Есть ли «маленькие» машины, которые могут эффективно сопоставлять регулярные выражения?

30

Хорошо известно, что регулярное выражение может быть распознано недетерминированным конечным автоматом, размер которого пропорционален регулярному выражению, или детерминированным FA, который потенциально экспоненциально больше. Кроме того, учитывая строку и регулярное выражение , NFA может проверить членство во времени, пропорциональноми DFA может проверить членство во времени, пропорциональном, Замедление для NFA возникает из-за того, что по сути нам необходимо отслеживать наборы возможных состояний, в которых может находиться автомат, и экспоненциальный рост DFA возникает из-за того, что его состояния являются элементами набора мощностей состояний NFA. $s$ $r$ $|s| \cdot |r|$ $|s|$

Можно ли эффективно (т. Е. Во времени лучше, чем , а пространство лучше, чем ) распознавать регулярные выражения, если мы разрешаем использовать более мощные машины чем конечные автоматы? (Например, есть ли краткость в распознавании обычных языков с помощью автоматов или счетчиков?) $O(|r| \cdot |s|)$ $O(2^{|r|})$

fl.formal-languages automata-theory regular-expressions Нил Кришнасвами
источник

2

Когда вы говорите, что «NFA может проверять членство во времени, пропорциональном », вы имеете в виду, что (детерминистическая) машина ОЗУ, которая имитирует NFA очевидным образом, отнимает так много времени? Или есть какой-то другой способ определить «время выполнения NFA», которое не относится к другой вычислительной модели? (Помимо разумного, но не очень полезного определения, которое говорит, что время выполнения любого NFA для строки равно .)

| s | \cdot | r |

$|s|\cdot|r|$

s

$s$

| s |

$|s|$

Radu GRIGore

Да, это правильная интерпретация моего вопроса.

Нил Кришнасвами

2

Тогда мне кажется более естественным просто спросить это: существует ли алгоритм (на компьютере с ОЗУ), который решает, находится ли строка на языке, определяемом регулярным выражением который работает в время и пространство? (Особенно если вы определяете время работы автоматов,

s

$s$

r

$r$

o (| s | \cdot | r |)

$o(|s|\cdot|r|)$

o (2^{| r |})

$o(2^{|r|})$

работающих в режиме сжатия,

1

Я не совсем понимаю проблему. Являются ли входные данные строкой s и регулярным выражением r, и проблема заключается в том, чтобы решить, находится ли s на языке, определяемом регулярным выражением r?

Робин Котари

@ Робин: да, вот и все. Я хотел бы знать, можете ли вы сопоставлять регулярные выражения более эффективно, чем конечные автоматы, используя больше вычислительных мощностей, или если дополнительные функции (например, стек, ОЗУ) просто не помогают.

Нил Кришнасвами

20

Достаточно легко обменять время на пространство следующим образом.

Преобразуйте регулярное выражение в NFA - для конкретности при сравнении алгоритмов мы будем предполагать, что - это число состояний NFA, так что ваше время для прямого моделирования NFA является действительным, а ваше пространство, ограниченное для запуска преобразованного DFA, также действует, когда вы работаете в ОЗУ, которое может адресовать столько памяти. $r$ $O(rs)$ $O(2^r)$

Теперь разделим состояния NFA (произвольно) на подмножеств не более чем состояний каждое. Внутри каждого подмножества мы можем индексировать подмножества в числами от до . $k$ $S_i$ $\lceil r/k\rceil$ $S_i$ $A_i$ $S_i$ $0$ $2^{\lceil r/k\rceil}-1$

Составьте таблицу где и находятся в диапазоне от 0 до , - входной символ, а - (числовой индекс) подмножество . Значение, хранящееся в таблице, является (числовой индекс) подмножеством : состояние находится в тогда и только тогда, когда принадлежит и в есть состояние, которое переходит к на входном символе . $T[i,j,c,A_i]$ $i$ $j$ $k-1$ $c$ $A_i$ $S_i$ $S_j$ $y$ $T[i,j,c,A_i]$ $y$ $S_j$ $A_i$ $y$ $c$

Чтобы смоделировать NFA, сохраните индексов, по одному для каждого , указав подмножество состояний в которые могут быть достигнуты при помощи некоторого префикса ввода. Для каждого входного символа используйте таблицы, чтобы найти для каждой пары набор состояний в который может быть достигнут из состояния в путем перехода на $k$ $S_i$ $A_i$ $S_i$ $c$ $i,j$ $S_j$ $A_i$ $c$ , а затем используйте побитовый двоичный код или операцию над числовые индексы этих наборов состояний объединяют их в единое подмножество состояний . Итак, каждый шаг моделирования занимает время $S_j$ $O(k^2)$ и общее время моделирования составляет . $O(sk^2)$

Требуемое пространство - это пространство для всех таблиц, которое равно . Анализ времени и пространства действителен для любой оперативной памяти, которая может адресовать столько памяти, и которая может выполнять двоичные операции со словами, которые достаточно велики, чтобы адресовать столько памяти. $O(k^2 2^{r/k})$

Из-за квадратичной зависимости от компромисс между временем и пространством, который вы получаете от этого, не полностью соответствует моделированию NFA . Но потом, я скептически отношусь к тому, что - это правильная временная граница для симуляции NFA: как вы моделируете один шаг NFA быстрее, чем рассматриваете все (возможно, квадратично много) переходы, разрешенные из текущего активное состояние в другое состояние? Разве это не должно быть ? $k$ $O(rs)$ $O(r^2 s)$

В любом случае, изменяя вы можете получить временные границы на континууме между границами DFA и NFA с меньшим пространством, чем DFA. $k$

Дэвид Эппштейн
источник

a^{k}

$a^k$

@Neel: Если решение Дэвида - лучшее, что может сделать машина ОЗУ, то стеки, счетчики и т. Д. Не помогут. (Но, конечно, он дал только верхние, а не нижние границы.)

Раду ГРИГОР

1

Насколько я могу судить, мое решение использует «дополнительную мощность»: оно основано на поиске таблиц и целочисленных индексах, чего нет в моделях DFA или NFA. Так что я не совсем понимаю, как он не отвечает на эту часть вопроса.

Дэвид Эппштейн

w

$w$

w \geq \lg r

$w \ge \lg r$

O (s r^{2})

$O(s r^2)$

O (r / w)

$O(r/w)$

r \geq w

$r \ge w$

k \approx ⌈ r / w ⌉

$k \approx \lceil r/w \rceil$

O (s r^{2} / w^{2})

$O(sr^2/w^2)$

2^{w}

$2^w$

4

Это не ответ, но слишком долго для комментария. Я пытаюсь объяснить, почему этот вопрос может быть трудно понять.

Есть два способа определения вычислительной сложности для устройства X .

Первый и самый естественный способ является внутренним . Нужно сказать, как устройство X использует вход, чтобы мы могли позже посмотреть, как размер n входа влияет на время работы устройства. Также нужно сказать, что считается операцией (или шагом ). Затем мы просто позволяем устройству работать на операциях ввода и подсчета.

$O(f(n))$ $f(n)$

Например, внутреннее определение для NFA говорит, что для обработки строки длины n требуется n шагов ; внешнее определение, которое использует машину ОЗУ в качестве устройства Y, говорит, что наиболее известная верхняя граница - это, вероятно, ответ Дэвида Эппштейна. (В противном случае было бы странно, что (1) лучшая практическая реализация, указанная в другом ответе, не использует лучшую альтернативу, и (2) здесь никто не указал лучшую альтернативу.) Обратите также внимание, что строго говоря, ваше устройство X является регулярным выражением , но так как NFA имеет тот же размер, его можно принять за устройство X, на которое вы смотрите.

$\Omega(f(n))$

Так что, в некотором смысле, лучший ответ, на который вы могли бы надеяться, - это подтверждение в чем-то вроде модели клеточного зонда, что имитация NFA требует определенного времени. (Обратите внимание, что если вы принимаете во внимание преобразование NFA в DFA, вам нужно время, чтобы записать большое DFA, поэтому проблема с памятью там не единственная.)

Раду ГРИГОРЕ
источник

4

Даже если вы считаете, что нет ничего нового или старого, что можно узнать о сопоставлении регулярных выражений, посмотрите одну из самых красивых работ, с которыми я сталкивался в течение долгого времени: игра регулярных выражений S Fischer, F Huch и T Wilke, ICFP 2010.

(MMT Chakravarty заслуживает похвалы за рекомендацию этого документа.)

РЕДАКТИРОВАТЬ: Причина, по которой эта статья является актуальной, заключается в том, что она описывает новую технику (на основе Глушкова из 60-х годов), которая позволяет избежать создания полной NFA (не говоря уже о DFA), соответствующей RE. То, что делается вместо этого, напоминает запуск алгоритма маркировки, аналогичного общеизвестному алгоритму принятия решения о принятии слова NFA в синтаксическом дереве RE. Измерения производительности показывают, что это конкурентоспособно, даже с недавно опубликованной в Google библиотекой re2.

Кай
источник

Хорошая статья для чтения!

Сянь-Чи Чан 之

1

Посмотрите на эту статью Расс Кокс. Он описывает подход, основанный на NFA, впервые примененный Кеном Томпсоном, с помощью которого входная строка s может быть сопоставлена с регулярным выражением r во времени O (| s |. C ) и пространстве O (| r |. D ), где c и d - верхние константы. В статье также подробно описывается реализация этой техники на языке C.

источник

2

Я не уверен, что это точное описание статьи. Кажется, что он создает DFA из NFA по мере необходимости и кэширует результаты. Но размер кэша может быть экспоненциальным в r.

Дэвид Эппштейн

Есть ли «маленькие» машины, которые могут эффективно сопоставлять регулярные выражения?

Ответы: