IFT313 IFT313 Introduction aux langages formels Froduald Kabanza Département d’informatique Université de Sherbrooke planiart.usherbrooke.ca/kabanza/cours/ift313.

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1 IFT313 IFT313 Introduction aux langages formels Froduald Kabanza Département d’informatique Université de Sherbrooke planiart.usherbrooke.ca/kabanza/cours/ift313 Convertir un AFN en un AFD

2 IFT313© Froduald Kabanza2 Rappel

3 IFT313© Froduald Kabanza3 Sujet couvert Convertir un automate fini non-déterministe en un automate fini. déterministe. Simuler un AFN

4 IFT313© Froduald Kabanza4 Références [1] Sudkamp, T. A.. Languages and Machines. Third Edition Edition. Addison-Wesley, 2005. – Sections 5.6. [2] Appel, A. and Palsberg. J. Modern Compiler Implementation in Java. Second Edition. Cambridge, 2004. – Section 2.4 [3] Wolper, P. Introduction à la calculabilité, 3è édition. Dunod, 2006 –Section 2.6 [4] Aho, A., Lam, M., Sethi R., Ullman J. Compilers: Principles, Techniques, and Tools, 2 nd Edition. Addison Wesley, 2007. – Sections 3.7.1 à 3.7.3

5 IFT313© Froduald Kabanza5 Rappel  Il est facile de décrire un lexique par les expressions régulières parce qu’elles sont déclaratives.  Par contre, les AFD sont plus faciles à coder comme programme, parce qu’elles sont opérationnelles.  Nous avons vu en effet comment implanter un AFD et l’utiliser pour analyser un lexique.  Nous avons vu aussi une méthode pour convertir des expressions régulières en AFN.  La partie manquante pour savoir comment implémenter un générateur d’analyseurs lexicaux à partir d’une expression régulière, est la conversion d’un AFN en un AFD équivalent.

6 IFT313© Froduald Kabanza6 Élimination du non-déterminisme  La méthode pour convertir un AFN en AFD est appelée « subset construction method » en anglais.  La méthode consiste à grouper des ensembles d’états de l’AFN en un seul état de l’AFD :  L’idée est de simuler l’exécution parallèle de l’AFN sur une entrée donnée.  À chaque étape, nous avons un ensemble d’états dans lequel l’AFN pourrait se trouver si on considérait toutes ses exécutions non- déterministes.  Ces états représentent un état de l’AFD.  Nous allons encore utiliser cette technique plus tard pour l’analyse syntaxique LR.

7 IFT313© Froduald Kabanza7 Idée de base  Il y a deux différences fondamentales entre un AFN et un AFD :  Transitions sur des chaînes de plus d’un caractère.  Non-déterminisme:  plusieurs transitions partant d’un même état, sur le même symbole.  transitions sur la chaîne vide (‘’, aussi notée ε).  Pour obtenir un AFD à partir d’un AFN:  Nous commençons par remplacer des transitions sur des chaînes de plus d’un caractère.  Nous éliminons ensuite les transitions non déterministes.

8 IFT313© Froduald Kabanza8 Idée de base : transitions sur des chaînes  L’exemple suivant illustre la procédure pour éliminer les transitions avec des chaînes de caractères: 12 abc 1342 abc

9 IFT313© Froduald Kabanza9 Idée de base : éliminer le non-déterminisme  L’idée pour éliminer le non-déterminisme est de construire un AFD qui à chaque étape de son exécution mémorise les états dans lesquels l’AFD se trouverait potentiellement avec le même input.  Donc un état de l’AFD est un sous-ensemble des états de l’AFN tel qu’illustré par les exemples suivants. 1 3 a 2 a b (a) (b) 1 2 3 4 a a ε a b [ab] a b b {1,3} [ab] {4} {1,2,3} a {1} {3} a {1,2} b a b

10 IFT313© Froduald Kabanza10 Fermeture-ε (ε-closure)  Pour définir l’algorithme d’élimination du non-déterminisme plus formellement, la notion de ε-closure est nécessaire.  Étant donné un ensemble S d’états de l’AFN, ε-closure(S) est l’ensemble des états atteignables dans l’automate, à partir d’un état dans S, et sans consommer un symbole d’entrée; c-à-d., en suivant seulement des transitions ε.  Il va de soi que S est dans ε-closure(S).  Par extension, pour un état z, ε-closure(z) = ε-closure({z})

11 IFT313© Froduald Kabanza11 Définitions préliminaires  Soit succ(s,c) les états successeurs de s sous la transition c  Par définition : ε -closure(S) = S  {s | s dans succ(s ’, ε ) avec s ’  dans S}  On peut maintenant définir l’algorithme epsilon-closure

12 IFT313© Froduald Kabanza12 Algorithme epsilonClosure  Entrée :  S : un sous-ensemble des états de l’AFN  succ : la relation des transitions de l’AFN  Sortie : ε-closure(S)  Méthode : S1 = S do { S2= S1 ; // S2 devient S1 au début de l’itération S3 = {}; // S3 est l’ensemble des états atteignable à partir de S2 for (s in S2) S3 = union(S3, succ(s, ε)); S1 = union(S2,S3); } while (! S1.equals (S2)); // jusqu’à plus de nouvel état atteignable

13 IFT313© Froduald Kabanza13 Algorithme replaceStringTransitions  Entrée : Un AFN X1 =(N1,A,R1,n0,F)  Sortie : Un AFN X2=(N2,A,R2,n0,F) avec transitions à un caractère ou ε  Méthode : N2=N1; R2=R1 ; Pour toute transition (s, u,t) dans R2 telle que u =a 1 …a k (k>1)  supprimer (s, u,t) de R2  ajouter des nouveaux états s 1,s 2,…,s k-1 dans N2  ajouter de nouvelles transitions (s, a 1, s 1 ),…,(s k-1,a k,t) à R2

14 IFT313© Froduald Kabanza14 Algorithme removeNondeterminism  Entrée : Un AFN X =(N,A,R,n0,F) avec transitions à un caractère ou ε  Sortie : Un AFD Y=(D,A,T,d0,P)  Méthode :  D = 2 N // L’ensemble des sous-ensembles de N  d0 = ε-closure(n 0 )  P = {d dans D | l’interesction de d et F est non vide} // c-à-d., ensembles des états d ayant un état accepteur  T est définie comme suit: Pour chaque a dans A et d dans D T[d][a] = ε-closure ( {n’|(n,a,n’)  R}) // c-à-d.: T[d][a] est la fermeture-epsilon des états atteignable dans // l’automate X à partir d’un état dans d, le long d’une transition // étiquetée a.  ndnd

15 IFT313© Froduald Kabanza15 Algorithm removeNondeterminism  Pour donner une description plus algorithmique : Dtrans(d,a) = epsilonClosure ( trans(n,a))  Où trans est la relation de transition de l’AFN X.  Autrement dit, il y a une transition de d i à d j, étiquetée a, si et seulement si d j =Dtrans(d i,a)  ndnd

16 IFT313© Froduald Kabanza16 Algorithm removeNondeterminism  Entrée : AFN (N,A,R,n0,F)  Sortie : AFD (D,A,T,d0,P)  Méthode : P {d dans D | l’interesction de d et F est non vide} //défini comme avant; d0 = ε -closure(n 0 ) D={d0} et d0 est non marqué while (il y a un état non marqué d in D) { marquer d; for (chaque symbole a dans A) { d ’ = Dtrans(d,a); if (d ’  D) {ajouter d ’ comme état non marqué dans D;} T[d][a] = d ’ ; }}

17 IFT313© Froduald Kabanza17 Récapitulation  constructDFAFromNFA(NFA)  removeNondeterminism(replaceStringTransitions(NFA)).  À la fin de la construction, les états de l’AFD sont remplacés par des nombres.  D’autres simplifications sont effectuées sur l’AFD : minimisation.

18 IFT313© Froduald Kabanza18 Exemple (AFN) 1 4 2 9 14 3 5 10 15 876 131211 i f IF ε ε ε a...... z 0...... 9 ERROR any character ε ε ε ε 0...... 9 ε ε [a-z] [0-9] ID NUM......

19 IFT313© Froduald Kabanza19 Exemple (AFD correspondant) {1,4,9,14} {2,5,6,8,15}{3,6,7,8} {6,7,8}{5,6,8,15} {10,11,13,15} {15} {11,12,13} i f [a-z0-9] [a-hj-z] other [0-9] ERROR ID IF [a-z0-9] ID NUM

20 IFT313© Froduald Kabanza20 Récapitulation : produire un scanner à partir d’une liste d’expression régulières  Approche : (1) Convertir les expressions régulières en AFNs. (2) Combiner les AFNs. (3) Convertir L’AFN global en AFD équivalent. (4) Appliquer le DFADriver à l’AFD pour reconnaître les tokens.  L’étape 4 fait l’objet du devoir 1.  Les étapes (1)-(3) sont laissés comme exercices de programmation.

21 IFT313© Froduald Kabanza21 Algorithme NFASimulator La procédure de déterminisation d’un AFN est la composante principale d’un simulateur d’AFN.  Entrée :  Un AFN N (avec seulement des transitions sur un caractère ou sur ε)  Une chaîne de caractères x terminée par le symbole EOF.  Sortie :  True si N accepte x.  False sinon.  Méthode : Faire la déterminization (subset construction) à la volée (on the fly), au fur et à mesure qu’on lit x, un caractère à la fois.

22 IFT313© Froduald Kabanza22 Algorithme : NFA Simulator currentState = epsilonClosure({initialStateOfTheNFA}); currentChar = nextchar(); while ((currentChar!=EOF) && (currentState != NULL)){ currentState = Dtrans(currentState, currentChar); currentChar = nextChar(); } if (isFinalState(currentState)) && (currentChar == EOF) return True else return False

23 IFT313© Froduald Kabanza23 Exercice  Comment modifieriez-vous l’algorithme précédent pour reconnaître des tokens (c-à-d., trouver la plus longue sous-chaîne acceptée)? Laissé comme exercice.

24 IFT313© Froduald Kabanza24 Vous devriez être capable de Écrire un automate fini déterministe correspondant à un automate fini non déterministe. Simuler un AFN.

25 IFT313© Froduald Kabanza25 Prochaine leçon  Minimiser un AFD