实现了DFA，NFA算法，DFA最小化，NFA转化为DFA以及正则表达式转化为NFA的算法，是有限状态自动机的初学者很不错的学习资源
2019-12-21 22:07:01
42KB
1
编译原理课的大作业 包含三个小实验 在一个cpp文件里
正则表达式转换为nfa nfa转换为dfa dfa最小化
个人原创代码
2019-12-21 21:53:43
13KB
1
编译原理 词法分析 语法分析Java版【NFA DFA DFA最小化】【添加注释版】
2019-12-21 21:32:22
229KB
1
上编译原理课的时候做的几个小程序，包含一个简单的词法分析程序、正则表达式-NFA-DFA-MFA转换程序、表达式求值语义分析程序，其中正则表达式-NFA-DFA-MFA重点写的，花了不少心思，写得不是特别满意，今后会重新上传写得更好的。
2019-12-21 21:16:37
744KB
1
用C语言实现NFA到DFA的转换过程
NFA (nondeterministic finite-state automata)是不确定性有限状态自动机的简写，NFA的定义为：
一个不确定性有限状态自动机由以下部分所组成：
A. 一个有限的输入字符集I
B. 一个有限的状态集S
C. 状态转换函数f: S x I -> P(S)，P(S)为s的幂集
D. 一个结束状态集Q，Q是S的子集
E. 一个初始状态s0 (属于S)
F. 表示为A(I, S, f, Q, s0)
与NFA相对应，DFA (deterministic finite-state automata)表示确定性有限状态自动机。与NFA不同，DFA不存在Epsilon转换，并且每一个状态转换函数的值只对应一个状态，即一个状态输入一个字符，只能有一个状态相对应。
NFA与DFA的区别
显然，DFA更加适合我们进行字符串匹配，因为输入一个字符，总能从一个状态确定地转换为另一个状态，直到终结状态。NFA一个输入可能对应多个状态，因此需要进行回溯，先尝试一条路径，发现走不通，再回退到原来的状态尝试另外一条路径，显然匹配算法不如DFA简单。
给定一个NFA，总有一个DFA与之对应，即一个NFA可以转换成一个等价的DFA，我们将使用子集构造算法实现NFA到DFA的转换。
2019-12-21 21:05:41
3KB
1