def main():
if len(sys.argv) < 2:
print("Uso: python main.py arquivo.txt conteudo_fita1 [conteudo_fita2... ]")
return
try:
arquivo = open(sys.argv[1], 'r')
except IOError:
print("Erro ao abrir o arquivo")
return
entrada = arquivo.readlines();
alfabeto_entrada = entrada[0].replace('\n','').replace('\r','').split(' ')
alfabeto_fita = entrada[1].replace('\n','').replace('\r','').split(' ')
branco = str(entrada[2].replace('\n','').replace('\r',''))
estados = entrada[3].replace('\n','').replace('\r','').split(' ')
inicial = str(entrada[4].replace('\n','').replace('\r',''))
finais = entrada[5].replace('\n','').replace('\r','').split(' ')
fitas = entrada[6].replace('\n','').replace('\r','')
transicoes = []
for i in range(7,len(entrada)):
transicoes.append(entrada[i].replace('\n', '').replace('\r','').split(' '))
conteudo = []
for i in range(2, int(fitas)+2):
c = []
if i >= len(sys.argv):
c = ['B']
conteudo.append(c)
continue
for j in range(len(sys.argv[i])):
c.append(str(sys.argv[i][j]))
conteudo.append(c)
TM = tm.TuringMachine(
alfabeto_entrada = alfabeto_entrada,
alfabeto_fita = alfabeto_fita,
simb_branco = branco,
estados = estados,
estado_inicial = inicial,
estados_finais = finais,
fitas = int(fitas),
transicoes = transicoes,
conteudo = conteudo
)
TM.executar()
def rand_tm(number_of_states, tape_length):
return tm.TuringMachine(
number_of_states,
[rand_state(number_of_states) for i in range(number_of_states)],
random.randint(0, 2**tape_length))
import numpy as np
import turing_machine as tm
input = np.array([[0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0]])
output = np.array([[0, 2, 0], [2, 0, 2], [0, 2, 0]])
if __name__ == "__main__":
# number of TMs
<<<<<<< HEAD
n = 50
# create n TMs
alans = [tm.TuringMachine(None, 5, 5, 2) for _ in range(n)]
# try to solve this for 10000 steps max
step = 0
while step < 100000 :
=======
n = 15
# number to retain from each population
n_parents = 5
add_random = 5
# parameter
max_steps = 10000
step_found = []
def main():
"""
main function
"""
if len(sys.argv) < 2:
print "modo de usar: python main.py arquivo.txt conteudo_fita1 [conteudo_fita2...]"
return
# Abrir arquivo
try:
arquivo = open(sys.argv[1], 'r')
except IOError:
print "Erro ao abrir o arquivo"
return
# Ler as linhas do arquivo (linha 1 a 7)
# Linha 1: alfabeto de entrada
# Linha 2: alfabeto da fita
# Linha 3: simbolo que representa o espaco em branco (padrao: B)
# Lista 4: conjunto de estados
# Linha 5: estado inicial
# Linha 6: conjunto de estados finais
# Linha 7: quantidade de fitas
#Das linhas 42 a 55 e feita a leitura do arquivo, conforme descrito entre as linhas 32 e 39.
elements = []
content = arquivo.readline() #lendo linhas 1 a 7 e associando a lista 'content'
for i in range(7):
#Associo o que peguei até a linha 7 à lista de 'elements'.
elements.append(util.remove_escape_char(content))
content = arquivo.readline()
alfabeto_entrada = elements[0].split(' ')
alfabeto_fita = elements[1].split(' ')
branco = elements[2]
estados = elements[3].split(' ')
estado_inicial = elements[4]
estados_finais = elements[5].split(' ')
qtde_fitas = elements[6]
#A partir da linha 58 ate a linha 64, e feita a associacao, conforme a quantidade de fitas lidas, do conteúdo delas, ficando isso armazenado na lista conteudo_fita.
conteudo_fitas = []
try:
for i in range(int(qtde_fitas)):
conteudo_fitas.append(str(sys.argv[2 + i]))
except IndexError:
print "modo de usar: python main.py arquivo.txt conteudo_fita1 [conteudo_fita2...]"
return 0
# mostrar conteudo das fitas
for i in range(int(qtde_fitas)):
print "conteudo da fita " + str(i+1) +":", conteudo_fitas[i]
# A partir da linha 71 em diante, e feita a leitura das transicoes em relacao a linha 8 em diante do arquivo fornecido.
transicoes = []
while content:
transicoes.append(util.remove_escape_char(content))
content = arquivo.readline()
# tratar transicoes
transicoes = util.format_transicoes(transicoes, qtde_fitas)
# instanciar objeto tm
tm = TM.TuringMachine(
alfabeto_entrada=alfabeto_entrada,
estados=estados,
estado_inicial=estado_inicial,
estados_finais=estados_finais,
qtde_fitas=qtde_fitas,
fita=alfabeto_fita,
simbolo_branco=branco,
transicoes = transicoes,
conteudo_fitas = conteudo_fitas
)
tm.executar()
tm.resultado()
import turing_machine as tm
import random
does_nothing = tm.TuringMachine(
1, [[False, True, 0, False, True, 1, True, True, 1]],
random.randint(0, 2**16))
inverter = tm.TuringMachine(1,
[[False, True, 0, True, True, 1, False, True, 1]],
random.randint(0, 2**16))
false_tm = tm.TuringMachine(1,
[[False, True, 0, False, True, 1, False, True, 1]],
random.randint(0, 2**16))
true_tm = tm.TuringMachine(1, [[True, True, 0, True, True, 1, True, True, 1]],
random.randint(0, 2**16))
# Broken because my TM specification doesn't allow writing before the beginning of the tape.
wolfram_smith = tm.TuringMachine(
2, [[False, True, 2, True, False, 1, False, False, 1],
[True, False, 1, True, True, 2, None, True, 1]],
random.randint(0, 2**16))
# wolfram_smith.tape = [None]*16 + wolfram_smith.tape
# wolfram_smith.head = 20
neat = tm.TuringMachine(12,
[[False, False, 4, False, True, 2, True, False, 9],
[True, False, 12, False, False, 0, True, True, 7],
[True, False, 6, False, False, 12, False, False, 1],
[True, True, 7, True, False, 11, False, False, 6],
[False, True, 11, False, False, 5, False, True, 5],
[False, True, 4, False, False, 12, True, True, 10],
[False, True, 8, True, True, 3, True, True, 11],