Question

我正在与学生一起创建一个有限状态机的简单演示：

s2 = {}
s1 = {}
s1["0"] = s2
s1["1"] = s1
s2["0"] = s1
s2["1"] = s2
machine = {"start": s1, "accepting": [s1]}

def recognize(fsm, in_string):
    return do_recognize(fsm, fsm["start"], in_string)

def do_recognize(fsm, current, in_string):
    if len(in_string) == 0:
        return current in fsm["accepting"]

   return do_recognize(fsm, current[in_string[0]] ,
                 in_string[1:])

print (recognize(machine, "0"))

本机识别偶数为0的字符串，并且在“好”字符串（例如“1”或“010”）上工作正常。但是对于像上面那样的“坏”字符串，它会得到进入无限循环，然后在fsm [“接受”]的返回电流处堆叠溢出。

我能够确定问题是两个州的比较。事实上，我只需编写s1 == s2即可生成完全相同的错误。但是s1 == s1（一个好状态）工作正常。

我对正在发生的事情的最好猜测是，它正在进行深度比较并尝试跟踪s2中的所有引用，这些引用都是循环的。但为什么它不对称（即为什么s1 == s1没有同样的问题）？我怎么能避免它？

Answer 1

问题与s1和s2之间的循环引用有关。

这使得无法将s1与s2进行比较（就cmp()而言，两个词典具有无限深度）。请考虑以下事项：

print s1 == s1 # immediately returns True, probably due to equal object ids
print s1 == s2 # RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in cmp

这解释了为什么s1 in fsm["accepting"]有效，s2 in fsm["accepting"]休息。

解决此问题的一种简单方法是替换

return current in fsm["accepting"]

与

return id(current) in map(id, fsm["accepting"])

这会按身份比较状态，而不是尝试按值比较两个无限深度的词典。

Answer 2

比较字典时，字典中的每个项目（键/值对）也会进行比较，因此如果您在字典之间有循环引用，其中循环引用涉及相同的键，您将比较它们时，会超出此最大递归深度错误：

例如，如果您有s1 == {'0': s2}和s2 == {'0': s1}，那么尝试s1 == s2将导致以下比较，这说明了递归的发生方式：

s1 == s2 --> s1['0'] == s2['0'] --> s2 == s1 --> s2['0'] == s1['0'] --> s1 == s2 --> ...

s1 in [s2]或s2 in [s1]等遏制测试也会导致此等式比较，这就是current in fsm["accepting"]代码中出现的原因。

您可以使用身份比较而不是相等比较来解决此递归问题，只需将current in fsm["accepting"]替换为以下内容：

any(s is current for s in fsm["accepting"])

更好的解决方案可能是不使用循环引用，方法是让状态引用标识符而不是对象本身，例如，您可以使用如下结构：

states = {"s1": {"0": "s2", "1": "s1"},
          "s2": {"0": "s1", "1": "s2"}}
machine = {"start": "s1", "accepting": ["s1"]}

def recognize(fsm, in_string):
    return do_recognize(fsm, fsm["start"], in_string)

def do_recognize(fsm, current, in_string):
    if len(in_string) == 0:
        return current in fsm["accepting"]
    return do_recognize(fsm, states[current][in_string[0]], in_string[1:])

与循环引用相比，超出了最大递归深度

2 个答案: