Deadline etapa 1: 22 nov 2023 23:59


Schelet etapa 1 {{:lfa:2023:lfa2024-skel-etapa1.zip|}}

====== Proiect ======

Proiectul este structurat in trei teme al caror obiectiv final reprezinta implementarea unui lexer in Python.
===== Ce este un lexer? ====
Un lexer este un program care imparte un sir de caractere in subsiruri numite //lexeme//, fiecare dintre acestea fiind clasificat ca un //token//, pe baza unei specificatii.

==== Care este input-ul unui lexer? ====
Lexer-ul primeste initial o specificatie de forma:
<code>
TOKEN1 : REGEX1;

TOKEN2 : REGEX2;

TOKEN3 : REGEX3;

...
</code>
unde fiecare ''TOKENi'' este un nume dat unui token, iar ''REGEXi'' este un regex ce descrie lexemele ce pot fi clasificate ca acel token. Puteti imagina aceasta specificatie ca un //fisier de configurare//, care descrie modul in care va functiona lexerul pe diverse fisiere de text.

Inputul efectiv al unui lexer este un text care va fi impartit in lexeme folosind expresii regulate. In cursurile viitoare veti afla mai multe detalii despre cum functioneaza si cum sunt implementate lexerele.

==== Care este output-ul unui lexer? ====
Lexer-ul are ca output o lista de forma : ''[(lexema1, TOKEN_LEXEMA_1), (lexema2, TOKEN_LEXEMA_2), ...]'', unde ''TOKEN_LEXEMA_N'' este numele token-ului asociat lexemei n, pe baza specificatiei.

===== Etapa 1 =====
Datorita dificultatii lucrului direct cu regex-uri pentru verificarea apartenentei unui cuvant in limbaj, lexerele reale trec prin cateva etape intermediare inainte de inceperea analizei textului. Aceste etape construiesc un DFA pe baza regex-ului.

**Etapa 1** a proiectului consta in conversia NFA in DFA (folosind Algoritmul __Subset Construction__ prezentat la curs) si minimizarea acestuia folosind, de asemenea, recomandat, algoritmul prezentat la curs.

Tema va fi implementata in Python, iar scheletul va ofera un pattern pentru implementarea functionalitatilor necesare.

====Structura scheletului====

In scheletul temei veti gasi 2 clase: **NFA** si **DFA**. In fiecare veti avea de implementate metodele necesare pentru verificarea comportamentului lor si pentru a realiza conversia ceruta de tema.

=== Clasa DFA ===

Un DFA va fi descris de urmatoarele campuri:
<code>
S - alfabetul limbajului, reprezentat ca un set de string-uri
K - starile automatului, reprezentat ca un set de __STATE__
q0 - starea initiala a automatului
d - functia de tranzitie, reprezentata ca un dictionar cu cheie (stare, caracter_alfabet) si alta stare ca si valoare
F - starile finale ale automatului
</code>

Desi cea mai simpla modalitate de a ne referi la o stare este printr-un numar intreg, in anumite componente ale proiectului (si de la aceasta etapa, dar si de la etape viitoare) va fi mult mai convenabil sa lucram cu alte tipuri de etichete pentru stari (de exemplu, seturi de intregi sau tupluri). De aceea, parametrul ''STATE'' va permite sa utilizati ce tip doriti ca si stare a automatului, puteti nota starile automatului atat cu intregi ''0,1,2,3,...'' cat si cu siruri de caractere ''s0,q1,sink,...'' sau alte tipuri de date (''frozenset'')

  - In aceasta clasa veti avea de implementat **obligatoriu** functia ''accept'', functie care primeste un cuvant si ruland DFA-ul pe acel cuvant va intoarce ''True'' daca cuvantul este acceptat, iar ''False'' in caz contrar.
  - Functia ''minimize'' este, de asemenea **obligatoriu** de implementat, pentru obtinerea puntajului maxim, dar nu este absolut necesara pentru realizarea etapelor urmatoare.
  - Functia ''remap_states'' **nu este** obligatoriu de implementat, din moment ce nu este apelata de checker, insa este recomandata din moment ce va va usura implementarea algoritmului subset construction. Ea are ca scop **transformarea** setului de stari, de la un tip (spre exemplu  //string//) la un altul (spre exemplu, //integer//). Astfel de transformari vor fi necesare, in special in etapele ulterioare ale proiectului.

Spre exemplu, daca am avea automatul de mai jos:

{{:lfa:2023:remap_before.png?400|}}
/*
<code>
> (0) -a,b-> (1) ----a----> ((2))
               \-b-> (3) <-a,b-/
                   /     \
                   \-a,b-/
</code>
*/

Am putea aplica functia ''x -> 'q' + str(x+2)'', care ar creea un DFA cu urmatoarele stari:

{{:lfa:2023:remap_after.png?400|}}
/*
<code>
> (q2) -a,b-> (q3) ----a----> ((q4))
                \-b-> (q5) <-a,b-/
                    /     \
                    \-a,b-/
</code>
*/

===Clasa NFA===

Clasa functioneaza in aceeasi maniera cu cea a DFA-ului, cu o singura diferenta:
  * Spre deosebire de reprezentarea de la curs, unde $math[\Delta] reprezenta o relatie peste $math[K \times \Sigma \times K], in Etapa 1, ''d'' va fi tot o functie, (codificata printr-un dictionar), care va asocia unei perechi (stare, caracter_alfabet), un **set de stari** succesor (in loc de o stare unica, asa cum se intampla intr-un DFA). 

Alte observatii:
  - Functia ''epsilon_closure'' primeste o stare a automatului si intoarce un set de stari, care reprezinta starile la care se poate ajunge doar prin epsilon-tranzitii de la starea initiala (fara a consuma nici-un caracter)
  - Functia ''subset_construction'' va intoarce un DFA, construit din NFA-ul curent prin algoritmul __subset construction__. DFA-ul intors va avea ca tip al starilor ''frozenset[STATE]'' (starile ''0'' si ''1'' dintr-un NFA vor ajunge o multime de stari ''{0,1}'' dintr-un DFA). Folosim ''frozenset'' in loc de ''set'', pentru ca acesta din urma **nu este imutabil** (seturile pot fi modificate prin efecte laterale). Avem nevoie de un obiect **imutabil** pentru a putea calcula un hash (mereu acelasi), si implicit pentru a putea folosi astfel de obiecte drept chei intr-un dictionar (lucru imposibil daca obiectul-cheie este mutabil).
  - Functia ''remap_states'' care are acelasi format si scop ca functia de la DFA-uri

Functiile ''epsilon_closure'' si ''subset_construction'' **sunt obligatoriu** de implementat, iar functia ''remap_states'' **nu** este.

===== Testare =====

Verificarea corectitudinii implementarii voastre se va face automat, printr-o serie de teste unitare, teste care vor verifica comportamentul fiecarei functii obligatorii de implementat, astfel se va verifica echivalenta intre DFA-urile create de ''subset_construction'' si ''minimize'' cu un DFA minim dat ca referinta.

Un alt check preliminar care se va face pe fiecare DFA construit va fi unul care verifica integritatea lui d.p.d.v. structural (starea initiala si starile finale sunt incluse in multima de stari, nu are tranzitii definite pe un caracter dintr-o anume stare, are tranzitii definite pe fiecare pereche (stare, caracter)).

==== Python ====

Versiunea de python pe care o vom folosi pentru aceasta tema este ''python3.12''. Un ghid de instalare a acestei versiuni poate fi gasita [[https://aruljohn.com/blog/install-python/|aici]]

<note important>
Este recomandat sa parcurgeti [[lfa:2023:lab_python_extras|documentul extra]] pentru descrierea unor feature-uri folosite in schelet si a unora utile in implementarea proiectului, mai ales topic-urile:
  * [[lfa:2023:lab_python_extras#dictionaries_sets_and_hashable_objects | hashing]]
  * [[lfa:2023:lab_python_extras#python_312_generics | genericitate in python 3.12]]
  * [[lfa:2023:lab_python_extras#dataclasses | decoratorul dataclass]]
</note>

Pentru rularea testelor folositi comanda ''python3.12 -m unittest''.
Aceasta comanda va detecta automat testele definite in folder-ul ''test'' si le va rula pe rand, afisand la final testele care au esuat, daca exista.

==== Structura arhivei ====

Veti incarca in assignment-ul de pe moodle o arhiva ''zip'' care va avea la baza folderul ''src'' din schelet
<code>
.
└── src
    ├── DFA.py
    ├── NFA.py
    ... (alte surse pe care le folositi)
</code>