能够进行多段文本匹配的NFA改良算法

本文介绍了一种基于NFA算法实现的多段字符串正则表达式匹配方法,通过保存中间匹配状态,允许在多个输入片段上连续进行匹配操作。

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下面的代码基于NFA算法实现了在多段字符串中匹配正则表达式,对比NFA算法可以看到它将pc由局部变量提升为类成员,以保存中间匹配状态,另外在匹配成功后将pc恢复到null状态。实际使用中,此类还应该增加一个"reset"方法,将pc值置为null,以便用户可以显式要求重新开始匹配。

public class MultiSegmentNFA { private final Digraph G; // digraph of epsilon transitions private final String regexp; // regular expression private final int M; // number of characters in regular expression private Bag pc = null; public MultiSegmentNFA(String regexp) { ... // same as NFA } public boolean recognizes(String target) { if (pc == null) { DirectedDFS dfs = new DirectedDFS(G, 0); pc = new Bag(); for (int v = 0; v < G.V(); v++) if (dfs.marked(v)) pc.add(v); } for (int i = 0; i < target.length(); i++) { Bag match = new Bag(); for (int v : pc) { if (v == M) continue; if ((regexp.charAt(v) == target.charAt(i)) || regexp.charAt(v) == '.') match.add(v + 1); } DirectedDFS dfs = new DirectedDFS(G, match); pc = new Bag(); for (int v = 0; v < G.V(); v++) if (dfs.marked(v)) pc.add(v); if (pc.size() == 0) return false; } for (int v : pc) if (v == M) {

 pc = null; 
 return true;

}

return false; }

public static void main(String[] args) { LinkedList msgs = new LinkedList(); msgs.offer("welcome lonely logoout"); msgs.offer("to flog"); msgs.offer("into a fog"); String token = "outto"; // 这个目标由第1和第2个字符串拼接而成 String pat = "(." + token + ".)"; MultiSegmentNFA mnfa = new MultiSegmentNFA(pat); String target = msgs.poll(); while (target != null) { if (mnfa.recognizes(target)) { break; } target = msgs.poll(); } if (target == null) { System.out.println("cannot find " + token + " in msgs."); } else { System.out.println("find pat in <" + target + ">"); } } }

Note: Java的Pattern类使用的就是基于NFA的搜索算法,见JDK 6文档java.util.regex.Pattern的"Comparison to Perl 5"一节。

转载于:https://www.cnblogs.com/darkmatter/p/3606815.html

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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