计算理论导引4

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计算理论导引总结

计算理论导引总结

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计算模型—上下文无关文法
上下文无关文法:是一个 4 元组 ( V, , R, S )
(1) V 是一个有穷集合,称为变元集。 (2) 是一个与 V 不相交的有穷集合,称为终结符集。 (3) R 是一个有穷规则集,每条规则由一个变元和一个由变元及终结 符组成的字符串构成。 (4) SV 是起始变元。
L 类 NL 类、 NL 完全性、 NL 等于 coNL
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复杂性理论—难解性
层次定理的含义:定理中的每一个都能证明时间和空间复杂性类不全 相同,它们形成了一个层次结构,其中时空界限较大的类比时空界限 较小的类包含更多的语言。 相应的概念和结论 在相对化方法中,将修改计算模型,给图灵机一些本质上是“免费” 的信息。依据实际提供给它的信息,图灵机就可能比以前更轻松地解 决某些问题。 电路复杂性 布尔电路、电路族、…… 3SAT 是 NP 完全的
SPACE(f(n)) ={ L | L是被 O(f(n)) 空间的确定型图灵机判定的语言}
NSPACE(f(n)) = { L | L是被 O(f(n)) 空间的非确定型图灵机判定的语言} 萨维奇定理:对于任何函数 f : NR+ ,其中 f(n) n,NSPACE( f(n) ) SPACE( f 2(n) )。 P NP PSPACE=NPSPACE EXPTIME PSPACE完全的、 PSPACE难的 TQBF={< >| 是真的全量词化的布尔公式} PSPACE 完全的
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复杂性理论—时间复杂性
NP中问题举例。
CLIQUE = { <G, k > | G 是包含 k 团的无向图} SUBSET-SUM
NP完全性: NP 中的某些问题的复杂性与整个类的复杂性 相关联。这些问题中任何一个如果存在多项式时间算法,那 么所有 NP 问题都是多项式时间可解的。 语言 A 称为多项式时间映射可归约到语言 B,记为A≤pB, 若存在多项式时间可计算函数 f : **,对于每一个 w, 有 w∈A f(w)∈B。 如果语言 B 满足下面两个条件,就称为NP完全的:

计算理论导引习题答案

计算理论导引习题答案

什么是时间复杂度?请举例说 明。
时间复杂度是评价算法执行时 间快慢的一个指标,通常用大O 表示法来表示。例如,对于一 个简单的顺序查找算法,其时 间复杂度为O(n),表示随着问 题规模n的增加,算法的执行时 间线性增长。
计算模型习题答案详解
习题1
解释图灵机的基本原理和工作过程。
答案
图灵机是一种理论上的计算模型,由一条无限长的纸带和一个读写头组成。读写头可以读取、写入和移动纸带上 的符号,根据当前状态和读取的符号来决定下一步的动作和状态转移。图灵机的工作过程可以模拟任何计算机程 序的执行过程。
RAM模型的扩展与优化
包括引入并行计算、分布式计算等概念,以 提高RAM模型的计算能力和效率。
其他计算模型
量子计算模型
利用量子力学原理进行计算的模型,具有在某些特定 问题上比传统计算机更高的计算效率。
生物计算模型
模拟生物体内信息处理过程的计算模型,如神经网络、 基因算法等。
光计算模型
利用光学原理进行计算的模型,具有高速并行处理和 低能耗等优点。
形式语言与自动机习题答案详解
习题1
解释什么是形式语言,并给出其定义和性质 。
答案
形式语言是பைடு நூலகம்于描述计算机程序的语法和语 义的一种数学工具。它由一组符号和一组规 则组成,可以表示各种不同类型的数据结构 和算法。形式语言具有确定性、封闭性和可 计算性等性质,这些性质使得我们可以对计
算机程序进行精确的描述和分析。
Python语言基础 掌握Python语言的基本语法、数 据类型、控制结构、函数等,以 及常用的Python库和框架。
其他编程语言 了解其他常见的编程语言,如C#、 JavaScript、Go等,以及它们的 特点和应用场景。

计算机导论——以计算思维为导向(第4版)-教学大纲

计算机导论——以计算思维为导向(第4版)-教学大纲

《计算机导论》教学大纲说明:教师可根据课时和学校特点适当选择、调整教学安排。

一、课程简介实证思维、逻辑思维和计算思维是人类认识世界和改造世界的三大思维。

计算机的出现为人类认识世界和改造世界提供了一种更有效的手段,以计算机技术和计算机科学为基础的计算思维已成为人们必须具备的基础性思维。

如何以计算机思维为切入点,通过重构《大学计算机》的课程体系和知识结构,促进计算思维能力培养,提升大学生综合素质和创新能力是大学计算机课程改革面临的重要课题。

这些不断变化的情况要求对目前《大学计算机》的课程体系进行改革。

所以,如何明确、恰当地将计算思维融入知识体系,培养当代大学生用计算机解决和处理问题的思维和能力,从而提升大学生的综合素质,强化创新实践能力是当前的迫切要求。

1.教学目标(1)基本目标《大学计算机》教学不仅承担着传承知识,更肩负着创新知识的使命。

因此,在传授知识的同时更应培养学生的学习能力、解决问题的能力、交流能力、团队合作能力和创新能力,使他们能更快地适应未来工作的需求。

分层次课程体系体现《大学计算机》课程教学的实效性和针对性,以“全面提高计算机公共课程教学质量,培养学生良好的信息化素养,计算思维品质和计算机应用技能,为学生的后续专业学习提供良好的支持”为核心目标。

(2)高级目标研究性教学在培养学生的综合能力的过程中将发挥越来越重要的作用,它将成为综合性实践课程的主要教学方法。

学习的过程是参与的过程,是创造的过程而非盲目接受的过程。

学生积极的思维习惯和探究问题的意识应该在课程教学中得到培养。

在实现基本目标的基础上,实现高级目标:◆提升学习愿望,学习目标;◆增强学生的自我意识;◆运用已有知识学习新事物;◆教授特定领域和特定课程的学习策略;◆潜移默化,完善学生的人格。

2.实践环节实践性教学内容的设置遵循以下原则:(1)课程实验采用集中实验和自主实验相结合的原则。

其中,集中实验根据课程安排到统一的实验室进行实验;自主实验则由学生利用自己的机器或学校内外公有计算机实验室自主完成实验任务。

唐良荣《计算机导论-计算思维和应用技术》第4章 算法基础A

唐良荣《计算机导论-计算思维和应用技术》第4章 算法基础A

“算法就是任何定义明确的计算步骤,它接收一些值或集合作为输入,并产生一些值或集 合作为输出。这样,算法就是将输入转换为输出的一系列计算过程”。
• 程序不一定都是算法,程序不一定满足有穷性。 • 程序是算法在计算机上的实现。
4.1.1 算法的定义 2、算法的基本特征
(1)有穷性 (2)确定性
• 算法必须在有穷步后结束。
4.1.3 算法的评估 2、算法性能的度量
• 从算法时间复杂度和空间复杂度评价算法优劣。 • 算法运行时间取决于以下因素:
(1)硬件速度
• • • •
第20页 共66页
(2)程序语言
(3)编译质量 (4)问题规模
如CPU工作频率,CPU内核数,内存容量等。 编程语言级别越高,执行效率越低。 编译系统对程序优化较好时,生成的执行程序质量较高。 求100以内的素数与求10 000以内的素数执行时间必然不同。
第12页 共66页
4.1.2 算法的表示 4、用N-S图表示算法
• • • • • N-S流程图没有流程线,算法写在一个矩形框内; 每个处理步骤用一个矩形框表示; 处理步骤是语句序列; 矩形框中可以嵌套另一个矩形框; N-S图限制了语句的随意转移,保证了程序的良好结构。
第13页 共66页
4.1.2 算法的表示
4.1.2 算法的表示 3、用流程图表示算法
• 流程图由特定意义的图形构成,它能表示程序的运行过程。 • 流程图规定:
• • • • • • • • 圆边框表示算法开始或结束; 矩形框表示处理功能; 平行四边形框表示数据的输入或输出; 菱形框表示条件判断; 圆圈表示连接点; 箭头线表示算法流程; Y(是)表示条件成立; N(否)表示条件不成立。
Ο (n log n) 线性对数阶 Ο (n2) Ο (n3) 平方阶 立方阶 指数阶 阶乘阶

计算理论导引习题答案[第2版]CHAP5new

计算理论导引习题答案[第2版]CHAP5new

5.1 证明EQ CFG 是不可判定的。

解:只须证明ALL CFG ≤m EQ CFG 即可。

构造CFG G 1,使L(G 1)=∑*。

设计从ALL CFG 到EQ CFG 的归约函数如下: F=“对于输入<G >,其中G 是CFG :1)输出<G ,G 1>。

”若<G >ALL CFG ,则<G ,G 1>EQ CFG 。

若<G >ALL CFG ,则<G , G 1>EQ CFG 。

F 将ALL CFG 归约到EQ CFG 即ALL CFG ≤m EQ CFG∵ALL CFG 是不可判定的,∴EQ CFG 是不可判定的。

5.2证明EQ CFG 是补图灵可识别的。

证明:注意到A CFG ={<G,w>|G 是能派生串w 的CFG}是可判定的。

构造如下TM : F=“输入<G ,H>,其中G ,H 是CFG ,1) 对于字符串S 1, S 2,,重复如下步骤。

2) 检测S i 是否可以由G 和H 派生。

3) 若G 和H 中有一个能派生w ,而另一个不能,则接受。

”F 识别EQ CFG 的补。

5.3 略。

5.4 如果A m B 且B 是正则语言,这是否蕴涵着A 也是正则语言?为什么? 解:否。

例如:对非正则语言A={0n 1n |n 0}和正则语言B={0},可以构造一个可计算函数f 使得:f(w)=⎩⎨⎧≠=n n nn 10w 1,10w 0, 于是w A f(w)B,故A m B 。

5.5 证明A TM 不可映射规约到E TM 。

证明:反证法假设A TM m E TM , 则有TM m TM E A ≤。

而A TM 的补不是图灵可识别的,从而可知E TM 的补也不是图灵可识别的。

下面构造一个识别E TM 的补的图灵机S :S=“输入<M>,M 是TM,1) 对i=1,2,…重复下一步。

2) 对S 1,S 2,…,S i 模拟M 运行i 步,若有接受,则接受。

[计算机导论——基于计算思维视角(第4版)][王玉龙,等] 笫1章 计算思维概述

[计算机导论——基于计算思维视角(第4版)][王玉龙,等] 笫1章   计算思维概述
应用
数据处理、工业控制、科学计算
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第1章 计算思维概述
3. 第三代电子计算机
特点
使用中、小规模集成电路作为逻辑开关元件; 开始使用半导体存储器。辅存仍以磁盘,磁带为主; 外部设备种类和品种增加; 开始走向系列化、通用化和标准化; 操作系统进一步完善,高级语言数量增多。 计算机的体积、重量进一步减小,运算速度和可靠性进一步提高
晶体管
第1章 计算思维概述
1. 第一代电子计算机
特点
采用电子管作为逻辑开关元件; 存储器使用水银延迟线、静电存储管、磁鼓等; 外部设备采用纸带、卡片、磁带等; 使用机器语言,50年代中期开始使用汇编语言,但没有操作系统 体积庞大 、笨重 、耗电多、 可靠性差、 速度慢、 维护困难
典型机器
ENIAC、EDVAC、UNIVAC、 IBM 701、 IBM 650
按应用
通用计算机 (General Purpose Computer) 专用计算机 (Special Purpose Computer)
综合性能指标
巨型机 (Super Computer) 大型机 (Main Frame Computer) 小型机(MiniComputer) 微型机(MicroComputer) 工作站(Workstation) 服务器(Server) 网络计算机 (Net Computer)
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第1章 计算思维概述
现代计算机发展的杰出人物
图灵对现代计算机贡献:建立了图灵机的理论模型,发展了可计算 性理论;提出了定义机器智能的图灵测试。 冯·诺依曼贡献:建立现代计算机基本结构,即冯·诺依曼结构。
整个系统是由五大基本部件组成,即由运算器、控制器、存储器、输入设备、 输出设备组成; 采用二进制,使用机器语言,指令通过操作码来完成简单的 操作; 采用存储程序的思想,对计算进行集中的顺序控制。

唐常杰翻译的计算理论导引

唐常杰翻译的计算理论导引

内容 Chapters 0 - 8.3 (up to the PSPACE-completeness of TQBF)
27.02.2019 1
关于选择教材的体会
2001-2002 我们采用教材为: Lewis, Harry R., and Papadimitriou, Christos H., Elements of the Theory of Computation, 2nd ed. Prentice-Hall, 1997.
27.02.2019
27.02.2019 2

电子教案下载
电子教案可在下面三个网址 下载: 川大计算机学院: /~tangchangjie/teach/tang_teaching.htm 川大教师主页: /waim03/scu_cs/teach/tang_teching.htm 后两各地址 可能更新 及时一些。
2003-2006 采用 Sipser, Michael, Introduction to the Theory
of Computation. PWS Publishing Company, 1997. (Both first and second printing are okay.)
这两本书 是目前世界上主要大学采用最多的教材。 经验表明,如果学生数学基础好,用前者较好,如学生计算机 基础好,用后者更受学生欢迎。 目前欧美大学中计算机专业 用后者的大学越来越多。网上赞誉 甚多
四川大学计算机学院 可计算理论 课程说明和教学计划(2006.2-7)
学分3 时间 周学时 4 每周三 8:00-11:35 任课教师 唐常杰 地点 研 3-301
教材 Material: Michael Sipser (MIT)

计算理论导引习题答案

计算理论导引习题答案

当j≠0,uxz=0p1p-i#0p-j1p不在该语言中 当j=0,uvvxyyz中左侧的长度大于右侧,也不 再该语言中。
因此该语言不是上下文无关的
2){t1#t2##tk|k2,ti{a,b}*,且存在ij使得 ti=tj}。 令S=apbp#apbp,p为泵长度
三、完成下述操作
1.给出识别语言(01001010)*的NFA;
0
0
0,1
1 q0
1 q1
1 q2
q3
3){w|w含有子串0101};
1
0,1
0 q0
1 q1
0
q2
q3
1
q4
0
0
2. 写出下述语言的正则表达式。 1){w|w不含子串110}; (0∪10)*1* 2){w|w的长度不超过5}; ε∪∑∪∑∑∪∑∑∑∪∑∑∑∑∪∑∑∑∑∑ 3){w|w是除11和111外的任意串}; ε∪0∑*∪10 ∑*∪110 ∑*∪ 111 ∑ ∑*
ε ε
0
ε
1
q2
q3
q4
q5
ε
ε
q0
q1
ε
q6
0
ε q7
0
q8
q9
ε
1
q10
q11
ε
q12 0
q13 ε
1 q14
ε q15
0 q16
q17
ε
2.下面是一个识别语言M2={0i1j2k |i,j,k≥0 且i=j
或 i=k} 的PDA M2的状态图,请将此PDA转换为
CFG。
1,0->ε
2,ε->ε
3. 设集合T={0,1},用T中元素构造序列,最多 可构造( D )条序列。 A、1 B、 2 C、3 D、无穷 4. DFA和NFA的区别在于( A )。 A、两者的转移函数的值域不同 B、NFA能够识别的语言DFA不一定能够识别 C、DFA能够识别的语言NFA不一定能够识别 D、NFA比DFA多拥有一个栈
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4. q1 is the start state, 5. F={q2}. how °{1}*°{0}∪ ∪ by ° ∪°∗ {0}*°{1}to describe A {1})°{1}*∪ {0}*°operations?(∪,°,∗) 0*11*0(0∪1)1*∪0*11* the regular°{1}°{1}* ∪ °({0}∪ ∪ °
CHAPTER 2 COMPUTATIONAL MODELS(3)
A={w|w contains at least one 1 and even number of 0s follow the last 1}
0 1 0,1 q1 1 q2 0 q3
1.Q ={q1, q2, q3}, 2. Σ ={0,1}, 3. δ is desribed as 0 1 q1 q1 q2 q2 q3 q2 q3 q2 q2
CHAPTER 2 COMPUTATIONAL MODELS(3)
•Regular Expressions FORMAL DEFINITION OF A REGULAR EXPRESSION Say that R is a regular expression if R is 1.a for some a in the alphabet Σ, 2.ε, 3. ∅, 4.(R1∪R2), where R1 and R2 are regular expressions, 5.(R1°R2), where R1 and R2 are regular expressions,or * 6.(R1), where R1 is a regular expression.
CHAPTER 2 COMPUTATIONAL MODELS(3)
PROOF IDEA M=(Q, Σ, δ, q1,F), A=L(M), p is the number of states of M, s=s1s2…sn is a string in A of length n ,where n≥p. r1,…,rn+1 is sequence of states that M enters while computing s. So, n+1>p. In r1,…,rp+1, there must be a special state which occurs twice. r1,…, rj ,…, rk ,…, rp+1,…,rn+1, where rj=rk, j≠k and k≤p+1. x=s1…sj-1, y=sj…sk-1, z=sk…sn. y z x r1→ rj, rj→rk, rk→rn+1. When i=0, for s1…sj-1sk…sn=xz there is r1,…,rk ,…, rp+1,…,rn+1. When i>0, for s1…sj-1sj…sk-1…sj…sk-1sk…sn=xy iz.
CHAPTER 2 COMPUTATIONAL MODELS(3)
0*1 1* ε 0 ∪ 0*11* ∪ 0*11*0 (0∪1) 1* ε qs 1 ε q2 1 0 0∪1 ∪ q3 (0∪1)1* ε ∪
qs
q1
ε0*1 0*11* 0
CHAPTER 2 COMPUTATIONAL MODELS(3)
a sequence of states q0,q1, … ,qk exists such that 1.q0=qstart is the start state, 2.qk=qaccept is the accept state,and 3.for each i, we have wi∈L(Ri), where Ri=δ(qi-1,qi). ∈
ε qs ε q1 1 q2 0 0∪1 ∪ q3
CHAPTER 2 COMPUTATIONAL MODELS(3)
A GNFA accept a string w in Σ* if w=w1w2…wk, where each wi is in Σ* and a sequence of states q0,q1, … ,qk exists such that 1.q0=qstart is the start state, 2.qk=qaccept is the accept state,and 3.for each i, we have wi∈L(Ri), where Ri=δ(qi-1,qi). CONVERT(G): 1.Let k be the number of states of G. 2.If k=2, then Q must consist of a start state, an accept state, and a single arrow connecting them and labeled with a regular expression R. Return the expression. 3.If k>2,we select any state qdrip∈Q different from qstart and qaccept and let G’ be the GNFA (Q’, Σ, δ’ qstart,qaccept ) δ’(qi,qj)=(R1)(R2)*(R3)∪(R4),for R1= δ(qi,qdrip), R2= δ(qdrip,qdrip) ∪ R3=δ(qdrip,qj), R4= δ(qi,qj). pute CONVERT(G’) and return this value.
CHAPTER 2 COMPUTATIONAL MODELS(3)
CLAIM 2.1 For any GNFA G,CONVERT(G) is equivalent to G. PROOF IDEA 1. For any GNFA G(Q, Σ, δ, qstart,qaccept), if |Σ|=2, then CONVERT(G) is equivalent to G obviously ; 2. Assume that the claim is true for G with |Σ|=k-1; Let G’ is a GNFA converted from G by CONVERT(G) and |G’|=k 1, so for G’ the claim is true. If we can prove that G is equivalent to G’, then the claim is also true for G with |Σ|=k. So we should prove that any string w=w1w2…wk accepted by … G can also be accepted by G’, vice versa.
•NONREGULAR LANGUAGES Σ={0,1} C={w|w has an equal number of 0s and 1s} D={w|w has an equal number of occurrences 01 and 10 as substrings} THEOREM 2.7 Pumping lemma If A is a regular language, then there is a number p (the pumping length) where, if s is any string in A of length at least p, then s may be divide into three pieces, s=xyz, satisfy the following conditions: 1.For each i ≥0, xy iz∈A ∈ 2.|y|>0, and 3.|xy|≤p. ≤
y i y
there is r1,…, rj,…,rk,…,rj,…,rk,…,rp+1,…,rn+1 . As j≠k and k≤p+1,so |y|>0, |xy| ≤p.
CHAPTER 2 COMPUTATIONAL MODELS(3)
Σ={0,1} B={0n1n|n≥0} ≥ p: the p pumping length p S= 0 1 =xyz 1.When y consists only of 0s, xyyz will have more 0s than 1s; 2.When y consists only of 1s, xyyz will have more 1s than 0s; 3. When y consists of both0s and 1s, xyyz will have the incorrect order of 1s and 0s; Σ={0,1} C={w|w has an equal number of 0s and 1s} p=? s=?
CHAPTER 2 COMPUTATIONAL MODELS(3)
Precedence: *,°,∪ °∪ + R=RR* Rk L(R) Σ={0,1} A={w|w contains a single 1}= L(0*10*) A={w|w has at last one 1}= L(Σ*1Σ*) Σ Σ A={w|w contains the string 001 as substring 1}=L(Σ*001Σ*) Σ Σ A={w|every 0 in w is followed by at last one 1 }= L((01+)*) A={w|w is a string of even length}=L((ΣΣ ΣΣ)*) ΣΣ A={w|the length of w is a multiple of three}=L((ΣΣΣ ΣΣΣ)*) ΣΣΣ A={01,10}=L(01∪10) ∪ Σ ∪ Σ A={w|w starts and ends with the same symbol}= L(0Σ*0∪1Σ* 1∪0∪1) ∪ ∪ (0∪ε ∪ε)1*=01*∪1*,L((0∪ε ∪ε ∪ε)(1∪ε ∪ε ∪ ∪ε ∪ε))={ε,0,1,01},L(1*∅)= ∅, L(∅*)={ε} ε ∅ ∅ ε
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