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基于有限狀態(tài)機(jī)的自動售貨機(jī)控制器

作者: 時間:2009-03-30 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

3.3 模型評價
(1)擴(kuò)展性
為層次型機(jī)模型增加新功能,只需在其根節(jié)點下增加一個子節(jié)點,因為新的子節(jié)點與其他兄弟節(jié)點是互斥的,所以模型可以很方便地進(jìn)行系統(tǒng)功能擴(kuò)展。
(2)查找算法時間復(fù)雜度
假設(shè)系統(tǒng)中存在的數(shù)量為n。如果不采用層次型機(jī)模型,那么系統(tǒng)中的各個狀態(tài)都是相互獨立、互斥的,相當(dāng)于所有的狀態(tài)都是一個虛擬根節(jié)點的子節(jié)點。這樣的話,查找下一狀態(tài)的時間復(fù)雜度為:


然而,上面的情況忽略了狀態(tài)之間的相關(guān)性,很有可能當(dāng)前狀態(tài)與下一狀態(tài)是兄弟關(guān)系,此時的比較次數(shù)就會明顯減少。如果采用層次型狀態(tài)機(jī),假設(shè)系統(tǒng)子功能數(shù)目為m(m>1),那么平均每個子功能的狀態(tài)數(shù)目為n/m,當(dāng)前狀態(tài)與下一狀態(tài)為兄弟節(jié)點的概率為p(0p1)。這種情況下的時間復(fù)雜度為:


其中,t1為當(dāng)前狀態(tài)與下一狀態(tài)不是兄弟節(jié)點的查找時間,與狀態(tài)樹的平均深度^有關(guān)。但是由于存在局部相關(guān)性,并且這種相關(guān)性越大(即p值越大),平均時間復(fù)雜度就越集中在前面部分(p?n)/(m?2),后面的表達(dá)式值可以忽略不計,即:


顯然,T(n)2T(n)1。因此,該模型對于查找下一狀態(tài)在時間復(fù)雜度上也是有優(yōu)勢的。


結(jié) 語
通過建立層次型狀態(tài)機(jī)模型,并應(yīng)用改進(jìn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與狀態(tài)轉(zhuǎn)換算法,的程序結(jié)構(gòu)更為清晰。原來存在于程序中的諸多標(biāo)志變量,由狀態(tài)機(jī)的各個狀態(tài)所取代,使系統(tǒng)具有更好的擴(kuò)展性;并且模型很好地利用了狀態(tài)的相關(guān)性,縮短了查找所花費的時間。但是,該模型也存在一定的局限性。比如,很大數(shù)量在構(gòu)造狀態(tài)樹時需要的存儲空間給一般嵌入式系統(tǒng)的成本帶來了挑戰(zhàn),不過可以試圖通過讓所有的狀態(tài)共享內(nèi)存空間的方法來解決這個問題。因此,層次型有限狀態(tài)機(jī)模型應(yīng)用于較為復(fù)雜的嵌入式系統(tǒng)具有更普遍的意義。

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