-closure({7})={7,8,9,10,11,2,3,4,6}=I[2]

ε-closure(Move(I[3],a))= ε-closure({5,12,13})={5,12,13,8,9,10,11,2,3,4,6,Y}=I[3]

ε-closure(Move(I[3],b))= ε-closure({7})={7,8,9,10,11,2,3,4,6}=I[2]

不再出现新的标记了,结束,此时初态为I[0]

S’={I[0], I[1], I[2],I[3]

F’={I[3]}

------------------------------------------------------------------------------------------------------------

矩阵转化图如下:

I

a

a

I[0]

I[1]

I[2]

I[1]

I[3]

I[2]

I[2]

I[1]

I[2]

I[3]

I[3]

I[2]

作图:

 

步骤:3、通过“分割法”进行最小化

DFA的化简:寻找一个状态数比原DFA M少的DMA M’,使得L(M)=L(M’),且这个M’是唯一的

M’ 满足两个条件:1、无死状态(不能到达终态或无法到达的状态)2、两两不是等价状态

思路:1、先删除死状态2、将M的状态集合分成一些不相交的子集,使任何不同两个子集都是可区别的,而同一子集中的任何两个状态都是等价的。最后在每个子集中选出一个代表,同时消去其他等价状态。

小步骤如下:

        1、此图没有死状态,故不考虑

        2、 终态集合:S[1]={ I[3]} ; 非终态集合S[2]={ I[0], I[1], I[2] },(以下用0,1,2,3,代表I[0]…..)

         S[1]只有一个元素(或Move(S1,a) = {3} 属于S[2] ,Move(S1,b)={2} 属于S[2] )故不可分割 

         Move( S[2] , a ) = { 1,3} 不属于S[2] 也不属于S[1]

         故S[2]可分割,又δ(0,a)=1 ; δ(1,a)=3 ; δ(2,a)=1

         故S[2]分割为:{0, 2} ; {1} (因为1状态输入a后可以到达终态,而{0,2}不可以,因此是可区分的状态)

         此时状态集合为: {0, 2} ; {1} ;{ 3 }                        

         Move({0,2},a) = { 1}属于S[2]

         Move({0,2},b) = { 2} 属于S[2]

         故可不可继续分割

         最后得到的状态集合为: {0, 2} ; {1} ;{ 3 }

那么如何根据这个状态得到图呢?
         令 {0,2}中任一状态代表,我们用2,将原来的{0,2}弧都指向2和由2指出(自环也需加上)故图为:


 

1. 实验内容 每一个正规集都可以由一个状态数少的DFA所识别,这个DFA是唯一的(不考虑同构的情况)。任意给定的一个DFA,根据以下算法设计一个C程序,将该DFA为与之等价的DFA。 2. 实验设计分析 2.1 实验设计思路 根据实验指导书和书本上的相关知识,实现算法。 2.2 实验算法 (1)构造具有两个组的状态集合的初始划分I:接受状态组 F 和非接受状态组 Non-F。 (2)对I采用下面所述的过程来构造新的划分I-new. For I 中每个组G do Begin 当且仅当对任意输入符号a,状态s和读入a后转换到I的同一组中; /*坏情况下,一个状态就可能成为一个组*/ 用所有新形成的小组集代替I-new中的G; end (3)如果I-new=I,令I-final=I,再执行第(4)步,否则令I=I=new,重复步骤(2)。 (4)在划分I-final的每个状态组中选一个状态作为该组的代表。这些代表构成了化后的DFA M'状态。令s是一个代表状态,而且假设:在DFA M中,输入为a时有从s到t转换。令t所在组的代表是r,那么在M’中有一个从s到r的转换,标记为a。令包含s0的状态组的代表是M’的开始状态,并令M’的接受状态是那些属于F的状态所在组的代表。注意,I-final的每个组或者仅含F中的状态,或者不含F中的状态。 (5)如果M’含有死状态(即一个对所有输入符号都有刀自身的转换的非接受状态d),则从M’中去掉它;删除从开始状态不可到达的状态;取消从任何其他状态到死状态的转换。 。。。。。。
<think&gt;嗯,用户问的是如何将DFA转化为DFA,也就是小化DFA的算法实现。我需要先回顾一下相关的编译原理知识,确保自己理解正确。首先,DFA小化通常是通过合并等价状态来实现的,这里的等价状态指的是在输入任何字符串后,它们的行为完全相同,即要么都到达接受状态,要么都到达非接受状态。这个过程一般分为两个步骤:消除不可达状态和合并等价状态。 首先,消除不可达状态。这是必须的第一步,因为如果存在从初始状态无法到达的状态,这些状态对自动机的功能没有贡献,可以直接删除。这可以通过遍历自动机的转移图,标记所有可达状态,然后移除未标记的状态来实现。这一步相对单,但很重要,因为后续的合并步骤需要处理的是所有可达的状态。 接下来是合并等价状态,这通常使用Hopcroft算法或者Moore算法。Hopcroft算法更高效,所以可能是更好的选择。Moore算法通过不断划分状态集合直到不能再划分为止,而Hopcroft算法则使用更优化的数据结构来加速划分过程。两种方法的核心思想都是将状态分成不同的等价类,使得同一类中的状态在输入任何字符后的转移仍然属于同一类。 我需要考虑如何具体实现这些步骤。比如,在消除不可达状态时,可以做一个广度优先搜索(BFS)或深度优先搜索(DFS)从初始状态出发,记录所有能够到达的状态。剩下的状态就是不可达的,可以移除。 然后是划分等价类。初始时,将状态分为接受状态和非接受状态两个集合,因为这两类状态显然不等价。然后,对于每个划分中的每个字符,检查它们的转移是否指向同一划分中的状态。如果发现某个字符导致转移后的状态属于不同的划分,则需要进一步分割当前划分。重复这个过程,直到所有的划分都不能再被分割为止。 举个例子,假设有一个DFA的状态集合被分为接受状态集合A和非接受状态集合B。对于集合B中的每个状态,检查它们在输入字符a后的转移状态是否都在同一个划分内。如果有状态转移到了不同的划分,则需要将B进一步划分为更小的子集。这个过程需要持续进行,直到所有子集在任何输入字符下都不会导致分割。 在实现时,可能需要使用队列或优先队列来管理需要处理的划分集合。每次分割产生新的子集时,将它们加入队列中进行进一步处理。直到队列为空,说明所有的划分已经是小的,无法再分割。 然后,合并后的每个划分对应DFA中的一个状态。新的转移函数需要根据原DFA的转移来确定,即新状态中的任一状态在原DFA中的转移目标所在的划分,就是新DFA中的转移目标。 还需要注意处理初始状态和接受状态的转换。初始状态所在的划分成为DFA的初始状态,而所有包含原接受状态的划分都是DFA的接受状态。 在编程实现时,可能需要用到数据结构如集合的集合,或者使用并查集来管理状态的划分。例如,用数组或哈希表来记录每个状态所属的划分,并在划分改变时更新这些记录。 此外,测试阶段也很重要,需要验证转换后的DFA是否与原DFA等价。可以通过遍历所有可能的输入字符串,检查两个自动机的接受情况是否一致,或者使用一些更高效的方法,比如检查它们的状态转移是否保持等价性。 用户提供的引用中提到了NFADFA的实现,可能对理解状态转移表的构建有帮助。例如,引用[1]中的代码处理了状态转移表的生成,可能在小化DFA时可以参考类似的结构。而引用[2]中提到了判断字符串是否被DFA接受的方法,这可能对测试DFA的功能有用。引用[3]中的敏感词过滤示例可能与DFA的应用场景相关,但可能对算法实现帮助不大。 总结下来,实现DFA小化的步骤大致如下: 1. 消除不可达状态。 2. 初始划分:接受状态和非接受状态。 3. 不断细化划分,直到不能再分割。 4. 根据终划分构建DFA的状态和转移表。 5. 验证DFA的正确性。 在具体编码时,需要考虑如何高效地表示状态集合和划分,以及如何处理状态的转移。可能需要用到队列来管理待处理的划分,以及哈希表来快速查找状态所属的划分。此外,合并状态后的转移表需要重新构建,确保每个新状态的转移指向正确的划分。 可能的难点在于如何高效地管理划分的细化过程,以及处理大量的状态和转移时的性能问题。例如,Hopcroft算法通过优化划分的顺序,减少了不必要的计算,从而提高了效率。在实现时,可以参考该算法的具体步骤,确保代码的效率。 后,还需要考虑如何处理特殊情况,比如所有状态都是可达的,或者所有状态已经是不可再分割的情况。此外,测试用例的设计也很重要,需要覆盖各种可能的DFA结构,确保算法的正确性。</think&gt;### DFA小化算法实现步骤 将DFA转化为DFA的核心是**状态等价性划分**,通过合并不可区分的状态来减少状态数量。以下是分步实现说明: --- #### **第一步:消除不可达状态** 1. **算法实现**:通过深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)遍历DFA,标记从初始状态可达的所有状态。 2. **代码片段示例**(Python伪代码): ```python def remove_unreachable_states(dfa): reachable = set() stack = [dfa.initial_state] while stack: state = stack.pop() if state not in reachable: reachable.add(state) for char in dfa.alphabet: next_state = dfa.transitions[state][char] if next_state not in reachable: stack.append(next_state) # 保留可达状态和转移函数 new_states = dfa.states & reachable return new_dfa ``` --- #### **第二步:划分等价类(Hopcroft算法)** 1. **初始划分**:将状态分为**接受状态集合**和**非接受状态集合**。 2. **细化划分**:对每个划分集合$P$,检查是否存在字符$a$使得状态$s_1$和$s_2$在$a$上的转移目标属于不同划分。若存在,则将$P$分割为更小的子集。 3. **终止条件**:无法再分割时停止。 $$P_{i+1} = \{ \text{split}(P_i, a) \mid a \in \Sigma \}$$ --- #### **第三步:构建DFA** 1. **合并等价类**:每个划分对应DFA的一个状态。 2. **重构转移函数**:新状态$C$在输入$a$时转移到$C'$,其中$C'$包含原DFA中任意状态$s \in C$在$a$上的转移目标。 3. **标记初始状态和接受状态**:初始状态为包含原DFA初始状态的划分,接受状态为包含原接受状态的划分。 --- #### **代码实现关键点** 1. **划分数据结构**:使用字典记录状态到等价类的映射。 2. **分割过程优化**:Hopcroft算法通过队列管理待处理的划分,优先处理较小集合以提高效率。 3. **复杂度**:时间复杂度为$O(n \log n)$,优于Moore算法的$O(n^2)$。 --- #### **示例:DFA小化过程** 原始DFA状态:$\{A, B, C, D\}$,接受状态为$\{D\}$ 1. **初始划分**:$\{\{A, B, C\}, \{D\}\}$ 2. **细化**:假设输入字符$0$时,$A \to B$,$B \to B$,$C \to D$。则$\{A, B\}$和$\{C\}$被分割。 3. **终划分**:$\{\{A, B\}, \{C\}, \{D\}\}$ 4. **DFA**:合并$\{A, B\}$为新状态$AB$,转移函数调整为$AB \xrightarrow{0} AB$,$AB \xrightarrow{1} C$。 --- ### 相关工具与验证 - **测试方法**:使用等价性检查工具(如Bisimulation)验证原始DFADFA是否接受相同语言[^1]。 - **应用场景**:编译器词法分析优化、正则表达引擎[^3]。 ---
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