Upstream version 9.38.198.0
[platform/framework/web/crosswalk.git] / src / third_party / cython / src / Cython / Plex / DFA.py
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2 #
3 #   Python Lexical Analyser
4 #
5 #   Converting NFA to DFA
6 #
7 #=======================================================================
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9 import Machines
10 from Machines import LOWEST_PRIORITY
11 from Transitions import TransitionMap
12
13 def nfa_to_dfa(old_machine, debug = None):
14   """
15   Given a nondeterministic Machine, return a new equivalent
16   Machine which is deterministic.
17   """
18   # We build a new machine whose states correspond to sets of states
19   # in the old machine. Initially we add a new state corresponding to
20   # the epsilon-closure of each initial old state. Then we give transitions
21   # to each new state which are the union of all transitions out of any
22   # of the corresponding old states. The new state reached on a given
23   # character is the one corresponding to the set of states reachable
24   # on that character from any of the old states. As new combinations of
25   # old states are created, new states are added as needed until closure
26   # is reached.
27   new_machine = Machines.FastMachine()
28   state_map = StateMap(new_machine)
29   # Seed the process using the initial states of the old machine.
30   # Make the corresponding new states into initial states of the new
31   # machine with the same names.
32   for (key, old_state) in old_machine.initial_states.iteritems():
33     new_state = state_map.old_to_new(epsilon_closure(old_state))
34     new_machine.make_initial_state(key, new_state)
35   # Tricky bit here: we add things to the end of this list while we're
36   # iterating over it. The iteration stops when closure is achieved.
37   for new_state in new_machine.states:
38     transitions = TransitionMap()
39     for old_state in state_map.new_to_old(new_state):
40       for event, old_target_states in old_state.transitions.iteritems():
41         if event and old_target_states:
42           transitions.add_set(event, set_epsilon_closure(old_target_states))
43     for event, old_states in transitions.iteritems():
44       new_machine.add_transitions(new_state, event, state_map.old_to_new(old_states))
45   if debug:
46     debug.write("\n===== State Mapping =====\n")
47     state_map.dump(debug)
48   return new_machine
49
50 def set_epsilon_closure(state_set):
51   """
52   Given a set of states, return the union of the epsilon
53   closures of its member states.
54   """
55   result = {}
56   for state1 in state_set:
57     for state2 in epsilon_closure(state1):
58       result[state2] = 1
59   return result
60
61 def epsilon_closure(state):
62   """
63   Return the set of states reachable from the given state
64   by epsilon moves.
65   """
66   # Cache the result
67   result = state.epsilon_closure
68   if result is None:
69     result = {}
70     state.epsilon_closure = result
71     add_to_epsilon_closure(result, state)
72   return result
73
74 def add_to_epsilon_closure(state_set, state):
75   """
76   Recursively add to |state_set| states reachable from the given state
77   by epsilon moves.
78   """
79   if not state_set.get(state, 0):
80     state_set[state] = 1
81     state_set_2 = state.transitions.get_epsilon()
82     if state_set_2:
83       for state2 in state_set_2:
84         add_to_epsilon_closure(state_set, state2)
85
86 class StateMap(object):
87   """
88   Helper class used by nfa_to_dfa() to map back and forth between
89   sets of states from the old machine and states of the new machine.
90   """
91   new_machine     = None # Machine
92   old_to_new_dict = None # {(old_state,...) : new_state}
93   new_to_old_dict = None # {id(new_state) : old_state_set}
94
95   def __init__(self, new_machine):
96     self.new_machine = new_machine
97     self.old_to_new_dict = {}
98     self.new_to_old_dict= {}
99
100   def old_to_new(self, old_state_set):
101     """
102     Return the state of the new machine corresponding to the
103     set of old machine states represented by |state_set|. A new
104     state will be created if necessary. If any of the old states
105     are accepting states, the new state will be an accepting state
106     with the highest priority action from the old states.
107     """
108     key = self.make_key(old_state_set)
109     new_state = self.old_to_new_dict.get(key, None)
110     if not new_state:
111       action = self.highest_priority_action(old_state_set)
112       new_state = self.new_machine.new_state(action)
113       self.old_to_new_dict[key] = new_state
114       self.new_to_old_dict[id(new_state)] = old_state_set
115       #for old_state in old_state_set.keys():
116         #new_state.merge_actions(old_state)
117     return new_state
118
119   def highest_priority_action(self, state_set):
120     best_action = None
121     best_priority = LOWEST_PRIORITY
122     for state in state_set:
123       priority = state.action_priority
124       if priority > best_priority:
125         best_action = state.action
126         best_priority = priority
127     return best_action
128
129 #    def old_to_new_set(self, old_state_set):
130 #        """
131 #        Return the new state corresponding to a set of old states as
132 #        a singleton set.
133 #        """
134 #        return {self.old_to_new(old_state_set):1}
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136   def new_to_old(self, new_state):
137     """Given a new state, return a set of corresponding old states."""
138     return self.new_to_old_dict[id(new_state)]
139
140   def make_key(self, state_set):
141     """
142     Convert a set of states into a uniquified
143     sorted tuple suitable for use as a dictionary key.
144     """
145     lst = list(state_set)
146     lst.sort()
147     return tuple(lst)
148
149   def dump(self, file):
150     from Transitions import state_set_str
151     for new_state in self.new_machine.states:
152       old_state_set = self.new_to_old_dict[id(new_state)]
153       file.write("   State %s <-- %s\n" % (
154         new_state['number'], state_set_str(old_state_set)))
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