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具有ε动作的NFA的确定化——子集法由于现在的NFA中具有ε动作,故下面要介绍的构造相应DFA的方法和定理3�1中所给出的方法有所不同。
让客户满意是我们工作的目标,不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户,将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴,公司提供的服务项目有:域名注册、虚拟主机、营销软件、网站建设、竹山网站维护、网站推广。
设已给具有ε动作的非确定的有限自动机
M=(K,Σ,f,S0,Z)
则构造相应的DFA
M′=(K′,Σ,f′,q0,Z′)
的基本思路是: 首先把从S0出发,仅经过任意条ε矢线所能到达的状态所组成的集合作为M′的初态q0,然后分别把从q0出发,经过对输入符号a∈Σ的状态转移所能到达的状态 (包括转移后再经ε矢线所能到达的状态)组成的集合作为M′的状态,如此等等,直到不再有新的状态出现为止。具体地说,构造K′及f′的步骤可递归地描述如下。
1�令K′={εCLOSURE(S0)}(给出M′的初态q0)。
2�对于K′中任一尚未标记的状态qi={Si1,Si2,…,Sim},Sik∈K,做:
(1) 标记qi;
(2) 对于每个a∈Σ,置
T=f({Si1,Si2,…,Sim},a)
qj=εCLOSURE(T)
(3) 若qj不在K′中,则将qj作为一个未加标记的状态添加到K′中,且把状态转移
f′(qi,a)=qj
添加到M′。
3�重复进行步骤2,直到K′中不再含有未标记的状态为止。对于由此构造的K′,我们把那些至少含有一个Z中的元素的qi作为M′的终态。
例3�4再考虑图310所示的NFA,对它应用上述算法进行确定化,我们有:
1�因为εCLOSURE(S0)={S0,S1,S2,S3},故将q0={S0,S1,S2,S3}作为未标记的状态置于K′中。
2�此时K′中仅有惟一的未标记状态q0,故
(1) 标记q0;
(2) 作
f′(q0,a)=εCLOSURE(f({S0,S1,S2,S3},a))=
εCLOSURE(S0)=q0
f′(q0,b)=εCLOSURE(f({S0,S1,S2,S3},b))=
εCLOSURE({S1,S3})={S1,S3}
且把q1={S1,S3}作为未加标记的状态加入K′中,再作
f′(q0,c)=εCLOSURE(f({S0,S1,S2,S3},c))=
εCLOSURE({S2})={S2,S3}
且把q2={S2,S3}作为未加标记的状态加入K′中。
3�此时,K′={q0,q1,q2},其中q1,q2均未加标记,故
(1) 标记q1;
(2) 作
f′(q1,a)=εCLOSURE(f({S1,S3},a))=
εCLOSURE(�)=�
f′(q1,b)=εCLOSURE(f({S1,S3},b))=
εCLOSURE({S1,S3})=q1
f′(q1,c)=εCLOSURE(f({S1,S3},c))=此时,K′未增大,但q2尚未标记,故
(1) 标记q2;(2) 类似地可求得f′(q2,a)=f′(q2,b)=� f′(q2,c)=q2;至此,K′中的状态q0,q1,q2已全部标记完毕,故确定化的过程结束。最后,容易看到,Z′={q0,q1,q2},且所得的DFA M′如图312所示。
例3�5对于图311所示的NFA,利用上述算法所得的DFA如图313所示。其中,圆圈中的数字都是原NFA的状态编号,在图313中,q0={0,1,7,11,14,19,24,26,28,30,33,35,38,40}。标有“#”的状态意指在这些状态之下,当扫视到未在其射出弧上出现过的字母或数字字符时,将转移到状态25。显然,在按图313实现词法分析程序时,同样应采取某种策略,以区别源程序中的关键字和标识符。
图3-13M确定化后的DFA
最后,顺便提及,上面所给出的NFA确定化的算法,同样可应用于不含ε动作的NFA的确定化。
Java中正则表达式匹配的语法规则:
以下是整理出来的Java下运用正则表达式实现匹配的程序案例,代码如下:
package org.luosijin.test;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
/**
* 正则表达式
* @version V5.0
* @author Admin
* @date 2015-7-25
*/
public class Regex {
/**
* @param args
* @author Admin
* @date 2015-7-25
*/
public static void main(String[] args) {
Pattern pattern = Pattern.compile("b*g");
Matcher matcher = pattern.matcher("bbg");
System.out.println(matcher.matches());
System.out.println(pattern.matches("b*g","bbg"));
//验证邮政编码
System.out.println(pattern.matches("[0-9]{6}", "200038"));
System.out.println(pattern.matches("//d{6}", "200038"));
//验证电话号码
System.out.println(pattern.matches("[0-9]{3,4}//-?[0-9]+", "02178989799"));
getDate("Nov 10,2009");
charReplace();
//验证身份证:判断一个字符串是不是身份证号码,即是否是15或18位数字。
System.out.println(pattern.matches("^//d{15}|//d{18}$", "123456789009876"));
getString("D:/dir1/test.txt");
getChinese("welcome to china,江西奉新,welcome,你!");
validateEmail("luosijin123@163.com");
}
/**
* 日期提取:提取出月份来
* @param str
* @author Admin
* @date 2015-7-25
*/
public static void getDate(String str){
String regEx="([a-zA-Z]+)|//s+[0-9]{1,2},//s*[0-9]{4}";
Pattern pattern = Pattern.compile(regEx);
Matcher matcher = pattern.matcher(str);
if(!matcher.find()){
System.out.println("日期格式错误!");
return;
}
System.out.println(matcher.group(1)); //分组的索引值是从1开始的,所以取第一个分组的方法是m.group(1)而不是m.group(0)。
}
/**
* 字符替换:本实例为将一个字符串中所有包含一个或多个连续的“a”的地方都替换成“A”。
*
* @author Admin
* @date 2015-7-25
*/
public static void charReplace(){
String regex = "a+";
Pattern pattern = Pattern.compile(regex);
Matcher matcher = pattern.matcher("okaaaa LetmeAseeaaa aa booa");
String s = matcher.replaceAll("A");
System.out.println(s);
}
/**
* 字符串提取
* @param str
* @author Admin
* @date 2015-7-25
*/
public static void getString(String str){
String regex = ".+/(.+)$";
Pattern pattern = Pattern.compile(regex);
Matcher matcher = pattern.matcher(str);
if(!matcher.find()){
System.out.println("文件路径格式不正确!");
return;
}
System.out.println(matcher.group(1));
}
/**
* 中文提取
* @param str
* @author Admin
* @date 2015-7-25
*/
public static void getChinese(String str){
String regex = "[//u4E00-//u9FFF]+";//[//u4E00-//u9FFF]为汉字
Pattern pattern = Pattern.compile(regex);
Matcher matcher = pattern.matcher(str);
StringBuffer sb = new StringBuffer();
while(matcher.find()){
sb.append(matcher.group());
}
System.out.println(sb);
}
/**
* 验证Email
* @param email
* @author Admin
* @date 2015-7-25
*/
public static void validateEmail(String email){
String regex = "[0-9a-zA-Z]+@[0-9a-zA-Z]+//.[0-9a-zA-Z]+";
Pattern pattern = Pattern.compile(regex);
Matcher matcher = pattern.matcher(email);
if(matcher.matches()){
System.out.println("这是合法的Email");
}else{
System.out.println("这是非法的Email");
}
}
}
NFA确定化的时候,包含NFA初态的那个DFA状态就是确定后的DFA的初态
DFA的终态就是所有包含了NFA终态的DFA的状态
就如下边的例子,是一个初态为1,终态为6,7,9的NFA经过确定化得到的转换矩阵,右侧是将左侧的转换矩阵改名之后的DFA,也就是最后得到的DFA
对于DFA来说,他的初态就是包含了NFA唯一初态1的那个状态,就是左边的1,2右边的1了
终态则是左边的2,4,5,6,7和3,8,9和9对应的就是右边的2,4,5
问题问的就有问题.
NFA和DFA不是靠正则的写法来改变的,是语言的实现者来决定的.
比如,awk就是DFA,JAVA就是NFA
除非是有的语言是DFA和NFA混合体实现才可能出现在写法上改变让正则一定使用NFA的情况