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。
。。。。。。
2021-11-22 21:20:05
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《简氏航天器鉴赏指南(典藏版)》以世界军事信息权威机构英国简氏信息集团提供的权威信息为基础，图文并茂地介绍了400多种现代航天器，资料新、内容全，是一本现代航天器的最佳鉴赏和识别指南。
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2021-11-22 10:38:27
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CloudSim系统设计与实现简析
闫凤喜 21021065
copyright © 闫凤喜
2021-11-22 00:26:36
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针对基于聚类的离群点检测算法在处理高维数据流时效率和精确度低的问题,提出一种高维数据流的聚类离群点检测(CODHD-Stream)算法.该算法首先采用滑动窗口技术对数据流划分,然后通过属性约简算法对高维数据集降维;其次运用基于距离的信息熵过滤机制的K-means聚类算法将数据集划分成微聚类,并检测微聚类的离群点.通过实验结果分析表明:该算法可以有效提高高维数据流中离群点检测的效率和准确度.
2021-11-21 16:30:45
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自己python随便练手写的悬浮播放单词软件。python3。
附带单词资源，在文档里面设置下单词文件的地址就可以用了（py文件里面我已经把目录写在最前面了，按需修改）。
在py源码文件里面，也可设置背景颜色，字的颜色，背景透明度等，源码嘛，你们懂的。
默认设置是10秒切换一次。
界面默认置顶。
可删除单词，退出程序后单词会重新保存。
2021-11-20 11:51:06
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