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
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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
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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
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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
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1. 实验内容
每一个正规集都可以由一个状态数最少的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 化简为与之等价的最简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； /*最坏情况下，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。这些代表构成了化简后的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。
。。。。。。
2019-12-21 20:44:52
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