计算复杂度 v/s 乔姆斯基层次结构

原文:https://www . geesforgeks . org/computational-complex-v-s-Chomsky-hierarchy/

1。计算复杂度: 计算复杂度,衡量特定算法运行时消耗的计算资源(时间和空间)数量。

图灵机的时间复杂度由函数 T(n)给出,其中

T(n)= TM 处理长度为 n 的字符串的最大移动次数

图灵机的空间复杂度由函数 S(n)给出,其中

S(n) =对于长度为 n 的输入,TM 使用的最大磁带方块数

简单图灵机的 时间复杂度 考虑一下语言,

L = {ωcωR |ω∈(0+1)*}

要识别形式为ωcω R 的字符串,TM 需要:

比较第一个和最后一个字符= 2n + 1 次移动

比较两端的第二个字符= 2(n -1) + 1 次移动

找到中心字符 c = 1 移动

总移动次数 T(n),

= (2n + 1) + (2 (n - 1) +1)+.......(2(n -(n -1)) + 1) + 1
 = 2(1+2+.........+n)+n = 2 X (n)(n+1) / 2 + n = n2 + 2n
= n2+2n 
= O(n<sup>2</sup>)

采用双带机器可以降低时间复杂度。

  • 机器将 c 左边的输入字符串复制到第二盘磁带上。
  • 当在输入磁带上找到 c 时,TM 将其第二个磁带头向左移动。
  • 输入磁头继续向右移动,第二个磁头继续向左移动。
  • 随着头部的移动,两个头部下的符号会进行比较。
  • 如果所有的符号都匹配,并且中心字符是 c,那么该字符串被接受。

TM 最多进行 n+1 次移动。

 T(n) = n+1 = O(n)

TM 的空间复杂度由S(n)= n+1【n-字符串长度和一个空白符号】给出

非确定性时间和空间复杂度: 如果没有选择序列导致机器移动超过 T(n),则非确定性 TM 的时间复杂度为 T(n)。如果没有一个选择序列需要更多的磁带单元,那么空间复杂度就是 S(n)。

【乔姆斯基层次结构】 : 一个语法可以根据产生式规则进行分类。乔姆斯基将语法分为以下几种类型:

| **语法类型** | **语法** | **自动机** | | 类型 0 | 无限制语法 | 车床 | | 类型 1 | 上下文敏感语法 | 线性有界自动机 | | 类型 2 | 上下文无关语法 | 下推自动机 | | 类型 3 | 常规语法 | 有限状态自动机 | **第三类或规则语法:** 如果一种语法的所有产物都是下列形式,则称之为第三类或规则语法:-
A ⇢ ε     A ⇢ a
A ⇢ aB    A ⇢ Ba
其中 A∑∑和 A,B ∈ V。 由 type-3 语法生成的语言被称为**常规语言**。 **Type-2 或上下文无关语法:** 如果一个语法的所有产物都是以下形式的⇢ α,其中 A ∈ V 和α ∈ (V ∪ T)*,则该语法称为 type 2 或上下文无关语法。 v 是一组变量,T 是一组终端。 由类型 2 语法生成的语言称为**上下文无关语言**。 **Type-1 或上下文相关语法:** 如果一个语法的所有产物都是以下形式,则该语法被称为 Type-1 或上下文相关语法:α ⇢ β,其中β至少与α一样长。 **Type-0 或无限制语法:** 制作可以不受任何限制地用无限制语法编写。如果产生了α ⇢ β,那么α的长度可能大于β的长度。 * 每种语法也是数字 0 型语法。 * 类型 2 语法也是类型 1 语法。 * 第三类语法也是第二类语法。 **计算复杂度 v/s 乔姆斯基层次:** | #### Complexity of calculation | #### Chomsky hierarchy | | --- | --- | | 计算复杂度是对特定算法在运行时消耗的计算资源(时间和空间)数量的度量。 | 乔姆斯基层次结构代表了不同机器所接受的语言类别。 | | 计算复杂度在算法分析中非常重要。 | 乔姆斯基层次结构在认知科学中很重要,因为层次结构中语法的复杂性可以用来评估。 | | 计算复杂性是不受限制的语法 | 乔姆斯基层次结构是上下文相关的语法 | | 计算复杂性在图灵自动机中的应用 | 线性有界自动机中的乔姆斯基层次结构 |