HIT-2022spr-形式语言自动机期末复习HIT-王春宇老师-网课网址DFA/NFA/RegularExpression正则表达式是一种表示正则语言的方法，ε若为正则表达式，则表示{ε}这个语言，而不是空语言

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使用hutool的dfa工具类可以很好的帮助我们来实现敏感词过滤的功能，下面从用例入手来逐步地去j简单了解一下dfa工具类。字典树DFA算法的核心是建立了以敏感词为基础的许多敏感词树（字典树）。

1.1Tire树Trie是一种高效的索引方法，它实际上是一种确定有限自动机(DFA)，在树的结构中，每一个结点对应一个DFA状态，每一个从父结点指向子结点(有向)标记的边对应一个DFA转换。

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toc]5.1|正则语言的泵引理鸽巢原理现象正则语言的泵引理应用问题111解答111问题222解答2225.1|正则语言的泵引理鸽巢原理现象设LLL是一个RLRLRL，DFAM=(Q,Σ,δ,q0,F)DFA

sensitive-wordsensitive-word基于DFA算法实现的高性能敏感词工具。创作目的实现一款好用敏感词工具。

NFA转换为DFA【本文内容摘要】什么是DFA通过子集构造法将NFA转换为DFA生成DFA的dot文件并且形成可视化。如果本文对各位看官有用的话，请记得给一个免费的赞哦（收藏也不错）！

剩下的就是把其他的文法依次排序就行第二步就是把文法所有的项目写出来（要知道什么是项目和项目的类别）如果不知道什么叫项目可以简单的理解为，点的位置，仔细看图片中，点的位置是有变化的，而且是有规律的，点在最后是规约项目，这个要记住，然后就是第三步，把能够识别活前缀的DFA

目录简介检索过程工具类测试及运行结果简介DFA全称为：DeterministicFiniteAutomation,即确定有穷自动机。

需要自己维护一套敏感词，在文章审核的时候，需要验证文章是否包含这些敏感词1.2)敏感词-过滤技术选型方案说明数据库模糊查询%%效率太低String.indexOf(“”)查找数据库量大的话也是比较慢全文检索分词再匹配DFA

字典树本质上是DFA算法的一种实现。它的典型应用是文本词频统计、敏感词过滤。

敏感词过滤方案敏感词过滤用的使用比较多的Trie树算法和DFA算法。

kubeedge源码分析系列之整体架构本系列的源码分析是在commitda92692baa660359bb314d89dfa3a80bffb1d26c之上进行的。

首先引入工具类：SensitiveWordsUtil该工具类采用DFA算法，速度还是蛮快的，比我手写的快多了。

主要参考了他人实现的DFA算法，他里面对短词没有处理，自己改了一下，并提供AOP实现拦截（该部分有点粗糙）参考：DFA算法-简易Java敏感词过滤（原文提供了代码和敏感词库）1.敏感词算法改进具体算法可以看看原文哈

1.构造一个DFA，它接受Σ={0，1}上能被5整除的二进制数列出状态转换表：状态添0添1001123240312434绘制DFA：2.画出一个最简的DFA，它接受所有大于101的二进制整数列出状态转换表

sn=939a4ad71582abc1f9e93c4d5526fed9&chksm=fcfb0409cb8c8d1f74ce7108e20b0310e7399775367a023638624357644dfa4ae435e41c8768&

而常见的正则引擎，又被细分为DFA（确定性有限状态自动机）与NFA（非确定性有限状态自动机）。

第三章7构造下列正规式相应的DFA(1)1(0|1)*101(2)1(1010*|1(010)*1)*0(3)0*10*10*10*(4)(00|11)*((01|10)(00|11)*(01|10)(

敏感词检索功能根据DFA算法思想进行实现，主要包括两方面的内容：将收集好的敏感词库生成Trie树按照项目需求，对文本中的敏感词进行检索或者处理算法复杂度：Trie树：构建-O(n)敏感词：检索-O(n)

通过对基于LL(1)文法的预测分析表法DFA模拟程序实验，使学生掌握确定的自上而下的语法分析的实现技术，及具体实现方法。通过本实验加深对语词法分析程序的功能及实现方法的理解。

最近在复习编译原理，考试之前以为自己懂了，眼高手低就没去实践。结果一考试出问题了。。。。学习就要脚踏实地，容不得半点模糊。凭着侥幸心理很危险的。以后要引以为戒啊。特别写出这篇文章：一来总结一下这几天的收获。二来与君共勉。一、概念1.概念解释1、活前缀：不包含句柄右侧任一符号的规范句型的前缀称为该句型的活前缀。例如：Bab是下面那个文法的一个句型，其中b是句柄。那么针对这个句型的活前缀有：ε、B、B

文章目录一正则表达式匹配原理1.1正则表达式1.2DFA1.3正则表达式和DFA的关系1.4正则匹配过程二DFA的构建三DFA与正则的转化3.1DFA转正则表达式3.2正则表达式转DFA3.2.1正则表达式转

https://github.com/chenminghai/CS-Homework（如果可以，点个start，有问题可以issue）一、实验内容：设计一个应用软件，以实现将正则表达式-->NFA--->DFA

Exp2：正则表达式转NFA，DFA,最小化DFA（1）正则表达式应该支持单个字符，运算符号有：连接选择(|)闭包(*)正闭包（+）可选（?）

目录1.状态机引入1.1NFA定义1.2DFA定义1.3NFA&DFA的差异1.4小结2.正则表达式转NFA2.1转化规则2.2练习3.NFA转DFA---子集法3.1-闭包3.2子集法定义3.3子集法举例

本文介绍将正则表达式（RE）转为确定的有限状态机（DFA）的方法。首先，什么是确定的有限状态机，什么是非确定的有限状

（咳咳，进入正题：正则表达式：主要有三种：与（ab）、或（a|b）、闭包（(ab)*）正则表达式->NFA：（Ɛ的意思是空，可以理解为两个直接连接）NFA->DFA：以上就是简单三种类型的三种表达模式。

实验目的和要求实验目的正则表达式转化为DFA，主要是解决给定一个正则表达式自动转化为DFA。

这学期在学编译原理，上周刚学完词法分析，作业是手动构造DFA并完成词法分析。然而优秀的人当然要以高标准要求自己，于是花了两天实现了输入正则表达式构造NFA和NFA转DFA的算法。

白盒AES加密DFA逆向样本下载DFA(DifferentialFaultAnalysis)2591919-74f335f407cad32c.png简单来说就是在倒数第一轮列混合和倒数第二轮列混合之间（

1、普通操作[c\d\y都同理，动作]dw删除到词尾、db删除到词首、dfa删除到向后查找到a的位置、dFa删除到向前差找到a的位置d/abc删除到找到abc2、标记使用在Vim中，标记可以帮助您记住文本的位置

有兴趣可以回顾《深入正则表达式(0):正则表达式概述》正则引擎类型正则引擎主要可以分为两大类：一种是DFA(DeterministicFiniteAutomatons/确定性有限自动机

多数程序设计语言单词的语法都能用正规文法(3型文法)描述正规文法回顾文法的任一产生式α→β的形式都为A→aB或A→a，其中A，B∈VN，a∈VT。正规文法描述的是VT*上的正规集例如:用l表示a~z中的任一英文字母，d表示0~9中任一数字Ø描述标识符的正规文法为→l｜l→l｜d｜l｜dØ描述无符号整数的正规文法→d｜d正规式是描述正规集的方便工具正规式与正规集的递归定义1.ε和Ф都是∑上的正规式，

截至上篇为止，我们学习了正则表达式的基本用法，包括捕获，引用，环视和量词匹配等。可以说，对于正则表达式的学习，我们已经到了一个不错的地步，但是就如博主博客上面所写的那样，“君子务本，本立而道生”，学习任何一个东西，都要想办法弄清楚最核心的部分，这样才能真正的学会，进而在使用中才能得心应手。那么对正则表达式来说，它最核心的东西是什么呢？答案是引擎。正则表达式因为其漫长的历史而衍生出了不同的流派，这些

DFA是一个含5个

以此构建一个DFA。首先需识别输入是整数还是小数点，若是整数部分输入然后还要再循环识别一次是否有小数点，最后识别是否有指数部分，指数部分可以带有符号。

文章目录对于词法分析器的要求概念词法分析器的功能和输出形式词法分析器的设计词法分析器的`结构`单词符号的识别：超前搜索状态转换图正规表达式和有限自动机正规式和正规集确定有限自动机（`DFA`）非确定有限自动机

文章目录正规文法正规式有穷自动机确定的有穷自动机——DFA不确定的有穷自动机——NFADFA与NFA的区分正规式转换为正规文法正规文法转换为正规式NFA转换为DFANFA最小化NFA转换为正规式正规式转换为

包括解析正则表达式字符串，构建NFA状态就，从NFA转换为DFA状态机，最后实现状态机最小化，接下来我们注重词法解析模块的工程化实现，也就是我们将所有算法集合起来完成一个可用的程序，由此在接下来的章节中

其中还有一部分“复杂工作流程”，那就是识别语言对应的正则表达式，将其构建成DFA状态机，形成跳转表，将跳转表转换为基

这里会根据正则表达式进行识别，为了编码方便，先把正则表达式变成NFA有穷自动机，然后再变成DFA无穷自动机，最后按照DFA进行编码，对字符串进行识别。

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实验内容：基于TEST语言设计相应的词法输入器并且输出二元组实验目的：1、理解词法分析器的基本功能2、理解简单的词法规则的描述方法3、理解状态转化图及其实现4、能够编写简单的词法分析器实验原理：根据DFA

DFA算法DeterministicFiniteAutomation有穷自动机，本质是一个数据结构，一个Map存储:一次性的把所有的敏感词存储到了多个map中例:敏感词:答辩文章内容:我明天要答辩、毕设答辩