奎因-麥克拉斯基演算法
奎因-麥克拉斯基演算法(Quine-McCluskey演算法)是最小化布林函數的一種方法。它在功能上等同於卡諾圖,但是它具有文字表格的形式,因此它更適合用於電子設計自動化演算法的實現,並且它還給出了檢查布林函數是否達到了最小化形式的確定性方法。
方法涉及兩步:
- 找到這個函數的所有素蘊涵項。
- 使用這些素蘊涵項(prime implicant)來找到這個函數的本品質蘊涵項(essential prime implicant),對覆蓋這個函數是必須的其他素蘊涵項也同樣要使用。
複雜度
儘管在處理多於四個變數的時候比卡諾圖更加實用,奎因-麥克拉斯基演算法也有使用限制,因為它解決的問題是NP-困難的:奎因-麥克拉斯基演算法的執行時間隨輸入大小而呈指數增長。可以證明對於n個變數的函數,素蘊涵項的數目的上界是3n/n。如果n = 32,則可能超過6.1 * 1014,或617萬億個素蘊涵項。有大量變數的函數必須使用潛在的非最佳的啟發式方法來最小化。
例子
最小化一個任意的函數:
A | B | C | D | f | |
---|---|---|---|---|---|
m0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
m1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
m2 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
m3 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 |
m4 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 |
m5 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 |
m6 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 |
m7 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 |
m8 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 |
m9 | 1 | 0 | 0 | 1 | x |
m10 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 |
m11 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 |
m12 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 |
m13 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 |
m14 | 1 | 1 | 1 | 0 | x |
m15 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
你能輕易的形成這個表的規範的積之和表達式,簡單的通過總和這個函數求值為一的那些極小項(除掉那些不關心項):
第一步找到素蘊涵項
當然,這的確不是最小化的。為了最佳化,所有求值為一的極小項都首先放到極小項表中,不關心項也可以加入這個表中與極小項組合:
1的數目 | 極小項 | 二進制表示 |
---|---|---|
1 | m4 | 0100 |
m8 | 1000 | |
2 | m9 | 1001 |
m10 | 1010 | |
m12 | 1100 | |
3 | m11 | 1011 |
m14 | 1110 | |
4 | m15 | 1111 |
現在你可以開始把極小項同其他極小項組合在一起。如果兩個項只有一個位元的數值不同,則可以這個位的數值可以替代為一個橫槓,來指示這個數字無關緊要。不再組合的項標記上 "*"。
1的數目 | 極小項 | 二進制表示 | 大小為2的蘊涵項 | 大小為4的蘊涵項 |
---|---|---|---|---|
1 | m4 | 0100 | m(4,12) -100* | m(8,9,10,11) 10--* |
m8 | 1000 | m(8,9) 100- | m(8,10,12,14) 1--0* | |
-- | -- | m(8,10) 10-0 | -- | |
-- | -- | m(8,12) 1-00 | -- | |
2 | m9 | 1001 | m(9,11) 10-1 | m(10,11,14,15) 1-1-* |
m10 | 1010 | m(10,11) 101- | -- | |
-- | -- | m(10,14) 1-10 | -- | |
m12 | 1100 | m(12,14) 11-0 | -- | |
3 | m11 | 1011 | m(11,15) 1-11 | -- |
m14 | 1110 | m(14,15) 111- | -- | |
4 | m15 | 1111 | -- | -- |
第二步找到本品質蘊涵項
沒有項可以繼續進一步這樣組合,所以現在我們構造一個本品質蘊涵項表。縱向是剛才生成的素蘊涵項,橫向是早先指定的極小項。
4 | 8 | 10 | 11 | 12 | 15 | => | A | B | C | D | ||
m(4,12)* | X | X | -100 | => | - | 1 | 0 | 0 | ||||
m(8,9,10,11) | X | X | X | 10-- | => | 1 | 0 | - | - | |||
m(8,10,12,14) | X | X | X | 1--0 | => | 1 | - | - | 0 | |||
m(10,11,14,15)* | X | X | X | 1-1- | => | 1 | - | 1 | - |
這裡的每個本質素蘊涵項都標記了星號 - 第二個素蘊涵項能被第三個和第四個所覆蓋,而第三個素蘊涵能被第二個和第一個所覆蓋,因此都不是本質的。如果一個素蘊涵項是本質的,則同希望的一樣,它必須包含在最小化的布林等式中。在某些情況下,本品質蘊涵形不能覆蓋所有的極小項,此時可採用額外的簡約過程。最簡單的「額外過程」是反覆試驗,而更系統的方式是Petrick方法。在當前這個例子中,本品質蘊涵項不能處理所有的極小項,你可以組合這兩個本品質蘊涵項與兩個非素蘊涵項中的一個而生成:
最終的等式在功能上等價於最初的(冗長)等式:
參見
外部連結
- Web-Based Quine-McCluskey Algorithm,an open source implementation written in PHP.(PHP Class)
- Java-Applet Applet to minimize a boolean function based on QuineMcCluskey Algorithm. (German page)
- Karma 3 (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館), A set of logic synthesis tools including Karnaugh maps, Quine-McCluskey minimization, BDDs, probabilities, teaching module and more. Logic Circuits Synthesis Labs (LogiCS) - UFRGS, Brazil.
- Lecture on the Quine–McCluskey algorithm(頁面存檔備份,存於網際網路檔案館)
- A. Costa BFunc (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館),QMC based boolean logic simplifiers supporting up to 64 inputs / 64 outputs (independently) or 32 outputs (simultaneously)
- Java applet to display all the generated primes.
- Python Implementation (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館)
- Quinessence (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館),an open source implementation written in Free Pascal.
- A literate program written in Java implementing the Quine-McCluskey algorithm (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館)。
- minBool(頁面存檔備份,存於網際網路檔案館) a Matlab implementation.
- QCA an open source, R based implementation used in the social sciences, by Adrian Duşa
- A series of two articles describing the algorithm(s) implemented in R: first article and second article[永久失效連結]。
- The R implementation is exhaustive and it offers complete and exact solutions. It processes up to 20 input variables.
- a Java program to display the boolean expresssion ..... by Manoranjan Sahu
- an applet for a step by step analyze of the QMC- algorithm by Christian Roth (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館)
- SourceForge.net C++ program implementing the algorithm. (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館)
- Perl Module (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館)