有限自动机理论03章有限状态自动机

合集下载

有限状态自动机

有限状态自动机
有限自动机的概念
具有离散 输入 输出系统的一种数学模型 (可以没有输出,比较特殊的也可以没有输 入).
有限的状态 状态+输入状态转移 每次转换的后继状态都唯一 DFA 每次转换的后继状态不唯一 NFA
College of Computer Science & Technology, BUPT
定义: δ’(q,ωa)=δ(δ’(q,ω),a)
对于DFA:δ’(q,a)=δ(δ‘(q, ),a)=δ(q,a),即对 于单个字符时δ和δ'是相等的。为了方便,以后在 不引起混淆时用δ代替δ'
College of Computer Science & Technology, BUPT
11
扩展转移函数适合于输入字符串
L(M) = ω ( q0 , ω) F
例:T = {0,1}
1
0
Start
1
2
1
0
接收含有奇数个0的任意串
College of Computer Science & Technology, BUPT
6
有限自动机的五要素
有限状态集 有限输入符号集 转移函数 一个开始状态 一个终态集合
Start
1
q0
0
0
q2 1
1 q1
0
0
q3
1
College of Computer Science & Technology, BUPT
7
三、DFA的形式定义
定义: DFA是一个五元组 M=(Q,T,δ,q0,F) Q: 有限的状态集合 T: 有限的输入字母表 δ: 转换函数(状态转移集合): Q×T Q q0: 初始状态, q0 Q F: 终止状态集, F Q

10-第三章 有限自动机与词法分析器

10-第三章  有限自动机与词法分析器
其编译过程采用一趟扫描方式 以语法、语义分析程序为核心 词法分析程序和代码生成程序都作为一个过程,当语法分 析需要读单词时就调用词法分析程序,而当语法、语义 分析正确,需要生成相应的目标代码时,则调用代码生 成程序。 表格管理程序实现变量,常量和过程标识符的信息的登 录与查找。 出错处理程序,对词法和语法、语义分析遇到的错误给 出在源程序中出错的位置和与错误 性质有关的编号,并 进行错误恢复。
ε 1 ε
SFA(A)
ε
SFA(B) ε
ε SFA(B)
SFA(A)
1 正则表达式到有穷自动机

结构化自动机
– RE = A*
ε 1 ε SFA(A) ε ε
1 正则表达式到有穷自动机

结构化自动机举例
– – – – – – – a a| b ab a* a(b|c) (a|b)(a|c) (a|b)c*
1 正则表达式到有穷自动机

正则表达式到有穷自动机的转换
– 正则表达式到NFA – NFA到DFA转换 – DFA极小化 – DFA等价性
1 正则表达式到有穷自动机

结构化自动机
– RE = ε –RE = a
1
ε
2
1
a
2
1 正则表达式到有穷自动机

结构化自动机
– RE = A | B – RE = AB
词法分析过程GETSYM所要完成的任务: –读源程序(getch) –滤空格 –识别保留字 –识别标识符 –拼数 –识别单字符单词 –拼双字符单词
实验报告格式

格式
– – – – 实验目的 主要软件 分析过程(算法、重点语句、对应书中的原理) 实验的结论、建议与设想

有限状态自动机

有限状态自动机
正则表达式
有限状态自动机是正则表达式处理的基础,用于匹配字符串中的特 定模式。
05
有限状态自动机的优缺点
优点
简单易理解
有限状态自动机是一种简单直观的模型,其结构和行为都 可以很容易地理解和描述。
01
高效处理
由于其有限的状态集合,有限状态自动 机在处理某些类型的问题时非常高效。
02
03
可预测性
有限状态自动机的行为是确定性的, 也就是说,给定相同的输入,有限状 态自动机将始终产生相同的结果。
研究方向
并发有限状态自动机
研究并发有限状态自动机的理论、性 质和算法,以及它们在并发系统中的
应用。
模糊有限状态自动机
研究模糊有限状态自动机的理论、性 质和算法,以及它们在模糊系统和模
糊控制中的应用。
概率有限状态自动机
研究概率有限状态自动机的理论、性 质和算法,以及它们在随机系统和不 确定性处理中的应用。
03 FPGA实现
使用现场可编程门阵列(FPGA)实现有限状态自 动机,通过配置逻辑门实现状态转移。
软件实现
01 编程语言实现
使用高级编程语言(如Python、Java、C)编写 有限状态自动机的程序,通过编程语言语法实现 状态转移。
02 脚本语言实现
使用脚本语言(如Shell脚本、Python脚本)编写 有限状态自动机的程序,通过脚本语言执行状态 转移。
缺点
适用范围有限
01
有限状态自动机在处理复杂问题时可能会遇到困难,因为这些
问题可能需要无限的或连续的状态。
缺乏灵活性
02
由于其有限的状态集合,有限状态自动机在处理某些问题时可
能不够灵活。
无法处理非确定性问题

第3章-3-有限自动机.解析

第3章-3-有限自动机.解析

种性质的FA称为非确定的FA(NFA:
Nondeterministic FA)
二、非确定有穷状态自动机
a A aa
S ab Z a
bB b a
例如:文法G3.1 Z → Za|Aa|Bb A → Ba|Za|a B → Ab|Ba|b
二、非确定有穷状态自动机
一个非确定的有穷自动机(NFA)M是一 个五元组:N=(K,Σ,f,S0,Z)其中
DFA f的定义
2.为定义DFA所接受(或识别)的符号串集合,我们
先将其转换函数f 的定义域拓广到 f^: K* : (1)f^ (s,)=s, sK; (2)f^ (s,aw)=f^ ( f(s,a),w), sK,a,w*;
对于x* ,f^(s,x)=t 的含义是,当自动机M从 状态s出发,依次扫描完x的各个符号后将进入状 态t.
第三章 词法分析
3.1 词法分析概述 3.2 正规文法和状态转换图 3.3 有限自动机 3.4 正规表达式和正规集 3.5 词法分析器的实现
3.3 有限自动机
一、确定有穷状态自动机(DFA) 二、非确定有穷状态自动机(NFA) 三、NFA和DFA的转换
四、具有ε-动作的NFA 五、ε-动作的NFA的确定化
实质:用自底向上方法识别句子 状态转换的下一状态不唯一,如何解决?
三、NFA和DFA的转换(NFA的确定化)
NFA状态转换的下一状态不唯一,如何解决? 确定化的概念 1.确定化:对任给的NFA,都能对应地构造一
DFA,它们有相同的接受集 2.确定化原理:令构造出的“新”DFA的状态 与“旧”NFA的某一状态子集对应,并使 “新”DFA对“旧”NFA的状态转移保持跟 踪。
1.K’=2k.即,由M的全部状态子集构成,特别地, 令 S0’=[S0].

《有限自动机》课件

《有限自动机》课件
并行有限自动机
这种自动机可以在多个处理器上并行运行,从而大大提高了处理速 度。
有限自动机的优化
最小化有限自动机
通过消除不必要的状态和转换,可以创建一个更小、更有效的有 限自动机。这有助于减少计算时间和空间需求。
压缩有限自动机
通过使用更紧凑的数据结构来表示有限自动机,可以减少存储需求 并提高处理速度。
03
描述了状态之间的转移关系。
正则语言与有限自动机的关系
正则语言
由有限自动机识别和生成的语言。
封闭性
正则语言集合在有限自动机上具有封闭性,即任何正则语言的字 符串都可以被有限自动机接受或生成。
识别和生成
有限自动机既可以用来识别正则语言中的字符串,也可以用来生 成正则语言中的字符串。
04
有限自动机的实现与应用
4 有限自动机的理论问题
探讨了有限自动机未来的发展方向,如可变状态和概率 有限自动机等。
有限自动机的分类
总结词
有限自动机的分类
详细描述
有限自动机可以根据不同的分类标准进行分类,如根据状态转换是否依赖于输入,可以分为确定有限 自动机和不确定有限自动机;根据状态转换是否带记忆,可以分为无记忆有限自动机和有记忆有限自 动机。
有限自动机在计算机科学中的应用
总结词
有限自动机在计算机科学中的应用
并行有限自动机
如上所述,通过并行处理可以大大提高有限自动机的处理速度。
有限自动机与其他模型的关系
图灵机
图灵机是理论上最强大的计算模型, 而有限自动机是其最简单的实例。图 灵机的所有操作都可以用有限自动机 模拟。
状态机
状态机是有限自动机的一种特殊形式 ,它只包含两种状态:接受和拒绝。 状态机的应用包括硬件设计和网络协 议。

有限自动机

有限自动机


有穷状态控制器FSC

一个有穷状态控制器(FSC)
该控制器的状态只能是有限多个; FSC通过读头读取当前带上单元的字符;
初始时,读头对应带的最左单元,每读取一个字符, 读头向右自动移动一个单元;
读头(暂时)不允许向左移动。
一次动作

有限状态自动机的一个动作为:
读头读取带上当前单元的字符 FSC根据当前FSC的状态和读取的字符,进行状态改变
将读头向右移动一个单元

有限态自动机的动作可以简化为:
FSC根据当前状态和当前读取的带上字符进行状态改 变

图灵机五元式描述动作
<q,x,q′,W,{L,R,N}>

其中:x,W∈∑′ (∑的增广集合)。

图灵机处于状态q,扫描到符号x,则状态变换为q′,印刷上新的符 号W,读/写头向左、或向右或不移动。
下推自动机 PDA(Push-Down Automaton)

FA识别正则语言(右线性语言) PDA识别上下文无关语言 FA只能处理正则语言 正则文法生成无穷语言是由于 A->wA

不需要记录w的个数。
下推自动机 PDA

无关文法生成无穷语言 A->αAβ

需要记录α和β之间的对应关系,无法用FA的有穷 个状态来表示。 为FA扩充一个无限容量的栈,用栈的内容和FA的 状态结合起来就可以表示无限存储。这种模型就 是下推自动机

下推自动机 PDA

PDA作为形式系统最早于1961年出现在 Oettinger 的论文中。与上下文无关文法的等价性由 Chomsky于1962年发现。
没有递归的产生式只能产生有穷的语言; 多数情况下,我们都希望产生无穷的语言。

有限状态自动机ppt课件

有限状态自动机ppt课件

• 是有穷形状集 • 是输入字符表 • 是输出字符表 • 是转移函数,将映射到 • 是输出函数,将映射到 • ,为初始形状

38
米利机的方式定义
• 用方式化的言语表示,一个米利机可以表示为 一个六元组
• 是有穷形状集 • 是输入字符表 • 是输出字符表 • 是转移函数,将映射到 • 是输出函数,将映射到 • ,为初始形状

5
寻宝游戏
• 想象一下他如今处于只需岛屿的世界,海 盗船来往于不同的岛屿之间
• 侥幸的是,海盗们都非常友善,而且乐于 让游览的人“搭便船〞
• 每个岛屿配备了两艘船A和B,他可以任选 其一开场他的旅途
• 每当他到达一个岛屿,他都能再选一艘船A 或B,但不能同时选两个

6
寻宝游戏
• 比如,在下面的小地图中,假设他从海盗 岛启程,搭乘船A,他将会抵达船难湾;假 设他再次搭乘船A,他将会回到海盗岛
• 是有穷形状集 • 是输入字符表 • 是转移函数,将映射到〔幂集〕 • ,为初始形状 • ,为终结形状集

32
非确定有限形状自动机
• 在这种情况下,对于同一个输入序列,自 动机能够会有多条不同的转移途径,此时 只需有一条途径最终到达终结形状,即以 为该输入是可接受的
• 由于这样的特性,非确定有限形状自动机 具有更好的灵敏性,往往能用较少的形状 来表示一样的可接受输入集合

40
自动机与正那么表达式
• 大家能够最为熟习的文本处置器该当是MS Word,还记得当中的“?〞以及“*〞的作用 么?
• 它们就是正那么表达式!
• 正那么表达式与有限形状自动机是完全等 价的,可以相互转换,有兴趣的同窗请自 学相关的知识,试试用正那么表达式描画 前面那三个自动机所表示的序列

第三章 3-有限自动机

第三章 3-有限自动机
2013-7-15
A0
1 U 3 Q 1 U 3 Q*
B1
2 V 2 V 3 Q* 3 Q*
15/84
DFA的实现2
状态转换图的形式: 算法1:每个状态对应一个带标号的case语句 转向边对应goto语句

a i
b

j k
Li: case CurrentChar of
a
b
:goto Lj
: goto Lk
k



2013-7-15
}
Case j: switch(ch) {…..}
17/84
非确定有限自动机NFA
定义1:一个非确定有限自动机(NFA)A是一 个五元组A=(,SS,S0,f,TS).其中 是字母表,有限集合 SS是状态集,有限状态集 S0是初始状态集,(可以包含多个状态) f是转换函数,但不要求是单值的 f: SS (∪{}) 2SS TS是终止状态集,(可以包含多个状态)。
2013-7-15
NFA到DFA的转换
26/84
NFA到DFA的转换

符号合并:A:NFA, A’:DFA 1.令A’的初始状态为S0’=[S1,S2,…Sk], 其中S1…Sk是A的全部初始状态。 2.若S’=[S1,…,Sm]是A’的一个状态, a则定义 f’(S’,a)=f(S1,a)f(S2,a)…f(Sm,a) 3.若S’=[S1,…,Sn]是A’的一个状态,且存 在一个Si是A的终止(初始)状态,则令 S’ 为A’ 的终止(初始)状态。
V V Q* Q*
状态转换表
f ( S, a )=U f ( S, b )=V f ( U, a )=Q f ( U, b )=V f ( V, a )=U f ( V, b )=Q f ( Q, a )=Q f ( Q, b )=Q
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

递归扩展的状态转换函数
δ *(q,ε )=q δ *(q,a)=δ (q,a) 其中a∈∑
对于串w=α a(α ∈∑+) δ *(q , w ) =δ *(q,α a) =δ (δ *(q,α ),a)
或者
对于串w= aα δ *(q,w) =δ *(q,aα ) =δ *(δ (q,a),α )
当将串w扫描结束后, 若DFA处于某一个接收状态, 则有限状态自动机能够接收串w
对于可接收串 DFA 从开始状态开始,在扫描串的 过程中, 状态逐个地变化,串扫描结束后, 处于某个接收状态。
对于不可接收串 DFA 从开始状态开始,在扫描串的 过程中, 状态逐个地变化,串扫描结束后, 处于某个非接收状态。
使用=>*代表格局的任意次转换 使用=>+代表格局的多次转换
可以使用格局的转换方式定义FSL
DFA接收的语言 L(DFA)= {w|q0w=>*qfε ;w∈∑*且qf∈F}
定义3-8 DFA停机
DFA将输入串扫描结束时
(自动)停机 这是DFA唯一的停机情况
注意1:
DFA将输入串扫描结束停机时, 如果DFA处于某一个接收状态, 则表示接收整个输入串; 反之,则表示不接收整个输入串;
DFA的接收状态的作用
证明
假设L是字母表∑上的FSL,则 L=L(DFA)
DFA=(Q,∑,δ ,q0,F) 构造右线性文法G=(∑,Q,q0,P) 其中P为:
{q→aq′|δ (q,a)=q′} U{ q→a|δ (q,a)∈F } 特别,若q0是接收状态,则 q 0 →ε
对于句子w=x1x2…xn
一个有穷状态控制器(FSC) 该控制器的状态只能是有限多个 FSC通过读头读取当前带上单元 的字符。
初始时,读头对应带的最左 单元,每读取一个字符,读头 向右自动移动一个单元。 读头(暂时)不允许向左移动。
有限状态自动机的一个动作为: 读头读取带上当前单元的字符 FSC根据当前FSC的状态和读取 的字符,进行状态改变; 将读头向右移动一个单元。
结论:DFA状态等价于文法非终结符 状态转换函数等价于产生式
构造文法的基本思路:
将的DFA的状态当作是RLG的非终结
符(开始状态就是开始符号) 对于某个句子: DFA通过状态的改变,逐步(自左向 右)接收句子的每个字母; RLG通过非终结符号的改变,逐步 (自左向右)产生句子的每个字母。
思考
例3-2 DFA与文法的转换
FSL={(0,1)1*0}* 接收该语言的DFA为:
1
q0 0 0 q1 1
构造正则文法产生该语言: q0→0q1|1q1|ε q1→0q0|1q1| 0
定理3-2
FSL对补运算封闭
证明:
设L1是∑上的FSL,且L1=L(DFA1), DFA1=(Q,∑,δ ,q0,F)
在扫描串的过程中,格局在发 生转换(改变) 格局的 ( 一次 ) 转换的原因是由 于δ 函数的(一次)作用
如果当前格局为:qar 有δ 函数:δ (q,a)= q′ 则下一格局为: q′r 格局的转换可以记为: qar => q′r
DFA的特殊格局
初始格局为: q0w 接收格局为: qfε 其中,qf是某个接收状态
第三章
有限状态自动机
定义语言
可以从两个方面进行: 1)从产生语言的角度; 2)从接收(或识别)语言的角度。
形式语言研究内容
产生一个语言: 1)定义语言中的基本句子; 2)根据其余句子的形成规则,产生 出该语言所包含的所有句子。
有限自动机研究内容
使用某种自动机模型来接收字符串 接收的所有字符串形成的集合,也 是一个语言
统一的理论
形式语言与自动机作为统一的理论,实 际上包括3个方面的内容: 1) 形式语言理论(文法产生语言) 2) 自动机理论(自动机接收语言) 3) 形式语言与自动机的等价性理论 (文 法与自动机等价转换)
有限自动机分为3类
有限状态自动机FA
下推自动机PDA
图灵机TM
有限状态自动机 FA (Finite state Automaton)
用状态图表示一个DFA 有向边的数目就是状态转换函数 的个数。
默认有 δ (q,ε )=q 但不是状态转换函数
why?
3.2 有限状态自动机接收语言 对于DFA,给定串w=x1x2„xn 初始时, DFA处于开始状态q0 从左到右逐个字符地扫描串w
在δ (q0,x1)= q1的作用下 DFA处于状态q1 在δ (q1,x2)=q2的的作用下 DFA处于状态q2 …
因此,在确认输入串包含000后, 就可以逐一地读入 000 后面的全 部字符,并接收该输入串。
思考 问题的关键是? 如何发现子串000。
由于字符是逐一读入的,当从输入 串中读入一个0时, 它有可能是000的第1个0, 需要记住已经出现过一个0;
如果紧接着读入的是字符1, 则刚读入的0就不是000的第1个0 需要重新寻找000子串的第1个0;
构造
DFA2=(Q,∑,δ ,q0,Q) DFA2接收的语言是 L1的对应的全集,即∑*
构造 DFA3=(Q,∑,δ ,q0,Q-F) L3=L(DFA3) L3接收的语言是L1(关于∑*)的补 L3也是FSL语言。
注意
此时的DFA1的δ 函数的个数为 |Q|*|∑|
基本的等价替换
对于状态转换图,有基本的等价替换
定义3-6
DFA接收的语言
DFA=(Q,∑,δ ,q0,F)接收的语言 L(DFA)={w|δ *(q0,w)∈F}
思考
如何描述 在某个时刻,DFA所处的情况?
定义3-7 DFA的瞬时描述(格局) 格局是一个二元式:qy q是DFA当前状态 y是输入带上还没有被扫描到的串 读头将扫描y串的第1个字母
对于字母表∑上的DFA 能够接收的所有串的集合,就是 DFA能接收的语言,记为L(DFA) 也称为有限状态语言(FSL)
思考
如何形式化定义L(DFA)?
定义3-4 扩展的状态转换函数
给定DFA,扩展的状态转换函数 δ *:Q×∑*→Q 即 δ *(q,w)=q′ 即 DFA 在一个状态 q 时,扫描串 w 后 到达唯一确定的状态q′
例3-4构造DFA
接收语言L={x000y|x,y∈{0,1}*}
分析
该语言的特点是 语言中的每个串都包含连续的 3 个0(即每个串都包含子串000)
因此,对于任何输入串,有限状 态自动机的任务就是要检查该输入 串中是否存在子串000, 一旦发现输入串包含有 000 ,则 表示整个输入串是句子。
FA是为研究
有限存储的机制 和 正则语言 而抽象出的一种模型。
两类有限状态自动机
接收器 判断是否接收输入串; 转换器 对给定输入串产生输出。
FA还可以分为
确定的FA----DFA Deterministic Finite state Automaton 非确定FA---- NFA
Non-deterministic Finite state Automaton

定理3-1
每个FSL都是一个右线性语言 分析: 已知 接收FSL的DFA 需要 构造RLG,使得 L(RLG)=FSL
等价思路
DFA最重要的部分是状态转换函数 文法最重要的部分是产生式 状态转换函数和产生式是等价的 可以将状态转换函数改造为产生式
等价思路
状态转换函数和产生式的等价作用 δ(q, a)=q′ A→aB 接收a 产生a 状态变化 非终结符号变化
0 1

变换为
0,1
3.3
DFA接收语言的例子
构造DFA,接收语言 L={ab}
基本结构(接收基本句子)
q0
a
q1
b
q2
增加陷阱状态后的DFA
a q0 b
q1
b
a
a, b qt
q2
a, b
思考1 如果将该 DFA 的所有状态都设置 为接收状态(包括陷阱状态), 接收的语言是?
思考2 如果将该自动机的接收状态和非 接收状态对调 接收的语言是?
注意2:
对于状态q,如果不能接收字母a 则将状态转换到一个特殊的状态: 陷阱状态qt
陷阱状态qt不能够改变为其他状态 即 对于a ∈∑ δ(qt ,a)=qt qt不能够接收任意字母
构造DFA,分别接收语言 ε 、0、01、 0*、 0+ (0+1)*、(0+1)+ 01*0 、1 *00(0+1) * (0+1) *00(0+1) * 0(0+1) *1 0(0+1) *0+1(0+1)*1
有限态自动机的动作可以简化为: FSC根据 当前状态 和 当前读取的带上字符 进行状态改变。
定义3-1 有限状态自动机FA FA是一个五元式 FA=(Q,∑,δ,q0,F) Q是有限状态的集合 ∑是字母表,即输入带上的字 符集合
q0∈Q是开始状态 FQ是接收状态(终止状态)集合
δ是Q×∑→Q的状态转换函数 即δ(q,x)= q′ 代表FA在状态q时,扫描字符x后 状态改变为q′(也称到达状态q′ )
如果紧接着读入的还是 0 ,它有可能是 000的第2个0, 也需要记住这个0, 继续读入字符,若是0,则发现000 否则,需要重新寻找000。
初始状态:q0
接收0,到达状态q1
接收00 ,到达状态q2
接收000,到达状态q3
因此,基本的状态转移函数为: δ (q0,0)=q1 δ (q1,0)=q2 δ (q2,0)=q3 用于接收基本句子000
分析:
对于任何输入串,DFA的任务就 是要检查该输入串中是否存在001
δ的表示:状态矩阵
Q
相关文档
最新文档