객체 지향 프로그램을 유한 상태 머신으로 볼 수 있습니까?

이것은 철학적 / 기본적인 질문 일지 모르지만, 나는 그것을 명확히하고 싶습니다.

내가 이해하기에 유한 상태 머신은 시스템의 출력이 전류 입력뿐만 아니라 시스템의 현재 상태에 의존하는 시스템을 모델링하는 방법입니다. 또한, 이름에서 알 수 있듯이 유한 상태 머신은 각각의 상태와 동작으로 유한 N 개의 상태로 분할 될 수 있습니다.

이것이 정확하다면, 데이터와 함수 멤버를 가진 모든 단일 객체가 객체 지향 모델의 상태가되어 객체 지향 디자인을 유한 상태 머신으로 만들어서는 안됩니까?

이것이 객체 디자인에서 FSM의 해석이 아닌 경우 소프트웨어에서 FSM을 구현할 때 사람들이 정확히 무엇을 의미합니까? 뭔가 빠졌습니까?

감사

제한된 양의 스토리지가있는 머신에서 실행되는 단일 스레드 프로그램은 유한 상태 머신으로 모델링 될 수 있습니다. 유한 상태 머신의 특정 상태는 로컬 변수, 전역 변수, 힙 스토리지, 가상 메모리에서 현재 스왑 된 데이터, 관련 파일의 내용 등 모든 관련 스토리지의 특정 값을 나타냅니다. 다시 말해, 유한 상태 모델에는 아주 사소한 프로그램조차도 많은 상태 가있을 것 입니다.

프로그램의 유일한 상태가 32 비트 정수 유형의 단일 전역 변수 인 경우에도 적어도 2 ^ 32 (40 억 개 이상) 상태를 의미합니다. 그리고 그것은 프로그램 카운터와 콜 스택을 고려하지도 않습니다.

푸시 다운 오토 마톤 모델은 이런 종류의 것에 더 현실적입니다. 유한 오토 마톤과 비슷하지만 스택 개념이 내장되어 있습니다. 그러나 대부분의 프로그래밍 언어에서와 마찬가지로 실제로 콜 스택은 아닙니다.

거기의 위키 백과의 설명은 있지만, 공식적인 정의 부분에서 속도가 느려하지 않습니다.

푸시 다운 오토마타는 일반 계산을 모델링하는 데 사용됩니다. 튜링 머신 은 비슷 하지만 IIRC는 동일하지 않지만 계산 기능은 동일 합니다.

위의 오류를 지적한 kevin cline에게 감사드립니다. Wikipedia 도 지적했듯이 푸시 다운 오토마타는 유한 상태 머신보다 강력하지만 튜링 머신보다 덜 강력합니다.

나는 -이 뇌 방귀가 어디에서 왔는지 솔직히 모르겠어요 할 중요한 문법이 문맥 자유보다 더 강력한 그 상황을 알고, 그 상황에 맞는 문법은 간단한 푸시 다운 오토마타를 사용하여 구문 분석 할 수 없습니다. 심지어 문맥 상 명확한 문법을 ​​선형 시간으로 파싱하는 것이 가능하지만 일반적으로 (결정 론적) 푸시 다운 오토 마톤 이상이 필요하다는 것을 알고 있습니다. 푸시 다운 오토 마톤이 튜링 머신과 똑같다는 믿음을 가지게됩니다.

어쩌면 추가 기계가 추가 된 푸시 다운 오토 마톤을 생각하고 있었지만 푸시 다운 오토 마톤과 같은 유한 오토 마톤을 계산하는 것과 같습니다 (스택을 추가하고 악용하십시오).

푸시 다운 오토마타는 구문 분석에 중요합니다. 나는 그 맥락에서 그들에게 충분히 익숙하지만, 실제로 그것들을 컴퓨터 과학 계산 모델로 연구 한 적이 없기 때문에, 나는 이미 가지고있는 것보다 더 자세한 내용을 말할 수 없습니다.

단일 OOP 객체를 유한 상태 머신으로 모델링 할 수 있습니다. 머신의 상태는 모든 멤버 변수의 상태에 따라 결정됩니다. 일반적으로 메소드 호출 중 (비가 아닌) 사이의 유효한 상태 만 계산합니다. 다시 말하지만, 일반적으로 걱정해야 할 상태가 많이 있습니다. 이론적 인 모델로 사용할 수도 있지만 사소한 경우를 제외하고는 모든 상태를 열거하고 싶지는 않습니다.

그러나 유한 상태 머신을 사용하여 객체 상태의 일부 측면 을 모델링하는 것이 일반적 입니다. 일반적인 경우는 게임 개체에 대한 AI입니다.

이것은 또한 푸시 다운 오토 마톤 모델을 사용하여 파서를 정의 할 때 수행되는 작업입니다. 상태 모델에는 유한 상태 세트가 있지만 파서 상태의 일부만 모델링합니다. 추가 정보는 해당 상태와 함께 추가 변수에 저장됩니다. 이를 통해 예를 들어 4 십억 개의 정수형 문제가 해결됩니다. 이러한 모든 상태를 열거하지는 않고 정수 변수 만 포함하면됩니다. 어떤 의미에서는 여전히 푸시 다운 오토 마톤 상태의 일부이지만 실제로 다이어그램에 40 억 개의 상태 버블을 그리는 것보다 훨씬 관리하기 쉬운 접근 방식입니다.

문제는 유한 상태 머신이 "있는"것인지 "없는"것이 아닌가입니다. 유한 상태 기계는 무언가를 생각할 수 있다면 무언가를 이해하는 데 도움이 될 수있는 정신 모델입니다.

일반적으로 유한 상태 머신 모델은 정규 문법 또는 컴퓨터의 명령 시퀀서와 같이 적은 수의 상태의 항목에 적용됩니다.

귀하의 질문에 직접 대답하기 위해 : 거의 확실하지 않습니다. 람다 미적분학 및 / 또는 조합 논리가 기능이 낮은 프로그래밍 또는 튜링 머신이 평범한 오래된 명령 식 프로그래밍을하는 방식으로 OOP에 대한 공식적인 수학적 이론은없는 것으로 보입니다.

자세한 내용은 이 stackoverflow 질문 을 참조하십시오 .

내 생각에는 근본적인 수학적 이론이 없기 때문에 모든 사람들이 하나의 "객체"가 무엇인지 알지만, "객체"는 다른 사람과 똑같이 보는 사람이 아무도 없습니다.

아뇨, 실제로는 아닙니다. 유한 상태 머신은 일반적으로 현재 상태와 같은 하나의 데이터 만 기억합니다.

FSM의 일반적인 응용 프로그램은 렉싱 또는 파싱입니다. 예를 들어, 우리가 렉싱 (lexing)을 수행 할 때, 가능한 모든 입력에 대한 동작을 현재 상태와 입력 값으로 인코딩하는 것은 (일반적으로) 상당히 쉽습니다.

예를 들어, 숫자의 숫자를 읽는 NUMBER 상태 일 수 있습니다. 읽은 다음 문자가 숫자이면 NUMBER 상태를 유지합니다. 공백 또는 탭인 경우 숫자를 반환 한 다음 WHITE_SPACE 상태 또는 그 순서대로 진행합니다.

이제 전형적인 FSM (특히 소프트웨어로 구현 된 것)에서 기술적으로 FSM 자체와 혼합 된 FSM에 맞지 않는 비트와 조각으로 끝나는 것은 사실입니다. 예를 들어 숫자의 숫자를 읽을 때 종종 첫 번째 숫자의 위치를 ​​저장하므로 끝 부분에 도달하면 쉽게 숫자의 값을 계산할 수 있습니다.

FSM 자체에는 몇 가지 제한 사항이 있으며 계산 메커니즘이 없습니다. 예를 들어, "/ "를 사용 하여 주석을 시작하고 " /"를 사용하여 주석을 종료 한 언어를 고려하십시오 . 어휘 분석기는 아마도 '/ '토큰을 보았을 때 입력 한 COMMENT 상태를 가지고있을 것입니다 . 이 시점에서는 다른 "/ " 를 감지 하고 중첩 된 주석을 처리하고 있음을 인식 할 수 없습니다 (COMMENT2와 같은 다른 상태 추가 부족) . 오히려 주석 상태에서는 주석 상태 */를 떠나라고 말하고 다른 어떤 것도 주석 상태로 남겨 둡니다.

언급 한 바와 같이, 중첩 된 주석에 대해 COMMENT2 상태를 포함 할 수 있습니다 (COMMENT3 상태 등). 그러나 어느 시점에서 더 많은 상태를 추가하는 데 어려움을 겪을 수 있으며 주석을 허용하는 최대 중첩 깊이를 결정합니다. 다른 형태의 파서 (예 : 순수한 상태 머신은 아니지만 계산할 메모리가있는 것)를 사용하면 중첩 깊이를 직접 추적 할 수 있으므로 가까운 주석 토큰에 도달 할 때까지 주석 상태로 유지됩니다. 첫 번째 카운터의 균형을 맞추므로 카운터는 0으로 돌아가고 COMMENT 상태를 종료합니다.

그러나 내가 말했듯이 그런 카운터를 추가하면 더 이상 FSM이 아닙니다. 동시에, 그것은 이다 특히, 충분히 가까이 그냥 더 상태를 추가하여 카운터를 시뮬레이션 할 수 있음 - 아주 가까이 사실.

그러나 일반적인 경우에 누군가 소프트웨어에서 FSM을 구현하는 것에 대해 이야기 할 때는 "순수" 하게 유지합니다 . 특히, 소프트웨어는 현재 상태 및 입력 자체의 값에 따라 현재 입력에 반응합니다. 반응이 다른 많은 것에 의존한다면, 그들은 보통 그것을 상태 머신이라고 부르지 않을 것입니다 (적어도 그들이 말하는 것을 알고 있다면).

허용 된 답변이 완전히 정확하다고 생각하지 않습니다.

Turing Complete 언어로 작성된 임의의 프로그램은 객체 지향적이든 아니든 유한 상태 머신으로 모델링 할 수 없습니다. Java, C ++ 또는 Smalltalk와 같은 거의 모든 최신 컴퓨터 언어는 Turing Complete입니다.

예를 들어, 유한 상태 머신은 변수에 n을 쓸 수 없기 때문에 한 오브젝트의 n 개의 인스턴스와 다른 오브젝트의 n 개의 인스턴스가있는 오브젝트의 시퀀스를 인식하기 위해 유한 상태 머신을 작성할 수 없습니다. 입력 만 읽고 상태로 전환 할 수 있습니다.