Алгоритм Бржозовского — различия между версиями
(→Литература) |
(→Заключение) |
||
Строка 33: | Строка 33: | ||
== Заключение == | == Заключение == | ||
− | Самым эффективным алгоритмом минимизации принято считать [[Минимизация ДКА, алгоритм Хопкрофта (сложность O(n log n))|алгоритм Хопкрофта]], который, как и прочие традиционные алгоритмы, работает только с [[Детерминированные_конечные_автоматы|ДКА]]. Его асимптотическое время выполнения зависит от логарифма исходных данных. С другой стороны очевидно, что алгоритм Бржозовского в худшем случае будет обладать экспоненциальным временем выполнения, ведь этого требует процедура детерминизации, выполняемая дважды. На практике же наблюдается парадокс, алгоритм Бржозовского во многих случаях опережает прочие подходы к минимизации, включая и [[Минимизация ДКА, алгоритм Хопкрофта (сложность O(n log n))|алгоритм Хопкрофта]]. В [http://citeseer.uark.edu:8080/citeseerx/viewdoc/summary;jsessionid=EF3DD7271F6E8907A154A540D93F2B0C?doi=10.1.1.59.8276 | + | Самым эффективным алгоритмом минимизации принято считать [[Минимизация ДКА, алгоритм Хопкрофта (сложность O(n log n))|алгоритм Хопкрофта]], который, как и прочие традиционные алгоритмы, работает только с [[Детерминированные_конечные_автоматы|ДКА]]. Его асимптотическое время выполнения зависит от логарифма исходных данных. С другой стороны очевидно, что алгоритм Бржозовского в худшем случае будет обладать экспоненциальным временем выполнения, ведь этого требует процедура детерминизации, выполняемая дважды. На практике же наблюдается парадокс, алгоритм Бржозовского во многих случаях опережает прочие подходы к минимизации, включая и [[Минимизация ДКА, алгоритм Хопкрофта (сложность O(n log n))|алгоритм Хопкрофта]]. В работе<ref>[http://citeseer.uark.edu:8080/citeseerx/viewdoc/summary;jsessionid=EF3DD7271F6E8907A154A540D93F2B0C?doi=10.1.1.59.8276]</ref>, сравнивающей оба алгоритма, показано, что алгоритм Бржозовского оказывается эффективнее [[Минимизация ДКА, алгоритм Хопкрофта (сложность O(n log n))|алгоритма Хопкрофта]] для автоматов с большим числом переходов. |
== См. также == | == См. также == |
Версия 23:01, 30 декабря 2014
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
- Исходный НКА ( ):
- Первый шаг алгоритма (
- Второй шаг алгоритма (
переименовывает состояния, после этого всегда является начальным состоянием
): - Третий шаг алгоритма (
После выполнения этого шага алгоритма оба состояния и являются начальными.
): - Заключительный шаг алгоритма (
Заключение
Самым эффективным алгоритмом минимизации принято считать алгоритм Хопкрофта, который, как и прочие традиционные алгоритмы, работает только с ДКА. Его асимптотическое время выполнения зависит от логарифма исходных данных. С другой стороны очевидно, что алгоритм Бржозовского в худшем случае будет обладать экспоненциальным временем выполнения, ведь этого требует процедура детерминизации, выполняемая дважды. На практике же наблюдается парадокс, алгоритм Бржозовского во многих случаях опережает прочие подходы к минимизации, включая и алгоритм Хопкрофта. В работе[1], сравнивающей оба алгоритма, показано, что алгоритм Бржозовского оказывается эффективнее алгоритма Хопкрофта для автоматов с большим числом переходов.
См. также
- Минимизация ДКА, алгоритм за O(n^2) с построением пар различимых состояний
- Минимизация ДКА, алгоритм Хопкрофта (сложность O(n log n))