编译原理--有限自动机

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编译原理 实验1 有穷自动机的构造与实现

编译原理 实验1 有穷自动机的构造与实现
return false;
}
char digitprocess(char buffer, FILE* fp)
{
int i=-1;
while((IsDigit(buffer)))
{
digittp[++i]=buffer;
buffer=fgetc(fp);
}
digittp[i+1]=\0';
return(buffer);
buffer=fgetc(fp);
}
alphatp[i+1]='\0';
return(buffer);
}
int main(int argc, char* argv[])
{
FILE *fp;//文件指针,指向要分析的源程序
char cbuffer;//保存最新读入的字符
if((fp=fopen(sourceFile,"r"))==NULL)//判断源文件是否存在
}
int main(int argc, char* argv[])
{
FILE *fp;//文件指针,指向要分析的源程序
char cbuffer;//保存最新读入的字符
if((fp=fopen(sourceFile,"r"))==NULL)//判断源文件是否存在
printf("文件%s不存在", sourceFile);
(2)无符号整型数,要求长度不超过20。
四、实验结果
1.识别标识符(以字母开始由字母和数字构成的字符串,要求长度不超过10)。
#include <stdio.h>
#include <string.h>

【编译原理】词法分析:正则表达式与有限自动机基础

【编译原理】词法分析:正则表达式与有限自动机基础

【编译原理】词法分析:正则表达式与有限⾃动机基础引⾔: 编译语⾔设计的精髓在于⾃动化过程,即如果要设计⼀门编程语⾔,那么⼀定要设计⼀个⾃动化系统,能够⾃⾏读⼊分析程序员写⼊的程序,将其翻译为机器能够识别的指令等信息。

当然⾼级语⾔的编译不是⼀蹴⽽就的,⽽是通过若⼲步的分解、规约、转换、优化,最后得到⽬标程序。

具体的编译步骤如下: 源程序就是我们写⼊的⾼级语⾔,编译的第⼀步叫做“词法分析”。

词法分析的本质,就是要拆解出语句的每⼀个单词,然后对这个单词的类型进⾏辨识。

⾸先拿中⽂来举例。

⽐如有⼀句话是“我喜欢你”,那么⾸先我们要把这句话拆成“我”、“喜欢”、“你”,然后再逐个分析他们的类型,得到“我”->主语;“喜欢”->谓语;“你”->宾语。

这样我们就把这句话每个单词都分析出来了,也就完成了中⽂的“词法分析”。

那么回到编程语⾔,它的词法分析就是将字符序列转换为单词(Token)序列的过程。

翻译成俗话,就是把我们写的⼤⽚语⾔⽂本分解为⼀个⼀个单词,再输出每个单词的类型。

举⼀个例⼦:int p = 3 + a; 这个语句⾮常简单,即定义⼀个变量p,它的初值为变量a与3的加和。

那么接下来我们要对这个语句进⾏词法分析,⾸先我们要把这段⽂本拆解成单词,拆出来就是'int'、'p'、'='、'3'、'+'、'a'、';'。

对这些单词再进⾏类型的辨识,那么就得到以下结果:语素语⾔类型int关键字p标识符=运算符3数字+运算符a标识符 这样我们就把这段⽂本中的每个单词的类型都分析出来了。

乍⼀看⾮常简单对不对,对于⼈类⽽⾔你只需要⽤⾁眼就可以轻松观察出来每个单词的类型,但对于计算机⽽⾔,它可没有⼈类那样的智能。

如果想要计算机能够识别并分析语素的类型,那就需要我们⼈类来为它构造⼀个⾃动化输⼊和分析的系统。

临沂大学继续教育编译原理-题库

临沂大学继续教育编译原理-题库

编译原理-题库1、关于有限自动机叙述正确的是()A、有限自动机分为确定的有限自动机和不确定的有限自动机B、有限自动机可由状态转换图表达C、有限自动机可由状态转换矩阵表达D、有限自动机可以识别正规集答案:ABCD2、编译原理各阶段的工作都涉及到()A、表格管理B、语法分析C、出错处理D、代码优化答案:AC3、程序语言一般分为()和()A、高级语言B、专用程序语言C、低级语言D、通用程序语言答案:AC4、高级语言的翻译方式有()和()A、汇编方式B、模拟方式C、解释方式D、编译方式答案:CD5、语法分析器的常用方法是()A、自顶向下B、自底向上C、自左向右D、自右向左答案:AB6、请说明你使用的语法分析方法()A、LL1B、OPGC、LRD、YACC答案:ABCD7、数据的逻辑结构有哪些()A、集合结构B、线性结构C、树形结构D、图形结构答案:ABCD8、NFA与DFA的不同之处()A、初态定义不同B、字母表定义不同C、转换函数定义不同D、终态定义不同答案:AC9、A、B、C、D、答案:A 10、A、B、C、D、答案:C 11、A、是B、不是C、无法判断D、可能答案:A12、A、上下文有关B、上下文无关C、正则D、0型答案:C13、A、B、C、D、答案:D14、A、B、C、D、答案:D15、LL(1)文法的充要条件是( )。

A、B、该文法对应的LL(1)分析表中每个项目最多只有一条产生式。

C、A和BD、都不是答案:B16、文法A->aAb|ab生成的语言是( )。

A、{ab}B、{aAb}C、D、答案:C17、以下说法中正确的是( )A、B、C、D、答案:B18、8. 正则式的“*”读作( )。

A、并且B、连接C、正则闭包D、闭包答案:D19、一个LR(0)文法一定是SLR(1)文法。

答案:正确20、在类型声明文法中,类型属性type是继承属性。

答案:正确21、在构造递归下降伪代码时,将非终结符A翻译为一个匹配过程match(A)。

编译原理第三章 自动机基础(1)

编译原理第三章  自动机基础(1)

接受空串的 FA的典型特征!
Ⅱ.第二条通路:FA2
+ ① => ①
∴ L(FA1)={ abnc| n≥0 }
b + ① => ④
bb + ① => ④ => ④

因而
∴ L(FA2)={ bn| n≥0 }
∴ L(FA)={abnc, bn| n≥0}
3.2.3 有限自动机的两种表现形式
【例3.6】有限自动机 :FA=( Q,∑,S,F, ) 其中: Q={1,2,3,4},∑={a,b,c}, S={1,2}, F={3,4}
9.
={abn|n≥0}
10.7. L((a|b)*)= (L(a|b))*={a,b}*
11. 即:由a,b组成的所有符号串(包括空串)集合。
➢基本图形库
=+>
.=+>
=.+ℓ>
=+ℓ>
A
P: E T
F
T | E +T | E -T F | T *F | T /F i|( E )
=>*, =>+ , =>.* , =>.+ , =>l* , =>l+ , =>.l+ ,=>.l*
如 右图有限自动机:
则 L(FA)的 识别过程如下所
+- ①
a b
b ②
c
b
③-
示:
④-
※ L(FA)的生成(或识别)过程示例:
Ⅰ.第一条通路:FA1 ac
+ ① => ② => ③
+- ①

编译原理之有限自动机

编译原理之有限自动机

b
4
5
2.3 有 限 自 动 机
A = {0, 1, 2, 4, 7} B = {1, 2, 3, 4, 6, 7, 8}
状态 A
输入符号 ab B
a
2
3
开始
0
1
a
b
6
7
8
9
b
4
5
2.3 有 限 自 动 机
A = {0, 1, 2, 4, 7} B = {1, 2, 3, 4, 6, 7, 8}
识别器:是一个程序,取串x作为输入,当 x是语言的句子时,它回答“是”,否则回 答“不是”。 状态转换图(有限自动机)识别器 确定/不确定有限自动机——时空权衡问题
确定有限自动机:快,空间大
2.3 有 限 自 动 机
2.3.1 不确定的有限自动机(简称NFA)
一个数学模型,它包括: 状态集合S;
缺点:1、输入字 符包括
NFA能到达的所有状态:s1, s2, …, sk,则 DFA到达状态{s1, s2, …, sk}
2.3 有 限 自 动 机
输入符号
状态 a
b
a
2
3
开始
0
1
a
b
6
7
8
9
b
4
5
2.3 有 限 自 动 机
A = {0, 1, 2, 4, 7}
状态 A
输入符号 ab
a
2
3
开始
0
1
a
b
6
7
8
9
输入符号 ab BC BD
a
2
3
开始
2.2 词法记号的描述与识别

编译原理第三章_有穷自动机

编译原理第三章_有穷自动机
5
例 过河问题 分析(续)
初始状态:MWGC-φ;终止状态:φ-MWGC。 g
MWGC-φ
WC-MG
问题:
6
例 过河问题 状态转换图
起始 g
MWGC-φ g
g φ-MWGC
g
7
WC-MG
m
m MWC-G
w
w
c
C-MWG
c W-MGC
g
g
MGC-W c
MG-WC
w
m
c G-MWC
m
gg MWG-C
+dd. ddd;
输入符号串
数字 数字
SB
.
数字
+
A
H
-.
数字
.G
接收:若扫描完输入串, 且在一个终止状态上结 束。
数字 阻塞:若扫描结束但未 停止在终止状态上;或 者为能扫描完输入串 (如遇不合法符号)。
不完全描述:某些状态 对于某些输入符号不存 在转换。
练习:+34.567 .123 3.4.5
w
有穷自动机(FA)
数字系统:可以从一个状态移动到另一个状态;每次 状态转换,都上由当前状态及一组输入符号确定的;可以 输出某些离散的值集。
FA:一个状态集合;状态间的转换规则;通过读头来 扫描的一个输入符号串。
读头:从左到右扫描符号串。移动(扫描)是由状态 转换规则来决定的。
8
读头
一个FA的例子
(3)运行: 串f(,Q,且t1tt21)∈= Σf(,f(Qt1,t2t1∈), Σt2*),其中Q∈K, t1t2为输入字符
17
例3
题:试证abba可为例1的DFA M所识别(所接受)。

编译原理第三版复习

编译原理第三版复习

图 3-8
句型(S,(a))的语法树
3.9 考虑文法 G[S]: S→(T) | a+S | a T→T,S | S 消除文法的左递归及提取公共左因子, 然后对每个非终结符写出不带回溯的 递归子程序。 【解答】 消除文法 G[S]的左递归: S→(T) | a+S | a T→ST′ T′→,ST′| ε 提取公共左因子: S→(T) | aS′ S′→+S | ε T→ST′ T′→,ST′| ε
S 1 2 a 1 1 b 2 2
图 2-18
习题 2.7 的最简 DFA
图 2-19
正规式(a | b)*b 对应的 NFA
图 2-20
图 2-19 确定化后的状态转换矩阵
比较图 2-20 与图 2-17,重新命名后的转换矩阵是完全一样的,也即正规式(a | b)*b 可以同样得到化简后的 DFA 如图 2-18 所示。因此,两个自动机完全一样, 即两个正规文法等价。 (2) 对图 2-18,令 A 对应状态 1,B 对应状态 2,则相应的正规文法 G[A] 为 G[A]:A→aA | bB | b B→aA | bB | b G[A]可进一步化简为 G[S]:S→aS | bS | b(非终结符 B 对应的产生式与 A 对 应的产生式相同,故两非终结符等价,即可合并为一个产生式)。 3.2 令文法 G[N]为 G[N]: N→D | ND D→0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 (1) G[N]的语言 L(G)是什么? (2) 给出句子 0127、34 和 568 的最左推导和最右推导。 【解答】 (1) G[N]的语言 L(G[N])是非负整数。 (2) 最左推导:
图 2-5
正规式(ab)*a 对应的 NFA

nfa转换为dfa编译原理 c++

nfa转换为dfa编译原理 c++

nfa转换为dfa编译原理 c++有限自动机(NFA)和确定有限自动机(DFA)是计算机科学中有限状态自动机的两种形式。

NFA可以接受多个转移状态,而DFA则只能有一个转移状态。

NFA到DFA的转换是一个重要的编译原理问题。

以下是NFA转换为DFA的步骤:1. 确定NFA的开始状态和接受状态。

2. 对于每个输入符号,确定NFA的转换规则和转换后的状态。

3. 重复第二步,直到我们不能获得新的状态。

4. 标记DFA中的状态,即从NFA的多个状态中派生出的状态。

5. 为DFA添加开始状态和接受状态。

开始状态是NFA的开始状态的ε闭包。

6. 对于每个输入符号,使用NFA的转移规则来定义DFA中的转移。

7. 扫描DFA的状态表,并删除不可到达的状态。

下面是在C++中实现的NFA到DFA转换过程的伪代码://定义状态类class State{public:string name;unordered_map<char, set<string>> transitions;bool is_final_state;};//定义NFA类class NFA{public:State start_state;set<State> final_states;unordered_set<State> all_states;};//定义DFA类class DFA{public:State start_state;set<State> final_states;unordered_set<State> all_states;};//NFA转换为DFADFA ConvertToDFA(NFA nfa){//创建DFA对象DFA dfa;//确定开始状态dfa.start_state = nfa.start_state;//确定接受状态dfa.final_states = nfa.final_states;//添加开始状态到DFA的所有状态dfa.all_states.insert(dfa.start_state);while (有新的状态可以加入DFA){//从DFA中选择一个未标记的状态State current_state = 选择一个未标记的状态;for (每个输入符号a){//根据当前状态的a过渡创建新状态State new_state = 创建新状态;//从当前状态开始,获得状态a的ε闭包set<State> epsilon_closure = current_state.获取状态a的ε闭包;//通过NFA的规则从当前状态和ε闭包中跳转到新状态set<State> transition_states = 通过NFA规则从当前状态和ε闭包中跳转到新状态;//确定新状态是否应该成为DFA的接受状态bool is_final_state = 确定新状态应该成为DFA的接受状态;//设置新状态的属性new_ = 新状态的名称;new_state.transitions = 转移函数;new_state.is_final_state = is_final_state;//将状态添加到DFA中dfa.all_states.insert(new_state);}}return dfa;}这是将NFA转换为DFA的基本伪代码。

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(4)S∈K,是唯一的初态;
(5)Z是K的子集,是一个终态集,终态也称为可接收状态或 结束状态。
12
确定的有穷自动机DFA的表示
3.2.1 状态转换图
设DFA有m个状态,n个输入字符,那么这个图含有m 个状态结,每个结点最多有n条箭弧射出和别的结点相连接, 每条弧用Σ中的一个不同输入符号作记号。整个图含有唯一 的一个初态和若干个(可以0个)终态结。
10
3.2 有穷自动机的形式定义
DFA: Deterministic Finite Automata NFA: Nondeterministic Finite Automata
DFA的定义
定义3.1 一个确定的有穷自动机(DFA) M是一个五元组: M = ( K, Σ, f, S, Z )
(1)K是一个非空有穷集合,它的每一个元素称为一个状态;
解:该DFA M的状态图:
0
a
b b
1
a 2
a
3 b
a, b
14
确定的有穷自动机DFA的表示(续)
3.2.2 状态转换矩阵
矩阵的行表示状态,列表示输入字符,矩 阵元素表示相应的状态行在输入字符列下的新 的状态,即f(k,a)的值。
15
例2(题同1)
解:该DFA M的矩阵表示
状态 0 1 2 3 字符 a 1 3 1 3 b 2 2 3 3
例1:(1)到此为止是偶数个a和偶数个b; (2)到此为止是奇数个a和偶数个b; (3)到此为止是偶数个a和奇数个b; (4)到此为止是奇数个a和奇数个b。 根据每种可能性设计一个状态,并根据可能的输入 符号来设计状态之间的转移条件。 a a 2 b b b 3 a a b
1
4
30
设计有限自动机(续)
例2:设计有限自动机M,识别含有00作为子串的 所有{0,1|*上的字符串组成的语言。 如:0010,1001,110001001 解:3种可能性: (1)到此为止未看到模式“00”的任何符号;
(2)到此为止看见了一个0;
(3)到此为止已经看见整个模式“00”。
31
设计有限自动机(续)
例2自动机的状态转换图为:
1 q 1 0 q0 0 0,1 q00
或者为(NFA):
0,1 q 0 q0 0
0,1
q00
32
NFA和DFA的关系
DFA是NFA的一个特例。 • • 对于每个NFA M,存在一个DFA M’,使得L(M)=L(M’) 对于任何两个有穷自动机M和M’,如L(M)=L(M’)则称 M和M’是等价的。
问题:
6
例 过河问题 状态转换图
起始 MWGC-φ
g g g g φ-MWGC g MGC-W MG-WC m m
WC-MG
m m
MWC-G w
w c
c W-MGC
g g
C-MWG g c w c
MWG-C w
G-MWC
7
有穷自动机(FA)
数字系统:可以从一个状态移动到另一个状态;每次 状态转换,都上由当前状态及一组输入符号确定的;可以 输出某些离散的值集。
25
补充:递归思想构造文法
在某些复杂的语言中,字符串可能包含一种结构, 它递归地作为另一种(或者同一种)结构的一部分而出 现,可利用递归思想来构造对应的文法。 例1:定义语言L={ω| ω中a和b的个数相同}的文法。 解:先构造出基础情况的文法: S-> ab | ba | ε 再递归地构造出归纳情况的文法(新的生成式不能改变a和 b的个数关系): S-> Sab | aSb | abS | Sba | bSa | baS
0 0
0
1
0
a b b
1 a
a 3
a, b
2
b
16
3.2.3 有关自动机术语
(1)道路:对于Σ*中的任何字α,若存在一条从初态到某终 态的路径。
(2)识别:道路上所有弧的标记连接成的字等于α,则称α 可为DFA M所识别(所接受)。
即若t∈Σ*, f(S,t)=P,其中S为DFA M的初始状态, P∈Z(终态集)。 若M的初态结同时也是终态结,则空字ε可为M所识别, 即Q∈K, f(Q, ε)=Q (3)运行: f(Q, t1t2) = f(f(Q, t1), t2),其中Q∈K, t1t2为输入字符 串,且t1 ∈Σ,t1t2 ∈Σ*
17
例3
题:试证abba可为例1的DFA M所识别(所接受)。
a 1 b b 2 a b a 3 a, b
解:∵f(0, abba) Nhomakorabea
0
= f(f(0,a), bba)= f(1, bba)
= f( f(1,b), ba) = f(2, ba) = f(f(2,b), a) = f(3, a) =3 ∴ 得证
(2)Σ是一个有穷字母表,它的每一个元素称为一个输入字 符; Σ也称为输入符号字母表
11
确定的有穷自动机DFA的定义(续)
(3) f是从Σ×K到K的单值部分映射;
f(ki,a)=kj, 其中ki∈K,kj∈K
说明:当前状态为ki ,输入字符a时,将转换到下一个 状态kj ,把kj称为ki的一个后继状态。 DFA的确定性就表现在f是单值函数,即对任意状态k∈K, 输入符号a∈Σ,f(k,a)唯一确定一个状态。
16种状态中的某些状态,是不应该引入系统的,例如 GC-MW,有关死活。
人所进行的摆渡活动,可作为系统的输入。人可单独 过河(输入为M),带着狼过河(输入为W),带着羊过 河(输入为G)或者是带着菜过河(输入为C)。 问题:初始状态应该是什么?终止状态应该是什么?
5
例 过河问题 分析(续)
初始状态:MWGC-φ;终止状态:φ-MWGC。 g MWGC-φ WC-MG
3
例 过河问题
题目
一个人带着一头狼、一头羊以及一棵青菜,处于河的 左岸,需要渡到河的右岸。有一条小船,每次只能携带人 和其余的三者之一。不能让狼和羊单独在一起,无论在左 岸还是右岸,否则狼会吃掉羊。同样,也不能让羊和青菜 单独一起。 如何才能安全渡过河呢?
4
例 过河问题 分析
观察每次摆渡后河两岸的局势,使问题模型化。 人(M),狼(W),羊(G),菜(C)。存在有16 种子集,用连字号”-”连接子集的对偶表示状态,例如: MG-WC,表示:人和羊在左岸,狼和菜在右岸。
24
有关非确定有穷自动机的术语
对于Σ*中的任何一个串t可被NFA M识别是指: 若对这个字(串)t存在一条从某个初态结到某一 个终态结的道路,且这条道路上所有弧的标记字依 序连接起来的字(不理睬那些标记为ε的弧)等于t, 则t可识别(或可接受) 若M的某些结点既是初态结也是终态结,或存 在一条从某个初态结到某个终态结的ε道路,则空 字ε可为M所识别(所接受)。
20
3.2.5 不确定的有穷自动机(NFA)的定义
定义3.4 一个不确定的有穷自动机NFA N也是一个五元组: M = ( K, Σ, f, S, Z ) (1)K是一个有穷集合,它的每一个元素称为一个状态; (2)Σ是一个有穷字母表,它的每一个元素称为一个输入字符; Σ也称为输入符号字母表 (3) f是一个K×Σ*到K的子集的映射: f : K×Σ*→2k (4)S是K的子集,是非空的初态集; (5)Z是K的子集,是一个终态集,也称可接收状态或结束状态。
S->aaS | bbS | abA | baA ……
A->aaA | bbA | abS | baS | ε……
27
补充:如何设计有限自动机
如同文法的设计,自动机的设计也是一个创造过程。 有一种做法,在设计各种类型的自动机时都很有帮助, 即采用一种心理上的技巧,把自己放在要设计的机器的 位置上,考虑自己该如何实现自动机的任务。 假定自己是一台有限自动机,接受到一个输入符号 串时,必须确定到目前为止所看到的字符串是否可为该 自动机所识别。为了能够判断这一点,必须估算出识别 时需要记住哪些关键的东西。 为什么不记住所有看到的东西呢?因为你是一台有 限自动机,只有有限个状态,而这些状态是你记住事情 的唯一办法。输入串可能很长,而你不可能记住所有的 事情。 幸运的是,许多语言只需要记住某些关键的信息就 可以了。
FA:一个状态集合;状态间的转换规则;通过读头来 扫描的一个输入符号串。 读头:从左到右扫描符号串。移动(扫描)是由状态 转换规则来决定的。
8
读头
一个FA的例子
d d d ;
数字
+ d d .
输入符号串
S
数字
B
数字
.
数字
接收:若扫描完输入串, 且在一个终止状态上结 束。
+
A
.
H
数字
-
阻塞:若扫描结束但未 停止在终止状态上;或 者为能扫描完输入串 (如遇不合法符号)。
26
递归思想构造文法 (续)
例1:求一个文法G,使得L(G)即该文法的语言是奇数个 a和奇数个b的组合。 解: 因为语言是奇数个a和奇数个b的组合,所以打头 的最小语言有四种组合: aa bb ab ba 定义S和A,S是表示奇数个 a和奇数个b的组合,而 A是表示偶数个a和偶数个b的组合。 开始递归构造文法:
18
3.2.4 有关确定有穷自动机的结论
把DFA M所能接受的所有字(字的全体)记 为L(M)。
Σ上的一个字集V∈Σ*是正规的,当且仅当存 在一个Σ上的确定有穷自动机M,使得L(M)=V。
19
有限自动机识别的语言 例子
例:下图中的自动机所能识别的语言是什么?
b a q1 a
q0 b
a
q3 q2 b
分类:确定的有穷自动机(DFA) 不确定的有穷自动机(NFA)
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