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woaidongmao

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數(shù)據(jù)加載中……

詞法分析(NFA與DFA)

詞法分析(1)---詞法分析的有關(guān)概念以及轉(zhuǎn)換圖

詞法分析是編譯的第一個階段,前面簡介中也談到過詞法分析器的任務(wù)就是:
字符流------>詞法記號流

這里詞法分析和語法分析會交錯進行,也就是說,詞法分析器不會讀取所有的詞法記號再使用語法分析器來處理,通常情況下,每取一個詞法記號,就送入語法分析器進行分析,圖解:

clip_image001

詞法分析器是編譯器中與源程序直接接觸的部分,因此詞法分析器可以做諸如
1).
去掉注釋,自動生成文檔(c#中的///注釋)
2).
提供錯誤位置(可以通過記錄行號來提供),當(dāng)字符流變成詞法記號流以后,就沒有了行的概念
3).
完成預(yù)處理,比如宏定義


1.
詞法記號,詞法單元(lexeme),模式
模式是一種規(guī)則
每個詞法單元都有一個特定記號

比如 int a=3,這里 inta,=,3都是詞法單元,每個詞法單元都屬于某個詞法記號,比如3就是"num"這個詞法記號的一個詞法單元,而模式規(guī)定了什么樣的字符串的詞法記號是什么樣的(模式是一種規(guī)則)

某一特定模式規(guī)定了某個詞法記號下的一類詞法單元,比如:
模式:用字母開頭的包含字母和數(shù)字的串
上面模式的詞法記號:id(所有符合上面模式的字符串的記號都是id)
詞法單元:a123 或者 aabc

詞法記號舉例(簡稱為記號)
1)
每個的關(guān)鍵字都有屬于自己的一個記號,比如關(guān)鍵字for,它可以使用記號for;關(guān)鍵字int,可以使用記號int
2)
所有的關(guān)系運算符只有一個記號,比如 >=,<=都用記號relation
3)
所有的標(biāo)識符只有一個記號,比如a123,aab使用記號id
4)
所有的常數(shù)只有一個記號,比如123,22,32.3,23E10使用記號num
5)
所有的字符串只有一個記號,比如"123","ab1"使用記號literal
在實際的編譯器設(shè)計中,詞法記號,一般用一個整形數(shù)字表示

詞法記號的屬性:
我們喜歡用<詞法記號, 屬性>這個二元組來描述一個詞法單元,比如,對于源代碼:position := initial + rate * 60
對于詞法單元 +,我們可以使用 <add_op, '+'> 來表示。
有些情況,更加復(fù)雜一點,比如對于 position,我們表示是這樣的,<id, 指向符號表中的position元素的指針>,詳細來說應(yīng)該是這樣的,假定屬性是一個字符串,那么id將指向這樣一個字符串"position\0",我們把存放這個字符串的地方叫做符號表。有些時候,屬性是不必要的,比如 := ,表示賦值,我們可以使用 <assign_op,257> 這樣的表示這個詞法單元,不過這個顯得有些多于,因為assign_op和詞法單元是一對一的,也就是assign_op只對應(yīng)了:=,所以額外信息(屬性)就顯得多余的了

詞法錯誤:
詞法分析器是很難(有些錯誤還是可以檢測)檢測錯誤的,因為詞法分析器的目的是產(chǎn)生詞法記號流,它沒有能力去分析程序結(jié)構(gòu),因此無法檢測到和程序結(jié)構(gòu)有關(guān)的錯誤,比如:
fi(a == b)
詞法分析器不會找到這個錯誤,它認為 fi 是一個標(biāo)識符,而不是一個關(guān)鍵字,只有在后面的階段中,這個錯誤才會被發(fā)現(xiàn),這是一個與程序結(jié)構(gòu)有關(guān)的錯誤
詞法分析器,只能檢測到詞法單元上的問題,比如 12.ab ,作為一個詞法單元,卻不沒有對應(yīng)的模式,那么就是產(chǎn)生一個錯誤。

2.
正規(guī)式:
前面說過模式是一種規(guī)則,為了使用,我們需要一種規(guī)范的方式來表達模式,這就是正規(guī)式
1)
串和語言
字符類(又叫字母表):關(guān)于字符的有限集合
:字符類上字符的有窮序列,串這個概念,具體來說是,某個字符類上的串
串的長度:串中字符的個數(shù),比如串 s = abc ,那么串的長度為3,用|s|表示串的長度
空串:用 ε 表示
語言:某字符類上的串的集合,屬于語言的串,成為語言的句子

比如:{abc, a}這就是一個語言,abca就是句子。另外空集也是屬于語言

連接x是串,y是串,xy連接,結(jié)果就是 xy 這個串。假如 x 是串,x^3 xxx。對于 x^n (n>=0),x^0 = ε
語言的運算(假定LM是語言)
1. L U M = {s|s
屬于L或者M},例如:
L={1,2} M={3,4}
那么 L U M = {1,2,3,4}

2. LM = {st|s
屬于Lt屬于M},例如:
L={a,b} M={1,2}
那么 LM = {a1,a2,b1,b2}  ML={1a,1b,2a,2b}

3. L^n = LLL...LLL (n
L),例如:
L={a,b}
那么 L^3 = {aaa,aab,aba,abb,baa,bab,bbb,bba}

注意 n 可以為0L^0 = {ε}

4. L* = L^0 U L^1 U L^2 U L^3 U ...
L*
表示,語言L中,所有的句子()以任意數(shù)目任意順序組成的句子的集合,包括 ε,例如:
{a,b}* = {ε,a,b,ab,ba,aab,aba,baa,bba,bab,abb,aaa,bbb...}
L*
叫做L的閉包

5. L+ = L^1 U L^2 U L^3 U...
L+
表示,語言L中,所有的句子()以任意數(shù)目任意順序組成的句子的集合,但是不包括 ε
L+
中的句子和 L*中的句子相比少一個 ε

那么,我們通過上面的知識就可以表示一個標(biāo)識符了,我們知道一般語言規(guī)定標(biāo)識符是由字母開頭,后接若干個字母或數(shù)字,我們可以這樣來表示: L={a-z A-Z} N={0-9},那么標(biāo)識符就是 L(L U N)*


2)
正規(guī)式
正規(guī)式又叫正規(guī)表達式,正規(guī)式是模式得一種規(guī)范的表達形式,正規(guī)式描述了一個集合,這個集合是由串組成的,其實這個集合就是我們前面說過的語言,不過這里大家喜歡使用正規(guī)集這個術(shù)語。正規(guī)式 r 表示正規(guī)集L(r)

正規(guī)式的運算:

1. 閉包運算,運算優(yōu)先級最高,(r)* 表示 (L(r))*

2. 連接運算,運算優(yōu)先集合低于閉包,(r)(s) 表示 (L(r))(L(s))

3. 或運算,運算優(yōu)先集合最低,(r) | (s) 表示 (L(r)) U (L(s))

例如:

a | b 表示集合(語言,正規(guī)集) {a,b}

(a | b)(a | b) 表示集合(語言,正規(guī)集) {aa,ab,ba,bb}

a* 表示由一切a字符組成的集合(語言,正規(guī)集),包括 ε

(a | b) 表示由a,b組成的集合(語言,正規(guī)集),包括 ε

等價的正規(guī)式:(a | b) = (b | a)

正規(guī)式的代數(shù)性質(zhì):

1. r|s = s|r

2. r|(s|t) = (r|s)|t

3. (rs)t = r(st)

4. r(s|t) = rs|rt

5. εr = r

6. r** = r*

7. r* = (r|ε)*

注意,rs != sr 因為連接運算是有順序的,記住并理解2個最基本的運算:a|b表示{a,b}ab表示{ab}

 

3. 正規(guī)定義

我們可以使用 名字 -> 正規(guī)式這種表示,來說明一個等價的代替,比如:

dight -> 0|1|2|3|4|5|6|7|8|9

這里,我們就可以使用名字 digit 來代替后面的正規(guī)表達式

 

我們可以對某個串集進行正規(guī)定義,比如我們對標(biāo)識符集合進行正規(guī)定義:

letter -> A|B|...|Z|a|b|...|z

dight -> 0|1|2|3|4|5|6|7|8|9

id -> letter(letter|dight)*

 

請通過上面的例子理解正規(guī)定義。

 

在我們表達正規(guī)表達式的時候,可以使用一些符號使得表達簡化

1) + ,表示一個或者多個實力,比如,a+ 表示 {a,aa,aaa,aaaa,...}。區(qū)別一下*,他們的關(guān)系是這里 r+ = r* | ε

2) 字符組,[abc]表示a|b|c,還可以這樣表示[a-zA-Z]表示字母表中的字符

4. 狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖

狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖是對詞法分析器進行分析過程的描述,我們看一個判斷關(guān)系運算的狀態(tài)轉(zhuǎn)化圖:

clip_image002

 

1) 圖中圓圈表示狀態(tài)

2) 箭頭叫做邊。X狀態(tài)的邊,一般指的是由X狀態(tài)出發(fā),指向其他狀態(tài)的邊

3) 邊上的符號叫做標(biāo)記

如何來使用這個圖?假定輸入字符串是 <= ,那么識別開始時,發(fā)現(xiàn) < 和狀態(tài)0與狀態(tài)1間的邊上的標(biāo)記一樣,那么就進入1狀態(tài),下一個輸入字符為=,將進入2狀態(tài),識別結(jié)束,返回二元組<relop,LE>

 

上圖中234578狀態(tài),他們表示識別了一個關(guān)系運算符,這個狀態(tài)叫做接受狀態(tài)

狀態(tài)4上面有一個*,表示說,輸入指針需要回移。所謂的輸入指針,就是指向輸入字符串中現(xiàn)在被讀入的字符的位置,4狀態(tài)會多讀取一個字符,所以需要回移,也就是要注意的是,識別完成之后,輸入指針指向的是被識別對象的最后一個字符,而不是待識別對象的第一個字符,這樣的規(guī)定在實現(xiàn)詞法分析器時,是有一定的意義,舉例說明:

輸入字符串為: a>b

識別的時候,從>開始,讀入下一個字符b時,進入4狀態(tài),這個時候,輸入指針指向b,這時候需要回移

我們在需要回移的狀態(tài)上加一個*

每個狀態(tài)后面有一個return(relop,XX)這個是狀態(tài)的行為,這里具體來說就是返回一個二元組的行為,詞法分析器分析的結(jié)果就是得到二元組(詞法記號和屬性的二元組),這個二元組可以表示一個特定的字符串。其實上面的*,也是表示行為,也就是輸入指針回移的行為,我們可以看見,只有在接受狀態(tài)才會有行為出現(xiàn)

 

對一門典型的語言來說狀態(tài)可能有幾百個

 

5. 如何編寫一個詞法分析器

1) 根據(jù)需要寫出正規(guī)定義

2) 根據(jù)正規(guī)定義畫出轉(zhuǎn)換圖

3) 根據(jù)轉(zhuǎn)換圖寫出詞法分析器

這里詳細討論面向過程的語言來實現(xiàn)一個詞法分析器(比如c語言),并且主要討論的是第3

1)
我們需要一個 nextchar() 函數(shù),取得緩存中下一個等待分析的字符,這個函數(shù)完成年2個任務(wù)

1.       讓輸入指針向前移動一位

2.       返回輸入指針指向的字符

2) 定義一個變量 token_beginning,在每個狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖開始的時候,記錄輸入指針的位置,定義forward變量作為輸入指針

3)
狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖被實現(xiàn)成為代碼之后,每個狀態(tài)都有屬于自己的一塊代碼,這些代碼按順序完成以下工作:

1.       讀取一個字符,通過nextchar()函數(shù)

2.       讀取的字符(標(biāo)志),如果它和當(dāng)前狀態(tài)的邊上的標(biāo)記相同,那么狀態(tài)將轉(zhuǎn)換到邊所指向的狀態(tài),具體實現(xiàn)只需要一個語句就是 state = xxx(xxx為目標(biāo)狀態(tài));如果當(dāng)前狀態(tài)的所有邊的標(biāo)記和這個讀取字符不一樣,那么表示沒有找到token(詞法記號),這時候需要調(diào)用 fail() 函數(shù)

3.       fail() 函數(shù)完成這樣的功能:a.指針回移,完成 forward token_beginning 的操作 b.找到適當(dāng)?shù)拈_始狀態(tài)(也就是尋找另外一個轉(zhuǎn)換圖的開始狀態(tài))。假定所有的轉(zhuǎn)換圖都被嘗試過,并且無法匹配,這時候會調(diào)用一個發(fā)現(xiàn)錯誤的小程序,來報告錯誤

4.       請不要隨意添加行為到各個狀態(tài)所持有的代碼中,應(yīng)該以轉(zhuǎn)換圖中表示的行為為準(zhǔn)

4) 定義一個全局變量 lexical_value,用于保存一個指針,這個指針由 install_id() install_num() 兩個函數(shù)中的一個返回

5)
定義兩個整形變量 start,state,分別表示一個轉(zhuǎn)換圖的開始狀態(tài)和當(dāng)前的狀態(tài)

6) nexttoken()
,這是詞法分析器的主程序,可以說,我們通過調(diào)用nexttoken()就完成了詞法分析,這個函數(shù)一定是這樣的格式:
while(1){
   switch(state){
   case xx:
      ...
   case yy:
      ...
   default:
      ...
   }
}

關(guān)于詳細的設(shè)計這里就不說了,舉例說明一個轉(zhuǎn)換圖如何轉(zhuǎn)換成為程序:
clip_image003

這是一個識別浮點數(shù)的例子,看下面的代碼:
#include <stdio.h>
#include <ctype.h>
#include <string.h>

char *nexttoken();
char nextchar();
void next();
void back();
char* gettoken();

char cbuf[]="12.3*********klj12.2e2jj778";
int forward = -1;



int main(){
    while(1){
        printf("%s\n",nexttoken());
        if(forward >= strlen(cbuf)-1){
            getchar();
            return 0;
        }
    }
}

int state;
int start;

char* nexttoken(){
    char c;
    state = 12;
    while(1){
        switch(state){
        case 12:
            c = nextchar();
            start = forward;
            if(isdigit(c)){
                state = 13;
            }else{
                next();
            }
            break;
        case 13:
            c = nextchar();
            if(isdigit(c))
                state = 13;
            else if(c == 'e'||c == 'E') 
                state = 16;
            else if(c == '.')
                state = 14;
            else
                state = 19;
            break;
        case 14:
            c = nextchar();
            if(isdigit(c))
                state = 15;
            break;
        case 15:
            c = nextchar();
            if(isdigit(c))
                state = 15;
            else if(c == 'e'|| c == 'E')
                state = 16;
            else
                state = 19;
            break;
        case 16:
            c = nextchar();
            if(isdigit(c))
                state = 18;
            else if(c == '+' || c == '-')
                state = 17;
            break;
        case 17:
            c = nextchar();
            if(isdigit(c))
                state = 18;
            break;
        case 18:
            c = nextchar();
            if(isdigit(c))
                state = 18;
            else
                state = 19;
            break;
        case 19:
            back();
            return gettoken();
        }
    }
}

char nextchar(){
    forward ++;
    return cbuf[forward];
}

void back(){
    forward --;
}

void next(){
    forward ++;
}

char token_buf[128];
char* gettoken(){
    int i,j=0;
    for(i = start; i <= forward; i ++){
        token_buf[j++] = cbuf[i];
    }
    token_buf[j] = '\0';
    return token_buf;
}

 

 

 

詞法分析(2)---NFA

假定一個輸入符號(symbol),可以得到2個或者2個以上的可能狀態(tài),那么這個finite automaton就是不確定的,反之就是確定的。例如:
clip_image004
這就是一個不確定的無限自動機,在symbol a輸入的時候,無法確定狀態(tài)應(yīng)該轉(zhuǎn)向0,還是1

不論是確定的finite automaton還是非確定的finite automaton,它們都可以精確的描述正規(guī)集(regular sets)
我們可以很方便的把正規(guī)表達式(regular expressions)轉(zhuǎn)換成為不確定 finite automaton

2. NFA(Nondeterministic Finite Automaton)
非確定的無限自動機,我們用NFA這個術(shù)語表示,它是一個數(shù)學(xué)模型(model)

1.       一個關(guān)于狀態(tài)的集合S

2.       一個關(guān)于輸入符號(input symbols)的集合Σ

3.       函數(shù) move : (狀態(tài), 符號) -> P(S) 

4.       一個開始狀態(tài)s0,是一個唯一的狀態(tài)

5.       一個結(jié)束(接受)狀態(tài)集合F

注意,P(S),表示S的冪集。在NFA中,input symbol可以為 ε
轉(zhuǎn)換函數(shù)(transition function)的含義就是,一個確定的狀態(tài)已經(jīng)從這個狀態(tài)出發(fā)的一條邊的標(biāo)簽(符號symbol),可以確定它的下一個狀態(tài)組成的集合,比如上圖(這個轉(zhuǎn)換圖就是NFA的一種表示方式)0狀態(tài),a符號,確定了一個狀態(tài)的集合{0,1}

3.
轉(zhuǎn)換圖(transition graph)的表示
我們知道,計算機是無法直接表示一個圖,我們應(yīng)該如何來表示一個轉(zhuǎn)換圖?使用表格就是一個最簡單的方法,每行表示一個狀態(tài),每列表示一個input symbol,這種表格被叫做 transtion table(轉(zhuǎn)換表)
clip_image005
可以說使用表格是最簡單的表示方式,但是我們可以注意到在這個圖中狀態(tài)1input symbol a,是沒有下一個狀態(tài)的(空集合),也就是,對于一個大的狀態(tài)圖,我們可能花費大量的空間,而其中空集合會消耗不少空間,但是這種消耗又不是必須的,所以,作為最簡單的一種實現(xiàn)方式,卻不是最優(yōu)的

語言(language)NFA定義成為一個input string的集合,而這個集合中的元素則是被NFA受接受的所有的字符串(那些可以從開始狀態(tài)到某接受狀態(tài)的input string)

至于存儲的方式,可以試試鄰接表。注意,使用什么樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來保存NFA按情況不同而不同,在一些特殊情況下,某些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)會變得很方便使用,而換入其他情況,則不可以使用了。

 

 

詞法分析(3)---DFA

1. DFA(Deterministic Finite automaton)
DFA
就是確定的有限自動機,因為DFANFA關(guān)系密切,我們經(jīng)常需要把他們拿到一起來講,NFA可以轉(zhuǎn)化成為一個DFADFA依然是一個數(shù)學(xué)model,它和NFA有以下區(qū)別

1.       不存在ε-transition,也就是說,不存在εinput symbol的邊

2.       對于move函數(shù),move : (state, symbol) -> S,具體來說就是,一個狀態(tài)和一個特定的input symbol,不會映射到2個不同的狀態(tài)。這樣的結(jié)果是,每個狀態(tài),關(guān)于每個特定的input symbol,只有一條出邊

下圖就是一個DFA
clip_image006

接受語言(a|b)*ab,注意一下,接受語言(a|b)*abDFA我們前面見過,就是這張圖:

clip_image004

2. DFA
的行為
我們用一個算法來模擬DFA的行為
s = s0;
c = nextchar();
while(c != EOF){
    s = move(s,c);
    c = nextchar();
}
if(s
屬于F)
    return "yes"
else
    return "no"

 

 

詞法分析(4)---NFADFA的轉(zhuǎn)化

1. 子集構(gòu)造(Subset Construction)
這是一個轉(zhuǎn)換NFADFA的算法。我們知道NFADFA的區(qū)別最主要的就是一個狀態(tài)和一個input symbol是否能夠確定一個狀態(tài)的問題,對于NFA,它將確定一個組狀態(tài),而DFA將確定一個狀態(tài),因此,我們有一個很好的辦法就是把NFA的狀態(tài)集對應(yīng)每個DFA的狀態(tài),這就是subset construction的思想,不過這只是大概泛泛而論,我們需要更加明確的認識

1) NFA
在任何一個input symbol下,映射的狀態(tài)集(通過move函數(shù),這個集合通常用T字母表示)應(yīng)該被知道
2)
必須保證1)中狀態(tài)集都對應(yīng)了DFA中的一個狀態(tài)

具體算法:
Input :
一個NFA N
Output :
接受相同語言的DFA D
Method :
D構(gòu)架一個transition table(轉(zhuǎn)換表) Dtran,每個DFA的狀態(tài)是一個NFA的狀態(tài)集合(這里一定要注意前面說過的1)2)兩點)。我們定義一些操作:

s
表示NFA的狀態(tài),T 表示NFA的狀態(tài)集合,a表示一個input symbol
ε-transition(ε
轉(zhuǎn)換)就是說input symbolε時的transition(轉(zhuǎn)換)

操作(operation)

描述(description)

ε-closure(s)

NFA的狀態(tài)s出發(fā),只通過ε-transition到達的NFA的狀態(tài)集合

ε-closure(T)

NFA的集合T中的狀態(tài)p,只通過ε-transition到達的NFA的狀態(tài)集合,再求這些集合的交集。用數(shù)學(xué)表達就是 {p|p 屬于 ε-closure(t) , t屬于T}

move(T,a)

NFA的集合,這個集合在input symbola,狀態(tài)為T中任意狀態(tài)情況下,通過一個轉(zhuǎn)換得到的集合

注意一下,所有的操作都是針對NFA的狀態(tài)或者狀態(tài)集合,得到的時NFA的狀態(tài)集合,或者說是DFA看為一個狀態(tài)

Subset Construction
初始Dstates,它僅僅含有狀態(tài)(D的狀態(tài))ε-closure(s0),并且狀態(tài)未被
標(biāo)記s0表示開始狀態(tài),注意,Dstates放的是D的狀態(tài)
while ( Dstates
有未標(biāo)記的狀態(tài) T ) { // TD中的一個狀態(tài),也是N中一個狀態(tài)集
   
標(biāo)記 T;
    for ( input symbol a ){                  //
遍歷所有的input symbol
       U = ε-closure(move(T, a));        // move
NFAmove函數(shù)
       if ( U
不在 Dstates )
         
U作為尚未標(biāo)記的狀態(tài)加入Dstates;
       Dtran[T, a] = U
    }
}

注意,狀態(tài)sε-closure(s)一定包含s
我們先來熟悉上面的操作operation,再來看上面的算法
clip_image008

ε-closure(0) = {0, 1, 2, 4, 7}   //
0狀態(tài)出發(fā)的,input symbolε的所有狀態(tài)的集合
ε-closure(3) = {1, 2, 3, 4, 6, 7}
ε-closure(8) = {8}
ε-closure( {3, 8} ) = ε-closure(3) U ε-closure(8) = {1, 2, 3, 4, 6, 7, 8}
move(0,a) =

move(7,a) = {8}
move(8,b) = {9}
move( {0, 1, 2, 4, 7}, a) = move(0,a) U move(1,a) U move(2,a) U move(4,a) U move(7,a) = {3, 8}

現(xiàn)在可以回去理解一下算法了。

這里再說說求ε-closure(T)的算法:

T的所有狀態(tài)壓入stack();
ε-closure(T)
的初始值為 T 中的所有元素 ;  // 也就是一定包含他們本身
while(
棧非空 ) {
   
彈出棧頂元素 t ;
    for(
每個屬于 move(t, ε) 的狀態(tài) u ){
       if( u
不在 ε-closure(T) ){
          u
加入 ε-closure(T);
         
u 入棧;
       }
    }
}

下面對上圖如何使用Set Construction算法來構(gòu)建DFA做一個詳細的描述:
1.
初始化Dstates 把集合 ε-closure(s0) = {0, 1, 2, 4, 7}作為第一個狀態(tài),設(shè)此狀態(tài)為 A
2.
現(xiàn)在轉(zhuǎn)化,input symbol {a, b},因此,求:
ε-closure(move(A, a));
ε-closure(move(A, b));
這里會得到2個狀態(tài)
ε-closure(move(A, a)) = {1, 2, 3, 4, 6, 7, 8},
設(shè)其為 B
ε-closure(move(A, b)) = {1, 2, 4, 5, 6, 7},
設(shè)其為C
B
C放入Dstates
改寫 Dtrans

最終得到的 Dtrans 為:
A = {0, 1, 2, 4, 7}
B = {1, 2, 3, 4, 6, 7, 8}
C = {1, 2, 4, 5, 6, 7}
D = {1, 2, 4, 5, 6, 7, 9}
clip_image009

因此,NFA轉(zhuǎn)化成為DFA
clip_image010

 

 

 

詞法分析(5)---從正規(guī)式到NFA

在說到這個問題前,先告訴大家,我們可以直接從 Regular expression DFA,不過這里我們先不討論這個問題

關(guān)于REDFA的算法有很多,這里學(xué)習(xí)一個最簡單的

Algorithm Thompson's construction

Input :
一個字母表(Σ)上的 Regular Experssion r
Output :
一個接受 L(r) NFA N
Method :
r 解析成為子表達式(subexpressions),然后使用下面的1),2)規(guī)則,為 r 中的基本符號(basic symbols,基本符號就是εΣ中的字符)構(gòu)建NFA,基本符號符合1),2)關(guān)于正規(guī)式的定義,注意,假如symbol a 出現(xiàn)多次,那么它每次出現(xiàn)都要構(gòu)建一個NFA。之后,我們需要通過 r 的語法結(jié)構(gòu),通過規(guī)則3)組合前面構(gòu)建的NFA,直到得到整個NFA為止。對于中間產(chǎn)生的NFA,它只有一個終態(tài),沒有進入開始裝狀態(tài)的邊,也沒有離開接受狀態(tài)的邊。
1)
對于 ε 構(gòu)造如下NFA
clip_image011
注意,每次構(gòu)建時,i,f的值都不一樣,因此可見構(gòu)造一個識別 ε NFA,會產(chǎn)生2個新的狀態(tài)

2)
對于Σ中的每個字符a
clip_image012
同樣,對于aaa,第一個a構(gòu)造的NFA中的i,f不會和第2a構(gòu)造的i,f一樣,因此可見構(gòu)造一個識別Σ中的每個字符a NFA,會產(chǎn)生2個新的狀態(tài)

3)
先假定 N(t) N(s) 分別是 t s NFA,則:
    a)
對于表達式 s|t 構(gòu)建 NFA N(s|t)
    clip_image013
   
這里一樣會產(chǎn)生2個新的狀態(tài)i,j,我們看其中一個N(s),左邊的圓圈,表示N(s)的開始狀態(tài),右邊的圓圈表示N(s)的接受狀態(tài),N(t)同理
    b)
對于表達式 st ,構(gòu)建N(st)
    clip_image014
   
這個時候,不產(chǎn)生新的狀態(tài),N(s)的開始狀態(tài)變?yōu)?span lang="EN-US">N(st)
的開始狀態(tài),N(t)的接受狀態(tài)變成N(st)的接受狀態(tài),N(s)的接受狀態(tài)和N(t)開始狀態(tài)成為一個狀態(tài)。這里提醒一下,寫程序的時候,這里千萬要注意,因為沒有新的狀態(tài)產(chǎn)生,必須考慮狀態(tài)的部分復(fù)制,如果不小心就會出錯。
    c)
對于正規(guī)式 s*,構(gòu)造N(s*)
    clip_image015
   
這里一樣需要產(chǎn)生2個新的狀態(tài)i,f,注意,產(chǎn)生了一條N(s)接受狀態(tài)到N(s)開始狀態(tài)的邊,邊上的symbolε
    d)
對于(s),使用N(s)本身作為它的NFA,也就是不用構(gòu)造新的NFA

注意一下,以上產(chǎn)生的NFA,有以下性質(zhì):
1)
只有一個接受狀態(tài)和一個開始狀態(tài)
2)
每個狀態(tài)最多含有2個指向其他狀態(tài)的邊,詳細的來說,如果狀態(tài)只有一條指向其他狀態(tài)的邊,那么邊上的symbolΣ中的任意字符或者ε,如果狀態(tài)有兩條指向其他狀態(tài)的邊,那么邊上的symbol一定為2ε

由以上性質(zhì),我們可以很好的選擇數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來表示NFA

 

 

 

詞法分析(6)---DFA的化簡

通過NFA轉(zhuǎn)化而成的DFA不一定是最簡的,也就是說,有多余的狀態(tài)可以被刪除,對于每一個正規(guī)定義,我們一定可以得到一個唯一的最簡的DFA

我們回顧一下Move函數(shù),DFAmove函數(shù):

move : (state, symbol) -> S

注意,這里(state, symbol)表示的是一個集合,這里規(guī)范的數(shù)學(xué)表達應(yīng)該是:

move : { (state, symbol) | 所有屬于DFAstatesymbol } -> S 或者

move : S × Σ -> S

假如一個DFAmove函數(shù)不是全函數(shù),那么必須引入死狀態(tài)。假如某個DFAmove函數(shù)是全函數(shù),那么每個狀態(tài)在所有input symbol下都有出邊,比如:

clip_image016

這個DFA每個狀態(tài)都可以接受所有的input symbol,這里是ab。而下面的DFA

clip_image017

先不要看紅色部分,那么這個DFA的狀態(tài)cd,它們無法通過input symbol b 進入下一個狀態(tài),我們可以加上紅色的部分,把這個move函數(shù),轉(zhuǎn)化成為一個全函數(shù),并且,經(jīng)過轉(zhuǎn)化操作之后,新的DFA與原DFA等價。這個紅色部分標(biāo)識的狀態(tài),被叫做死狀態(tài)

死狀態(tài):

假如出現(xiàn)DFAmove函數(shù)不是全函數(shù),我們可以引入一個死狀態(tài)S(僅僅引入一個方可),這個狀態(tài)包括所有input symbol對自身的轉(zhuǎn)換,所有的其他狀態(tài)假如不接受某個input symbol a,那么,我們建立這個狀態(tài)到Sinput symbol a 的邊。

狀態(tài)的區(qū)別:

假如一個狀態(tài)s,通過input string w,可以轉(zhuǎn)換到某個狀態(tài),而某個狀態(tài)t,通過w,轉(zhuǎn)化到了一個與s通過w轉(zhuǎn)化到的狀態(tài)不同的狀態(tài),那么我們就可以通過w來區(qū)別狀態(tài)st,如果這樣的w不存在,那么st2個狀態(tài)是無法區(qū)別的。

每個接受狀態(tài)都可以通過ε和非接受狀態(tài)進行區(qū)別。

化簡算法,極小化DFA的思想:

極小化DFA算法,它把狀態(tài)分成一些不相交的子集,每一個子集中的所有狀態(tài)都是不可區(qū)別的,而不同子集中的每個狀態(tài)兩兩都是可區(qū)別的,最后我們把每個子集中的所有狀態(tài)合成一個狀態(tài)。

1) 劃分狀態(tài)集

首先把所有狀態(tài)劃分成為2個集合,一個集合是接受狀態(tài)的集合,一個集合是非接受狀態(tài)的集合,他們通過ε來區(qū)別。然后看每個集合中的狀態(tài)時候還可以區(qū)別,例如一個集合通過input symbol a,轉(zhuǎn)換后得到的狀態(tài)落入當(dāng)前劃分的不同集合,那么說明通過input symbol a,是可以區(qū)別這個集合中的狀態(tài)的(這里要強調(diào)的是,對于一個而不是多個input symbol,假如轉(zhuǎn)換到的狀態(tài)落入不同的劃分中那么這些狀態(tài)就是可以區(qū)別的)。我們假定有一個狀態(tài)集合{s1,s2},s1通過a到達狀態(tài)集合t1s2通過a到達狀態(tài)集合t2t1,t2分別是當(dāng)前劃分的狀態(tài)集合,那么,集合{s1,s2}就可以分成2個集合{s1},{s2}

2) 構(gòu)造最簡的DFA

我們可以重復(fù)1)的步驟,最后得到一些子集合,我們從每個子集合中取一個狀態(tài),通過它們可以得到最簡的DFA,但具體需要按一定規(guī)則去構(gòu)建

極小化DFA狀態(tài)數(shù)的算法:

Input : 一個DFA M,它的狀態(tài)集是S,輸入符號集合Σmove : S × Σ -> S,開始狀態(tài)為s0,接受狀態(tài)的集合為F

Output : 一個DFA N,它和DFA M等價,并為最簡

Method :

1) 初始化: 假如move函數(shù)不是全函數(shù),那么加入死狀態(tài),構(gòu)造劃分X:把S分成2個子集合,包括接受狀態(tài)集合F和非接受狀態(tài)集合S-F(F集合的補集)

2) Xnew是一個劃分

for( X 中的每個集合G ){

    G中狀態(tài)每次通過Σ中的symbol轉(zhuǎn)化到的狀態(tài)如果屬于X的不同子集,那么把集合G分成子集,每個symbol都可能劃分G,劃分之后,使用下一個symbol進行操作,一直到遍歷完所有的input symbol

    更新Xnew,用G的劃分代替G

}

3) 如果Xnew == X,那么定義 Xfinal = X,執(zhí)行4),否則進行賦值操作 X = Xnew,進行2)

4) Xfinal中每個子集合中選擇一個狀態(tài)來代表這個狀態(tài)集合,包含s0的狀態(tài)集合,就是表示開始狀態(tài)的集合。通過DFA M來構(gòu)造DFA N,規(guī)則是這樣的:假如某狀態(tài)p通過某input symbol a,通過DFA Mmove函數(shù)轉(zhuǎn)到另外一個狀態(tài)q,我們就用q所在的集合的代表狀態(tài)來表示q,并把這個轉(zhuǎn)換過程的邊,input symbol,集合的代表狀態(tài),加入DFA N中。我們需要遍歷DFA M,然后按規(guī)則構(gòu)建DFA N。化簡的DFA中,可能有多個接受狀態(tài)。

5) 如果N中有死狀態(tài)(終態(tài)不是死狀態(tài)),去掉它,有開始狀態(tài)無法到達的狀態(tài),也去掉它。注意,在DFA N中有可能出現(xiàn)死狀態(tài),也就是通過所有的input symbol都回到自己的狀態(tài),前面說過,添加一個死狀態(tài)得到的新的DFA與原DFA等價,那么我們這里也自然可以刪除它。

在真正的實現(xiàn)上面算法的時候,是靈活的,因為出于時間復(fù)雜度的考慮,可能并不需要完全照搬上面的算法,把握主要的思想是很重要的。

1) 每個input symbol都可能劃分一次集合

2) 每個集合都中的狀態(tài)被看成是不可區(qū)別的,即使在計算過程中某些集合中的狀態(tài)是可以區(qū)別的

3) 一定要確保每個集合都無法在分

 

posted on 2009-09-25 19:16 肥仔 閱讀(18140) 評論(4)  編輯 收藏 引用 所屬分類: 狀態(tài)機 & 自動機 & 形式語言

評論

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寫的不錯!!
2010-06-22 14:48 | 挑燈看劍

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弱弱的說一下,那個DFA是確定的有限自動機,NFA是不確定的有限自動機(不是無限自動機)。。。
2010-10-21 01:15 | Andrew

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哥們 求交往啊!!
2011-03-24 18:22 | 依然愛笑

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求交往
2013-07-30 20:47 | 刀鋒
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