Update legat de upload: incarcati o arhiva ce contine atat fisierele sursa, cat si directorul de testare tests/ si script-ul checker.py.
Checker si teste: Checker proiect LFA.
Transformarea Regex-AFD ne permite operationalizarea expresiilor regulate, iar aceasta este o parte importanta atat dintr-un lexer cat si dintr-un parser.
In etapa 2, vom implementa aceasta transformare in doi pasi:
Implementarea transformarilor se bazeaza integral pe procedurile algoritmice prezentate la curs.
Pentru a realiza prima transformare, este necesar sa parsam o expresie regulata si sa construim arborele acesteia. Spre exemplu, expresia: ab|c*
are asociat arborele: UNION(CONCAT(a,b),STAR(c))
. Datorita regulilor de precenta ale operatorilor, construirea acestui arbore este mai complicata, iar aceast task va fi amanat pentru etapa finala. Pentru a simplifica problema parsarii, expresiile vor fi prezentate in forma prenex.
UNION CONCAT a b STAR c
. Observati similaritatea cu reprezentarea de arbore. .in
ce contine o expresie regulata in forma prenex.UNION a b
UNION CONCAT a b STAR c
CONCAT UNION a b UNION c d
CONCAT STAR UNION a b UNION b c
STAR UNION CONCAT a b CONCAT b STAR d
CONCAT PLUS c UNION a PLUS b
Implementarea voastra va primi un fisier de input <testxy.in>
si un fisier de output <testxy.out>
, va construi AFD-ul asociat expresiei regulate, iar apoi va afisa automatul in fisierul de output conform formatului de mai jos:
<alfabet> <numar_stari> <stare_initiala> <lista_stari_finale> <tranzitie_1> <tranzitie_2> ... <tranzitie_n>
Atentie: Implementarea va fi punctata doar in masura in care respecta cerinta (se construieste un AFD folosind algoritmii prezentati la curs).
Implementarea algoritmului lui Thomson este complicata de faptul ca starile sunt reprezentate ca intregi. Spre exemplu, AFN-urile pentru expresiile 0
si 1
vor avea fiecare cate doua stari, cel mai probabil numerotate de la 0 la 1. Pentru a construi AFN-ul pentru 0|1
, trebuie sa renumerotam starile tinand cont de:
0
trebuie sa fie disjuncte fata de cele ale lui 1
+x
.Pentru a parsa forma Prenex, avem nevoie de o stiva care sa retina parti ale expresiei / operatii parsate deja. Vom interactiona in doua feluri cu stiva:
0 | Star(?) | …
, atunci vom inlocui cele doua expresii cu : Star(0) | …
Star(0) | Concat(?,?) | …
, rezultatul reducerii va fi: Concat(Star(0),?) | …
Implementarea voastra trebuie sa combine in mod eficient adaugarea cu reducerea.
Pentru a testa AFD-urile generate de voi, veti avea nevoie de o modalitate de afisare a acestora in text. Va sugeram sa adaugati la aceasta si o modalitate grafica. Atasam un script Python3 (draw_fa.zip) care poate fi folosit pentru a desena AFD-uri:
00*
):from,char,to 0,0,1 1,ε,2 2,ε,3 2,ε,f5 3,0,4 4,ε,3 4,ε,f5
stare initiala, caracter, stare finala
f
None
expresii a caror parsare este in curs de desfasurare. Ele vor fi modificate ulterior.Concat :: Expr → Expr → Expr
, definiti LConcat :: Expr → Expr
. Acesta va codifica faptul ca am citit doar partea din stanga a unei concatenari. Asemanator, LRConcat :: Expr
va codifica faptul ca am citit o concatenare si urmeaza sa citim operanzii acesteia.Unknown
care codifica o expresie ce urmeaza sa fie calculata———————————————————–
FA
, definita la etapa anterioara, metoda relabel
(si implementati-o):class FA t where fromList :: State s => Set Char -> s -> [(s,Char,s)] -> [s] -> t s states :: (State s) => t s -> [s] relabel :: (State s, State s') => (s -> s') -> t s -> t s' size :: (State s) => t s -> Integer
fmap
, in locul functiei relabel
? Nfa a
si inrolati-l in clasa anterioara. O definitie (mai multe sunt posibile) este urmatoarea:type NDelta a = Map (a,Char) (Set a) data Nfa a = Nfa {nsigma :: Set Char, ninitial :: a, ndelta :: (NDelta a), nfin :: [a]}
Odata generate AFD-urile de catre implementarea voastra si afisate in cadrul fisierlor de output, checker-ul etapei 2 compara rezultatele fata de o suita de AFD-uri de referinta, verificand pentru fiecare caz in parte daca automatele accepta acelasi limbaj. Mai multe detalii legate de checker gasiti pe pagina Checker proiect LFA.