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用于将字符集转换为nfa/dfa的高效算法

将字符集转换为NFA/DFA的高效算法是正则表达式到非确定有限状态自动机（NFA）和确定有限状态自动机（DFA）的转换算法。

正则表达式是一种用于描述字符串模式的表达式语言，它可以表示字符集、字符重复、字符选择等。NFA和DFA是用于匹配和识别字符串模式的自动机模型。

在将字符集转换为NFA/DFA的过程中，可以使用Thompson构造算法和子集构造算法。

Thompson构造算法是一种将正则表达式转换为NFA的算法。它通过递归地构建NFA片段，并使用连接、选择和闭包等操作来组合这些片段。Thompson构造算法的优势在于它的简洁性和高效性。

子集构造算法是一种将NFA转换为DFA的算法。它通过构建DFA的状态集合，并根据NFA的转换函数和ε闭包函数来确定DFA的转换函数。子集构造算法的优势在于它可以将NFA转换为等价的DFA，从而提高了匹配和识别的效率。

这些算法在编译器设计、文本搜索、模式匹配等领域有广泛的应用。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能等。其中，与字符集转换为NFA/DFA算法相关的产品是腾讯云的云函数（Serverless Cloud Function）和云托管（Cloud Run）。

云函数是一种无服务器计算服务，可以根据事件触发执行代码。通过编写云函数，可以实现将字符集转换为NFA/DFA的算法，并将其部署在腾讯云上进行高效的字符集转换。

云托管是一种全托管的容器化服务，可以快速部署和运行容器化应用程序。通过使用云托管，可以将字符集转换为NFA/DFA的算法封装为容器镜像，并在腾讯云上进行高效的转换操作。

更多关于腾讯云云函数和云托管的详细信息，请参考以下链接：

相关搜索:Java6将utf8转换为iso88591字符集并忽略不可映射的字符将.p8转换为用于iOS推送通知的.p12证书将用于电子邮件验证的NFA转换为DFA用于将数字对数转换为百分比的算法AI中台双12活动音视频字幕平台双12活动字幕解决方案双12活动字幕编辑双12活动实时字幕双12活动多语言音视频字幕双12活动
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【计算理论】非确定性有限自动机 ( NFA ) 转换成 确定性有限自动机 ( DFA )

有限个字符集 , 长度有限的字符串 ; ③ 转移函数 ( 指令集 ) : 称为转移函数 ; 基于当前的 自动机 的某个状态 , 将字符集 输入到自动机中 , 该自动机转换成一个或多个状态 ,...NFA ) 转换成 确定性有限自动机 ( DFA ) , 需要将非确定性消除 , 只剩下确定性因素 ; 转换过程 使用特定算法实现 , 下面会详细描述该算法 ; 表格 : 绘制一个表格 , 表格列分别是..., 将这两个状态组成的集合看做一个新的状态 , 图片 四、NFA 转 DFA ( 1 ) 开始状态 读取 a 字符 后继状态分析 图片 表格 第 2 行 第 2 列 : 1 ....{ 2 , 3 } ; 图片 十七、NFA 转 DFA ( 14 ) 结果分析 1 ....消除不确定性 : 下面的表格就是将 非确定性有限自动机 ( NFA ) 转为 确定性有限自动机 ( DFA ) 的结果 , 将状态集合当做一个新的状态 , 新状态由之前的 NFA 中的不同状态组合而来

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【计算理论】计算理论总结 ( 非确定性有限自动机 NFA 转为确定性有限自动机 DFA | 示例 ) ★★

文章目录 一、NFA 转 DFA 示例 1 二、NFA 转 DFA 示例 2 三、NFA 转 DFA 示例 3 一、NFA 转 DFA 示例 1 ---- 将下图的 非确定性有限自动机 NFA 转为确定性有限自动机...DFA ; NFA 的状态集 \rm \{ 1,2,3 \} , 字符集 \rm \{ a,b \} ; 从 起始状态 1 开始分析 , 读取 \rm \varepsilon 无条件跳转到...、NFA 转 DFA 示例 2 ---- 将下图的 非确定性有限自动机 NFA 转为确定性有限自动机 DFA ; NFA 的状态集 \rm \{ 1,2,3 \} , 字符集 \rm \{ a,...\} 状态 , 接受任何字符都是空集 \{\varnothing \} ; 最终的 DFA 如下 : 三、NFA 转 DFA 示例 3 ---- 将下图的 非确定性有限自动机 NFA 转为确定性有限自动机...DFA ; NFA 的状态集 \rm \{ 1,2 \} , 字符集 \rm \{ a,b \} ; 从 起始状态 1 开始分析 , \rm \{1\} 状态 下读取 \rm a

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编译原理：2. 词法分析

---- 2.4.1 将正则表达式转换为 NFA ---- 非确定的自动机是一个很有用的概念，因为它很容易将一个（静态的、说明性的）正则表达式转换成一个（可模拟的、准可执行的）NFA。...转换算法可以将任何一个正则表达式转换为有一个尾巴和一个脑袋的 NFA，它的尾巴即开始边，简称为尾；脑袋即末端状态，简称为头。...由此得到的结果（在合并了某些等价的 NFA 状态之后）如下图所示： ---- 2.4.2 将 NFA 转换为 DFA ---- 用计算机程序实现确定的有限自动机（DFA）较容易。...DFA 的状态 d ，就是 \text{closure}(s_1)，这同 NFA 模拟算法一样。...由此我们对上述所给出的 NFA 应用该 DFA 算法得到如下图所示自动机： ----

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正则表达式的回溯

简单来讲，NFA 对应的是正则表达式主导的匹配，而 DFA 对应的是文本主导的匹配。...可以看到，DFA匹配过程中文本中的字符每一个只比较了一次，没有吐出的操作，应该是快于NFA的。...另外，不管正则表达式怎么写，对于DFA而言，文本的匹配过程是一致的，都是对文本的字符依次从左到右进行匹配，所以，DFA在匹配过程中是跟正则表达式无关的，而 NFA 对于不同但效果相同的正则表达式，匹配过程是完全不同的...则可以开启懒惰模式，在该模式下，正则引擎尽可能少的重复匹配字符，匹配成功之后它会继续匹配剩余的字符串。在上例中，如果将正则换为 ab{1,3}?...总结 现在再回过头看看文章开头的那个很长的正则表达式，其实简化之后，就是一个形如 ^[允许字符集]+ 的表达式。该字符集大小约为250，而+号表示至少出现一次。

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Stanford公开课《编译原理》学习笔记(1~4课)

课程中并没有使用复杂的编程语言，而是一种用于课堂教学的自发明语言COOL，很明显老师为它写好了编译器程序。 二....由于DFA的状态转移路径是唯一的，所以作为状态查询图时，无论成功或者失败只需要运行一次，但NFA就可能需要运行多次。...正则表达式是可以转换为NFA形式的，或许你已经在一些可视化正则表达式的网站上[https://regexper.com ]见过类似的形式。...如果一个DFA和一个NFA能够识别的字符集是一致的，则称它们为等价的，对于任意NFA，一定存在一个DFA与其等价，由NFA构建DFA的过程被称为DFA的确定化，也就是NFA——>DFA的过程。...状态集合 ，使用矩阵记录每个ε -closure集合转换前后的集合，最后对整个状态转移矩阵进行标记重命名，就可以得到一个DFA，事实上转化后的DFA中的每一个状态，就是NFA中的一个ε -closure

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正则引擎设计与实现——基于子集构造法

但是在表达形式上, NFA 将这种二义性(或者说多种可能性)表现在转换上了; 而与之不同, DFA 将二义性表达在状态里, 多种可能性被聚合在状态里, 消除了转换的二义性....如果不是计算机处理,而是人脑,其实潜意识里就已经存在那个 “NFA 转 DFA”的过程, 人脑可以“并发地”同时走多条路径....这么看,DFA 转 NFA 其实是把人类的潜意识里存在的处理方式“教”给了计算机. 范围输入带来的二义性 工程实践与教科书的区别在于, 教科书总是假设一个理想环境, 而工程并非如此....前文中讲 NFA 转 DFA 时, 其实忽略一个现实: "转换可以是针对一个范围的输入" ....针对这种情况, 在将 NFA 转换 DFA 时, 需要设计一个算法, 消除 NFA 的存在交集的转换的二义性, 算法过程如下: 上例中, 起点处存在如下 4 个转换: 我们把每个转换的输入区间看作一个集合

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自己动手写编译器:从NFA到DFA

上一节我们完成了使用NFA来识别字符串的功能。NFA有个问题就是其状态节点太多，使用起来效率不够好。本节我们介绍一种叫“子集构造”的算法，将拥有多个节点的NFA转化为DFA。...接下来我们设计用于将NFA转换成DFA的类，其代码为： go type NfaDfaConverter struct { nstates int //当前dfa 节点计数...) } return n } 在定义中有几个变量需要注意，其中dtrans是用于构造DFA跳转表的二维数组， nstates用于记录当前已经生成的DFA节点数量，lastMarked用于指向下一个要创建其跳转逻辑的...每新建一个DFA节点时，它的mark标志位会设置成false,这表明我们还没有为它设置跳转边，函数getUnMarked用于将当前所有mark设置为false的DFA节点中找出创建时间最早的那个。...上面代码的算法核心在函数MakeDTran,它执行了我们上面提到的算法，首先获得NFA状态机的起始节点，然后通过epsilon闭包操作获得一组NFA节点，用这组节点创建一个对应的DFA节点。

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编译原理：第三章 词法分析

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Hyperscan 超扫描算法：用于现代CPU的“快速-多模式”正则表达式匹配器

Hyperscan 超扫描算法：用于现代CPU的“快速-多模式”正则表达式匹配器 Hyperscan: A Fast Multi-pattern Regex Matcher for Modern CPUs...第三，当前正则表达式匹配，通常将整个正则表达式转换为单个有限自动机（FA）。如果确定型有穷自动机（DFA）状态的数目过大，则必须使用较慢的非确定型有穷自动机（NFA）来匹配整个正则表达式。...正则表达式分解将正则表达式模式拆分为一系列不相交的字符串和FA组件。 这将正则表达式匹配转换为分解的子正则表达式匹配序列，其执行和匹配顺序由快速字符串匹配控制。...首先，正则表达式分解，通过对正则表达式的NFA图，执行严格的结构分析，来自动识别字符串组件。算法确保提取的字符串是正则表达式匹配其余部分的先决条件。...这消除了不必要的FA组件匹配，从而允许高效的CPU利用率。 最后，大多数分解的FA组件往往很小，因此它们更有可能转换为DFA，并受益于快速的DFA匹配。

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从0到1打造正则表达式执行引擎(一) 正则表达式转NFA

* + () | 字符集合: [] 特殊类型符号: \d \D \s \S \w \W 前置知识 声明：本文不是入门级的文章，所以如果你想看懂后文的内容，需要具备以下的基本知识。...DFA引擎 上文只是实现了NFA引擎，NFA的引擎建图时间复杂度是O(n)，但匹配一个长度为m的字符串时因为涉及到大量的递归和回溯，最坏时间复杂度是O(mn)。...DFA引擎实现的大体流程是先构造NFA(本文内容)，然后用子集构造法将NFA转化为DFA，预计未来我会出一篇博客讲解细节和具体实现。...正则引擎优化 首先DFA引擎是可以继续优化的，使用Hopcroft算法可以进一步将DFA图压缩，更少的状态节点更少的转移边可以实现更好的性能。...其次，目前生产级的正则引擎很多都不是单纯用NFA或者DFA实现的，而是二者的结合，不同正则表达式下用不同的引擎可以达到更好的综合性能，简单说NFA图小但要回溯，DFA不需要回溯但有些情况图会特别大。

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自己动手写编译器:汤普森构造法

本节我们要实现的正则表达式引擎将用于判断输入的字符串是否满足我们自己设定的语法规则，首先我们给出一段语法表达式： 上面这段语法其实描述了Pascal语言的if判断逻辑，上面语法中有几个关键token，...接下来的问题是，我们如何实现匹配算法。...相比于前者，NFA多了一种边叫ε,从一个状态节点可以发出多条这样的边,这种边表示不用输入任何字符就可以抵达给定状态，例如正则表达式any|d NFA比DFA更加灵活，但是也正是因为如此，它比较难以在计算机中进行应用...，在后面内容中，我们将看到如何将正则表达式先用NFA表达，然后再将其转换为DFA。...下面我们看看如何将正则表达式转换为NFA，这种算法也叫汤普森构造法。

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图灵奖得主、《龙书》作者万字长文讲解：什么是「抽象」？

2.1.3 DFA的惰性评估   还有一种可以使用正则表达式抽象来提高算法的运行时间的优化方法——惰性评估。 你可能熟悉将正则表达式转换为确定性有限自动机的标准方法。...将NFA转换为DFA时，开始困难重重，这需要Rabin-Scott子集构造。在最坏的情况下，这种构造可以将具有2n个状态的NFA转换为具有 个状态的DFA，这实际上是不通的。...该命令将接受一个字符串并确定它是否具有给定正则表达式语言的子字符串。最简单的实现是将正则表达式转换为 NFA，然后再转换为 DFA，让 DFA 读取字符串。...当DFA较大时，将NFA转换为DFA比扫描字符串要耗费更多的时间。 但是，当正则表达式仅用于一次扫描字符串时，有更有效的方法来实现命令，例如 grep。...Ken Thompson 的第一篇研究论文表明，与其将小型 NFA 转换为大型 DFA，不如直接模拟 NFA 更有效。也就是说，读取字符串的 NFA 通常在读取每个字符后处于一组状态中。

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图灵奖得主、《龙书》作者万字长文讲解：什么是「抽象」？

2.1.3 DFA的惰性评估   还有一种可以使用正则表达式抽象来提高算法的运行时间的优化方法——惰性评估。 你可能熟悉将正则表达式转换为确定性有限自动机的标准方法。...将NFA转换为DFA时，开始困难重重，这需要Rabin-Scott子集构造。在最坏的情况下，这种构造可以将具有2n个状态的NFA转换为具有 个状态的DFA，这实际上是不通的。...该命令将接受一个字符串并确定它是否具有给定正则表达式语言的子字符串。最简单的实现是将正则表达式转换为 NFA，然后再转换为 DFA，让 DFA 读取字符串。...当DFA较大时，将NFA转换为DFA比扫描字符串要耗费更多的时间。 但是，当正则表达式仅用于一次扫描字符串时，有更有效的方法来实现命令，例如 grep。...Ken Thompson 的第一篇研究论文表明，与其将小型 NFA 转换为大型 DFA，不如直接模拟 NFA 更有效。也就是说，读取字符串的 NFA 通常在读取每个字符后处于一组状态中。

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从0到1打造正则表达式执行引擎

代码实现 建图 看完上文之后相信你一直知道如果将一个正则表达式转化为状态机的方法了，这里我们要将理论转化为代码。...DFA引擎 上文只是实现了NFA引擎，NFA的引擎建图时间复杂度是O(n)，但匹配一个长度为m的字符串时因为涉及到大量的递归和回溯，最坏时间复杂度是O(mn)。...DFA引擎实现的大体流程是先构造NFA(本文内容)，然后用子集构造法将NFA转化为DFA，预计未来我会出一篇博客讲解细节和具体实现。...正则引擎优化 首先DFA引擎是可以继续优化的，使用Hopcroft算法可以近一步将DFA图压缩，更少的状态节点更少的转移边可以实现更好的性能。...其次，目前生产级的正则引擎很多都不是单纯用NFA或者DFA实现的，而是二者的结合，不同正则表达式下用不同的引擎可以达到更好的综合性能，简单说NFA图小但要回溯，DFA不需要回溯但有些情况图会特别大。

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深入正则表达式(3):正则表达式工作引擎流程分析与原理释义

作为正则的使用者也一样，不懂正则引擎原理的情况下，同样可以写出满足需求的正则，但是不知道原理，却很难写出高效且没有隐患的正则。...总的来说， DFA可以称为文本主导的正则引擎 NFA可以称为表达式主导的正则引擎 NFA与DFA工作的区别： 我们常常说用正则去匹配文本，这是NFA的思路，DFA本质上其实是用文本去匹配正则。...DFN不回溯，所以匹配快速，因而不支持捕获组，支持反向引用和$number引用 传统的 NFA引擎 传统的 NFA 引擎运行所谓的“贪婪的”匹配回溯算法，以指定顺序测试正则表达式的所有可能的扩展并接受第一个匹配项...它将继续回溯（可以确保已找到了可能的最长的匹配之前它们将继续回溯）。...下面是一个正则表达式处理的基本步骤： 第一步：编译 当你创建了一个正则表达式对象之后（使用一个正则表达式直接量或者RegExp构造器），浏览器检查你的模板有没有错误，然后将它转换成一个本机代码例程，用于执行匹配工作

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编译原理（第四版）复习 （二）

|AC (A|B)C = AC|BC A(伊姆逊)|(伊姆逊)A = A A* = AA*|(伊姆逊)=A|A* = (A|(伊姆逊))* (A*)* = A* 正规文法到正规式的转换： 将正规文法中的每个非终结符表示成关于它的一个正规式方程...： 令Vt=∑； 对任意的正规式R，用一个非终结符S作为文法的开始符号； 对A->ab转换成A->aB和B->b; 对A->a*b转换成A->aA|b; 不断运用3和4中的规定进行变换，直到每条规则最多含有一个终结符为止...正规式与有穷自动机： 利用有穷自动机构造词法分析程序的方法是： 从语言单词的描述中构造出非确定的有穷自动机； 再将非确定的有穷自动机转化成确定的有穷自动机； 将其化简为状态最少化的DFA； 对DFA的每个状态构造一小段程序将其转化为识别语言单词的词法分析程序...； 确定有穷自动机（DFA）： 非确定有穷自动机（NFA）： ?...由正规式R构造NFA： ? NFA确定化为DFA的方法： ? DFA的化简： ? 有穷自动机到正规式的转换，参考正规式转换为有穷自动机，基本的就是那三个规则转换；

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正则表达式基础

m~n个重复，尽可能少 '\' 消除特殊字符含义或特殊序列 [] 用来表示一个字符集和，字符可以被单独罗列 [0-9a-z]范围内的任意字符 [a-]将匹配字符'-' [(+*?)]...集合内的特殊字符失去特殊意义,将匹配(,),+,*,?...，确定型有穷自动机)与NFA(Non deterministic Finite Automaton，不确定型有穷自动机) DFA从匹配文本入手，从左至右，每个字符不会匹配两次，时间复杂度是多项式的，速度快...可以看到，DFA匹配过程中文本中的字符每一个只比较了一次，没有吐出的操作，应该是快于NFA的。...另外，不管正则表达式怎么写，对于DFA而言，文本的匹配过程是一致的，都是对文本的字符依次从左到右进行匹配，所以，DFA在匹配过程中是跟正则表达式无关的，而 NFA 对于不同但效果相同的正则表达式，匹配过程是完全不同的

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看懂编译原理：词法语法语义分析阶段 原理

token， 用于之后语法分析器解析这些token组成的结构生成ast。...java文件生成代码的）词法分析原理：DFA/NFA 状态机词法分析fsa 分为确定的有限状态机和非确定有限状态机DFA确定有限状态NFA非确定有限状态（非确定可以理解为二义性输入：一个字符有多个状态符合...）词法分析过程中dfa可以有一个确定的状态转换，而nfa则有多个可能的状态进行转换（NFA一个状态匹配失败会尝试其他可能得状态）NFA/DFA的优缺点：NFA 状态数量少 但是 遍历过程可能会出现很多次回溯...现在来说空间已经足够了，所以说DFA 可能效率更高NFA转换-》DFAnfa是可以转换为dfa的，就是分析所有路径然后生成新的状态 达到和nfa表达式一样的效果，状态可能会翻倍因此占用内存会多各有利弊语法分析阶段...（也叫回溯）注意：文法结构只表达对应的构成规则，对于如何用算法实现文法结构规则是算法的事情（如出现左递归 说明左文法节点结构中第一个条件就是再次判断是否符合该文法父节点，如此循环。）

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