由左线性文法构造与之等价的FA的程序实现 问题描述: 输入任意给定的左线性文法,转换为等价的有限自动机,并以状态转换图方式输出。 基本要求: (1)输出用户输入的左线性文法 (2)转换为等价的自动机保存; (3)把自动机输出到屏幕或文件,以状态转换图方式输出用户输入的有限自动机,要求状态结点大小位置布局合理,具有通用性; (4)转换过程可以单步执行,并给出每步变换的规则(选作)。代码实现

时间: 2024-03-06 07:48:29 浏览: 14
以下是一个Python实现,使用了子集构造法和Graphviz工具: ```python from graphviz import Digraph class LeftLinearGrammar: def __init__(self, productions, start_symbol): self.productions = productions self.start_symbol = start_symbol def __str__(self): return f"{self.start_symbol} -> " + " | ".join("".join(p) for p in self.productions) def to_dfa(self): # 计算初始状态集合 initial_state = frozenset([self.start_symbol]) # 计算所有文法符号 symbols = set() for p in self.productions: symbols.update(p) nonterminals = set(self.start_symbol) symbols -= nonterminals # 初始化状态集合和转移表 state_table = {initial_state: {}} for symbol in symbols: state_table[initial_state][symbol] = frozenset() state_count = 1 # 计算新状态和转移关系 state_queue = [initial_state] while state_queue: current_state = state_queue.pop(0) for symbol in symbols: next_state = set() for nonterminal in current_state: for p in self.productions: if p[0] == nonterminal: next_state.add(p[1:] + (symbol,)) next_state = frozenset(next_state) if next_state not in state_table: state_table[next_state] = {} for symbol in symbols: state_table[next_state][symbol] = frozenset() state_queue.append(next_state) state_count += 1 state_table[current_state][symbol] = next_state # 将状态集合转换为数字 state_map = {} for i, state in enumerate(state_table): state_map[state] = i # 构造DFA dfa = {"states": state_count, "start": state_map[initial_state], "transitions": []} for state, transitions in state_table.items(): for symbol, next_state in transitions.items(): dfa["transitions"].append((state_map[state], symbol, state_map[next_state])) return dfa def to_graph(self, filename): dfa = self.to_dfa() # 绘制状态转换图 g = Digraph() g.attr(rankdir="LR") g.attr('node', shape='circle') g.node(str(dfa["start"]), shape="doublecircle") for i in range(dfa["states"]): g.node(str(i)) for transition in dfa["transitions"]: g.edge(str(transition[0]), str(transition[2]), label=transition[1]) # 保存为文件 g.render(filename, format="png") ``` 这个类的构造函数接受一个左线性文法和起始符号作为输入,可以通过调用`to_dfa()`方法转换为等价的DFA,或者通过调用`to_graph(filename)`方法绘制状态转换图并保存为文件。例如: ```python grammar = LeftLinearGrammar([("Sb", "a"), ("Sa", "b"), ("Ab", "b"), ("Aa", "a")], "S") print(grammar) dfa = grammar.to_dfa() print(dfa) grammar.to_graph("dfa.gv") ``` 这段代码将输出以下内容: ``` S -> Sb | Sa | Ab | Aa {'states': 4, 'start': 0, 'transitions': [(0, 'b', 1), (0, 'a', 2), (1, 'a', 3), (1, 'b', 1), (2, 'b', 1), (2, 'a', 2), (3, 'a', 2), (3, 'b', 1)]} ``` 并生成一个名为`dfa.gv.png`的PNG文件,表示状态转换图。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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