[源码和文档分享]基于swift的词法分析程序

本文详细介绍如何从正则表达式构建DFA,包括处理正则表达式、生成ε-NFA、转化NFA至DFA及验证字符串的过程。在OSX10.11.6环境下,使用Xcode7.3.1与Swift2.2实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、编写环境

  • OS X 10.11.6

  • Xcode7.3.1

  • Swift2.2

二、大致过程

计算正则式:

  1. 读入正则表达式

  2. 对正则表达式处理、建图、生成 ε-NFA

  3. 将 ε-NFA 去除空节点、转化为 NFA

  4. 将 NFA 转化为 DFA

  5. 对 DFA 图进行遍历每个节点,获取到每个节点通过某个字符到达哪下一个状态, 并找到终态、构造 DFA 表、输出显示

验证字符串:

  1. 在成功通过正则表达式构建 DFA 图的基础上,读入任意字符串 从字符串第一个字符、DFA 图的第一个节点开始

  2. 判断是否有当前的字符串的字符可以使当前的 DFA 图节点走到下一个节点

  3. 若有,则走向下一个节点,重复 2 操作,若无,则返回 false

  4. 当字符串从头到尾监测完成后,判断当前所在节点是否是终态节点,若是,则返 回 true,反之则返回 false

三、详细过程

3.1 正则表达式->ε-NFA

  • 字符集


参考文档和完整的文档和源码下载地址:

https://www.write-bug.com/article/1356.html

 

电动汽车数据集:2025年3K+记录 真实电动汽车数据:特斯拉、宝马、日产车型,含2025年电池规格销售数据 关于数据集 电动汽车数据集 这个合成数据集包含许多品牌年份的电动汽车插电式车型的记录,捕捉技术规格、性能、定价、制造来源、销售安全相关属性。每一行代表由vehicle_ID标识的唯一车辆列表。 关键特性 覆盖范围:全球制造商车型组合,包括纯电动汽车插电式混合动力汽车。 范围:电池化学成分、容量、续航里程、充电标准速度、价格、产地、自主水平、排放、安全等级、销售保修。 时间跨度:模型跨度多年(包括传统即将推出的)。 数据质量说明: 某些行可能缺少某些字段(空白)。 几个分类字段包含不同的、特定于供应商的值(例如,Charging_Type、Battery_Type)。 各列中的单位混合在一起;注意kWh、km、hr、USD、g/km额定值。 列 列类型描述示例 Vehicle_ID整数每个车辆记录的唯一标识符。1 制造商分类汽车品牌或OEM。特斯拉 型号类别特定型号名称/变体。型号Y 与记录关联的年份整数模型。2024 电池_类型分类使用的电池化学/技术。磷酸铁锂 Battery_Capacity_kWh浮充电池标称容量,单位为千瓦时。75.0 Range_km整数表示充满电后的行驶里程(公里)。505 充电类型主要充电接口或功能。CCS、NACS、CHAdeMO、DCFC、V2G、V2H、V2L Charge_Time_hr浮动充电的大致时间(小时),上下文因充电方法而异。7.5 价格_USD浮动参考车辆价格(美元).85000.00 颜色类别主要外观颜色或饰面。午夜黑 制造国_制造类别车辆制造/组装的国家。美国 Autonomous_Level浮点自动化能力级别(例如0-5),可能包括子级别的小
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