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2024年4月16日发(作者：u盘里的xml文件能删吗)
NFA转化为DFA的转换算法及实现
确定有限状态自动机（NFA）与确定有限状态自动机（DFA）是两种不
同类型的有限状态机。NFA允许多个状态和转换到一个状态的ε转换。
而DFA每个状态只能有一个确定的转移。因此，将NFA转换为DFA可以简
化状态机的操作和分析。
NFA转换为DFA的转换算法通常有以下几个步骤：
1.确定NFA的起始状态集合。
-如果NFA的起始状态包含ε转换，则找到所有可以通过ε转换到
达的状态，将它们作为DFA的起始状态集合。
-否则，将NFA的起始状态直接作为DFA的起始状态。
2.对于每个DFA状态集合，找到从该状态集合出发，通过各个输入符
号可以到达的NFA状态集合。
-对于DFA状态集合中的每个状态，找到通过该状态的转换（不包括
ε转换）可以到达的NFA状态集合。
-将得到的NFA状态集合作为新的DFA状态集合。
3.重复步骤2，直到不再产生新的DFA状态集合。
-持续重复步骤2，直到没有新的DFA状态集合被创建。
4.为DFA中的每个状态集合标记是否包含NFA的终止状态。
-如果一个DFA状态集合包含一个或多个NFA终止状态，将该DFA状
态集合标记为终止状态。
5.根据DFA状态集合之间的转换生成DFA的转换表。
-对于每个DFA状态集合中的状态，找到通过各个输入符号可以到达
的NFA状态集合。
-将这些NFA状态集合对应的DFA状态集合作为DFA转换表中的输入
符号的转换目标。
6.完成DFA的构建。
以下是一个Python示例代码，用于将NFA转换为DFA：
```python
from collections import defaultdict
def nfa_to_dfa(nfa):
dfa_start_states = epsilon_closure([_state])
dfa_states = [dfa_start_states]
dfa_transitions = {}
dfa_final_states = []
while dfa_states:
current_dfa_state = dfa_(0)
if _state in current_dfa_state:
dfa_final_(current_dfa_state)
for symbol in et:
symbol_closure = epsilon_closure(move(current_dfa_state,
symbol))
if len(symbol_closure) == 0:
continue
if symbol_closure not in dfa_states:
dfa_(symbol_closure)
dfa_transitions[(current_dfa_state, symbol)] =
symbol_closure
return DFA(dfa_start_states, dfa_final_states,
dfa_transitions)
def epsilon_closure(states):
closure = set(states)
stack = list(states)
while stack:
state =
for transition in tions:
if == EPSILON and _state
not in closure:
(_state)
(_state)
return frozenset(closure)
def move(states, symbol):
result = set
for state in states:
for transition in tions:
if == symbol:
(_state)
return result
class NFAState:
def __init__(self, transitions):
tions = transitions
class NFA:
def __init__(self, start_state, final_state, alphabet):
_state = start_state
_state = final_state
et = alphabet
class DFAState:
def __init__(self, states):
= states
class DFA:
def __init__(self, start_state, final_states, transitions):
_state = start_state
_states = final_states
tions = transitions
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