Алгоритм Бржозовского — различия между версиями
(→Псевдокод) |
(→Псевдокод) |
||
Строка 26: | Строка 26: | ||
==Псевдокод== | ==Псевдокод== | ||
− | + | * Обращение КА | |
− | def fa_rev(fa): | + | def fa_rev(fa): |
− | + | rfa = [list(fa[Q]), list(fa[A]), [], list(fa[F]), list(fa[S])] | |
− | + | rfa[T] = [[[] for i in range(0, len(fa[A]))] for j in range(0, len(fa[Q]))] | |
− | + | for t1 in range(0, len(fa[Q])): | |
− | + | for a in range(0, len(fa[A])): | |
− | + | for t2 in fa[T][t1][a]: | |
− | + | rfa[T][t2][a].append(t1) | |
− | + | return rfa | |
− | + | * Детерминизация КА | |
− | def fa_det(fa): | + | def fa_det(fa): |
− | + | def reachable(q, l): | |
− | + | t = [] | |
− | + | for a in range(0, len(fa[A])): | |
− | + | ts = set() | |
− | + | for i in q[l]: | |
− | + | # объединение множеств (достижимых из l) состояний для символа a | |
− | + | ts |= set(fa[T][i][a]) | |
− | + | if not ts: | |
− | + | t.append([]) | |
− | + | continue | |
− | + | try: | |
− | + | i = q.index(ts) | |
− | + | except ValueError: | |
− | + | i = len(q) | |
− | + | q.append(ts) | |
− | + | t.append([i]) | |
− | + | return t | |
− | + | dfa = [[], list(fa[A]), [], [0], []] | |
− | + | q = [set(fa[S])] | |
− | + | while len(dfa[T]) < len(q): | |
− | + | dfa[T].append(reachable(q, len(dfa[T]))) | |
− | + | dfa[Q] = range(0, len(q)) | |
− | + | dfa[F] = [q.index(i) for i in q if set(fa[F]) & i] | |
− | + | return dfa | |
− | + | * Алгоритм Бржозовского | |
− | def fa_min(fa): | + | def fa_min(fa): |
− | + | return fa_det(fa_rev(fa_det(fa_rev(fa)))) | |
== См. также == | == См. также == |
Версия 05:59, 18 ноября 2014
Эта статья находится в разработке!
Задача: |
Пусть дан автомат . Требуется построить автомат с наименьшим количеством состояний, распознающий тот же язык, что и . |
Содержание
Алгоритм
Описание
Алгоритм минимизации конечных автоматов Бржозовского (Janusz A. (John) Brzozowski) выделяется, по крайней мере, следующими качествами:
- Он элегантен и весьма оригинален.
- Он эффективен.
- Он работает даже с недетерминированными конечными автоматами.
Обладая обычными процедурами обращения автомата, мы, с помощью идеи Бржозовского, можем немедленно приступить к минимизации заданного автомата. Для этого надо дважды провести его через обе вышеуказанные процедуры:
и детерминизации конечного, где
- это исходный КА,
- это процедура обращения КА,
- это процедура детерминизации КА,
- это минимизированный КА.
Корректность
Пример работы
Псевдокод
- Обращение КА
def fa_rev(fa): rfa = [list(fa[Q]), list(fa[A]), [], list(fa[F]), list(fa[S])] rfa[T] = [[[] for i in range(0, len(fa[A]))] for j in range(0, len(fa[Q]))] for t1 in range(0, len(fa[Q])): for a in range(0, len(fa[A])): for t2 in fa[T][t1][a]: rfa[T][t2][a].append(t1) return rfa
- Детерминизация КА
def fa_det(fa): def reachable(q, l): t = [] for a in range(0, len(fa[A])): ts = set() for i in q[l]: # объединение множеств (достижимых из l) состояний для символа a ts |= set(fa[T][i][a]) if not ts: t.append([]) continue try: i = q.index(ts) except ValueError: i = len(q) q.append(ts) t.append([i]) return t dfa = [[], list(fa[A]), [], [0], []] q = [set(fa[S])] while len(dfa[T]) < len(q): dfa[T].append(reachable(q, len(dfa[T]))) dfa[Q] = range(0, len(q)) dfa[F] = [q.index(i) for i in q if set(fa[F]) & i] return dfa
- Алгоритм Бржозовского
def fa_min(fa): return fa_det(fa_rev(fa_det(fa_rev(fa))))
См. также
- Минимизация ДКА, алгоритм за O(n^2) с построением пар различимых состояний
- Минимизация ДКА, алгоритм Хопкрофта (сложность O(n log n))