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编译原理词法NFADFA的确定化和化简编译原理中的词法分析主要包括以下步骤：词法分析器将输入的源程序文本转化为一个个单词（token），即词法单元。
在词法分析过程中，使用的主要工具是有限自动机(NFA)和确定的有限自动机(DFA)。
NFA(DFA)的确定化是指将一个非确定的有限自动机转化为一个确定的有限自动机。
非确定有限自动机具有多个可能的转换路径，而确定有限自动机每个状态只能有一个转换路径。
确定化的目的是简化自动机的状态图，减少转换的复杂性，便于理解和实现。
确定化的过程一般包括以下步骤：1）初始化：将NFA的起始状态作为DFA的起始状态，并为其创建一个新的DFA状态。
2）闭包运算：对于DFA中的每个状态，根据NFA的ε-转换，计算其ε-闭包（即能够通过ε-转换到达的状态集合）。
3）转换运算：对于DFA中的每个状态和每个输入符号，根据NFA的转换函数，计算DFA中该输入下的状态转移集合。
4）如果新生成的DFA状态集合不在已有的DFA状态集合中，则将其加入到DFA状态集合中，并进行闭包和转换运算；如果已存在，则继续下一个输入符号的转换运算。
5）重复步骤4，直到不再生成新的DFA状态集合。
化简是指对于一个确定的有限自动机(DFA)，将其中无用的状态进行合并，得到一个更加简洁的自动机。
化简的目的是减少状态数目，提高运行效率和存储效率。
化简的过程一般包括以下步骤：1）初始化：将DFA状态分为两个集合，一个是终止状态集合，一个是非终止状态集合。
2）将所有的等价状态划分到同一个等价类中。
3）不断迭代以下步骤，直到不能再划分等价类为止：a）对于每对不同的状态p和q，若存在一个输入符号a，通过转移函数计算得到的状态分别位于不同的等价类中，则将该状态划分到不同的等价类中。
b）对于每个等价类中的状态集合，将其进一步划分为更小的等价类。
最终，得到的化简DFA状态图比原始DFA状态图要小，且功能等价。
DFA（确定的有穷自动机）的化简1. 实验内容输入一个DFA M,输出一个与之等价的最小化的DFA M’，设计并实现将NFA确定化为DFA的子集构造算法，输入非确定有限（穷）状态自动机，输出确定化的有限（穷）状态自动机编写一个程序，将一个非确定有限自动机转换为确定有限自动机。
2. 实验设计分析2.1 实验设计思路首先输入边集找到状态与边的关系，然后输入终结点，这样一个没有简化的NFA图就表示出来了，然后利用求闭包的方式求move集合，画出状态转化图，重命名后进行集合划分，再次重新画出状态转换矩阵，输出简化后的DFA。
2.2 实验算法（1）构造具有两个组的状态集合的初始划分I：接受状态组 F 和非接受状态组Non-F。
（2）对I采用下面所述的过程来构造新的划分I-new.For I 中每个组G doBegin当且仅当对任意输入符号a,状态s和读入a后转换到I的同一组中；/*最坏情况下，一个状态就可能成为一个组*/用所有新形成的小组集代替I-new中的G;end（3）如果I-new=I，令I-final=I,再执行第（4）步，否则令I=I=new,重复步骤（2）。
（4）在划分I-final的每个状态组中选一个状态作为该组的代表。
这些代表构成了化简后的DFA M＇状态。
令s是一个代表状态，而且假设：在DFA M 中，输入为a时有从s到t转换。
令t所在组的代表是r,那么在M’中有一个从s到r的转换，标记为a。
令包含s0的状态组的代表是M’的开始状态，并令M’的接受状态是那些属于F的状态所在组的代表。
注意,I-final的每个组或者仅含F中的状态，或者不含F中的状态。
（5）如果M’含有死状态（即一个对所有输入符号都有刀自身的转换的非接受状态d）,则从M’中去掉它；删除从开始状态不可到达的状态；取消从任何其他状态到死状态的转换。
2.3 实验流程1. 输入NFA各边信息（起点条件[空为*] 终点），以#结束2. 输入终态3. 求e-clouse闭包,将结点移入相应的闭包集合，并重新排序4. 输出状态转换矩阵，转换成DFA并重命名5. 执行DFA最简化6. 重命名DFA，输出最简化DFA状态转换矩阵2.4 实验的基本技术设计方案实验中含有一些数据结构的知识，假设I是NFA M状态集K的一个子集（即I∈K），则定义ε-closure（I）为：若Q∈I，则Q∈ε-closure（I）；若Q∈I，则从Q出发经过任意条ε弧而能到达的任何状态Q’，则Q’∈ε-closure（I）。
DFA（确定的有穷自动机）的化简1. 实验内容输入一个DFA M,输出一个与之等价的最小化的DFA M’，设计并实现将NFA确定化为DFA的子集构造算法，输入非确定有限（穷）状态自动机，输出确定化的有限（穷）状态自动机编写一个程序，将一个非确定有限自动机转换为确定有限自动机。
2. 实验设计分析2.1 实验设计思路首先输入边集找到状态与边的关系，然后输入终结点，这样一个没有简化的NFA图就表示出来了，然后利用求闭包的方式求move集合，画出状态转化图，重命名后进行集合划分，再次重新画出状态转换矩阵，输出简化后的DFA。
2.2 实验算法（1）构造具有两个组的状态集合的初始划分I：接受状态组 F 和非接受状态组Non-F。
（2）对I采用下面所述的过程来构造新的划分I-new.For I 中每个组G doBegin当且仅当对任意输入符号a,状态s和读入a后转换到I的同一组中；/*最坏情况下，一个状态就可能成为一个组*/用所有新形成的小组集代替I-new中的G;end（3）如果I-new=I，令I-final=I,再执行第（4）步，否则令I=I=new,重复步骤（2）。
（4）在划分I-final的每个状态组中选一个状态作为该组的代表。
这些代表构成了化简后的DFA M＇状态。
令s是一个代表状态，而且假设：在DFA M 中，输入为a时有从s到t转换。
令t所在组的代表是r,那么在M’中有一个从s到r的转换，标记为a。
令包含s0的状态组的代表是M’的开始状态，并令M’的接受状态是那些属于F的状态所在组的代表。
注意,I-final的每个组或者仅含F中的状态，或者不含F中的状态。
（5）如果M’含有死状态（即一个对所有输入符号都有刀自身的转换的非接受状态d）,则从M’中去掉它；删除从开始状态不可到达的状态；取消从任何其他状态到死状态的转换。
2.3 实验流程1. 输入NFA各边信息（起点条件[空为*] 终点），以#结束2. 输入终态3. 求e-clouse闭包,将结点移入相应的闭包集合，并重新排序4. 输出状态转换矩阵，转换成DFA并重命名5. 执行DFA最简化6. 重命名DFA，输出最简化DFA状态转换矩阵2.4 实验的基本技术设计方案实验中含有一些数据结构的知识，假设I是NFA M状态集K的一个子集（即I∈K），则定义ε-closure（I）为：若Q∈I，则Q∈ε-closure（I）；若Q∈I，则从Q出发经过任意条ε弧而能到达的任何状态Q’，则Q’∈ε-closure（I）。
一、实验名称NFA的确定化和最小化二、实验原理NFA，也称不确定的有穷自动机，是由一个五元式定义的数学模型，特点是它的不确定性，即在当前状态下，读入同一个字符，可能有多个下一状态。
DFA，也称确定的有穷自动机，也是由一个五元式定义的数学模型，相对的特点是它的确定性，即在当前状态下，读入同一个字符，最多有一个后继状态。
在非确定的有限自动机NFA中,由于某些状态的转移需从若干个可能的后续状态中进行选择，故一个NFA对符号串的识别就必然是一个试探的过程。
这种不确定性给识别过程带来的反复，无疑会影响到FA的工作效率。
而DFA则是确定的,将NFA转化为DFA将大大提高工作效率,因此将NFA转化为DFA是有其一定必要的。
得到新的DFA之后，并没有完成任务，因为通过NFA转化成DFA不一定是最简的，也就是说，有多余的状态可以被删除，而我们需要的是得到一个唯一的最简的DFA[12]，也就是说，NFA转化为DFA之后，还需要化简，也就是最小化。
DFA的化简是指：寻找一个状态数最少的DFA M，使得L（M）=L（M’）。
化简的方法是消去DFA M中的多余状态（或无用状态），合并等价状态。
DFA中的多余状态是指这样的状态：从开始状态出发，读入任何输入串都不能到达的那个状态；或者从这个状态没有通路到达终态。
两个状态S 和T等价是指：如果从状态S出发能读出某个字W而停于终态，从T出发也能读出同样的字W而停于终态；反之，从T出发能读出同样的字W而停于终态，从S出发也能读出某个字W而停于终态。
化简DFA的基本思想是指导它的状态分成一些互不相交的子集，每一个子集中的状态都不是等价的，不同子集中的状态可以由某个输入串来区别，最后将不能区别的每个子集用一个状态来做代表[13-15]，这种方法称为“分割法”。
具体过程是：（1）将M的所有状态分成两个子集——终态集和非终态集；（2）考察每一个子集，若发现某子集中的状态不等价，将其划分为两个集合；（3）重复第（2）步，继续考察已得到的每一个子集，直到没有任何一个子集需要继续划分为止。
编译原理第3章内容简介学习目标第3章有穷自动机3.1 有穷自动机的形式定义3.1 有穷自动机的形式定义DFA的表示举例——状态转换表DFA的表示举例——状态转换图 3.13.1 FA的形式定义有穷自动机识别的符号串举例DFA A3.1 有穷自动机的形式定义 3.1 有穷自动机的形式定义NFA举例 3.13.1用NFA识别符号串yFA的构造FA的构造举例—1FA的构造举例—2FA的构造举例—3请构造一个有穷自动机FA的构造举例—4 3.1请构造一个有穷自动机FA的等价性举例3.2 NFA到DFA的转换 3.2 NFA到DFA的转换—NFA确定化3.2 NFA到DFA的转换3.2 NFA到DFA的转换—NFA确定化——ε闭包状态子集I的ε闭包——举例状态子集I的状态子集I的ε闭包——举例状态子集I的——Ia 子集3.2 NFA到DFA的转换Ia子集——举例Ia子集——举例 3.2 NFA到DFA的转换NFA到DFA的转换——子集法NFA=（Q NFA到DFA的转换——举例1aNFA到DFA的转换——举例2NFA DFA DFA NFA DFA DFADFA化简举例1DFA化简——注意NFA到最小化DFA的转换——举例33.3 正规文法与FA3.3 正规文法与FAFA⇒右线性正规文法FA⇒右线性正规文法——举例1y3.4 正规表达式RE与FA 正规表达式与有穷自动机3.4 RE与FA——RE的性质 3.4 RE与FA—RE⇒FARE⇒FA举例1RE⇒FA举例23.4 RE与FA——FA⇒RE FA⇒REFA⇒RE FA⇒RE举例FA⇒RE举例正规文法到正规表达式正规文法到正规表达式DFA的程序实现DFADFA的程序实现DFA DFA的程序实现lDFA的程序实现l第3章内容小结第3章内容小结参考文献。
单元目录第三单元～词法分析3.3 有穷自动机有穷自动机(也称有限自动机)作为一种识别装置，它能准确地识别正规集，即识别正规文法所定义的语言和正规式所表示的集合。
有穷自动机分为两类：确定的有穷自动机和不确定的有穷自动机 关于有穷自动机我们将讨论如下问题 确定的有穷自动机DFA 不确定的有穷自动机NFA NFA 的确定化 DFA 的最小化1.确定的有穷自动机 （DFA ）1.DFA 定义：一个确定的有穷自动机（DFA ）M 是一个五元组：M=（K ，Σ，f ，S ，Z ）其中 1.K 是一个有穷集，它的每个元素称为一个状态；2.Σ是一个有穷字母表，它的每个元素称为一个输入符号，所以也称Σ为输入符号表3. f 是转换函数，是在K ×Σ→K 上的映射，即，如 f （ki ，a ）=kj ，（ki ∈K ，kj ∈K ）就意味着，当前状态为ki ，输入符为a 时，将转换为下一个状态kj ，我们把kj 称作ki 的一个后继状态； 4. S ∈K 是唯一的一个初态；2.DFA 例子DFA M=（{S ，U ，V ，Q}，{a ，b}，f ，S ，{Q}）其中f 定义为： f （S ，a ）=U f （V ，a ）=U f （S ，b ）=V f （V ，b ）=Q f （U ，a ）=Q f （Q ，a ）=Q f （U ，b ）=V f （Q ，b ）=Q 3.DFA 状态图表示假定DFA M 含有m 个状态，n 个输入字符，那么这个状态图含有m 个结点，每个结点最多有n 个弧射出，整个图含有唯一一个初态结点和若干个终态结点，初态结点冠以双箭头“=>”或标以“-”，终态结点用双圈表示或标以“+”，若 f(ki ,a)=kj ，则从状态结点ki 到状结点kj 画标记为a 的弧；4.DFA 矩阵表示一个DFA 还可以用一个矩阵表示，该矩阵的行表示状态，列表示输入字符，矩阵元素表示相应状态行和输入字符列下的新状态，即k 行a 列为f(k,a)的值。
确定有穷自动机最小化算法的研究计科0803 姜斌2007401091.《对确定有限自动机最小化算法的改进》的错误指正在阅读了在《桂林航天工业高等专科学校学报》2005年第4期，由徐红老师发表的《对确定有限自动机最小化算法的改进》一文后，我发现徐老师在分析DFA最小化的过程中出现了错误。
原文提到的“确定有限自动机的化简算法(DFA 极小化算法)”，即所谓的原始算法，原文中对于算法的描述是这样的：(1) 首先把状态集S 分成终态集和非终态集,因为终态集可接受ε, 而非终态集则不能, 所以他们是可区分的。
这就是基本划分:π= { Q, K - Q} 。
(2) 假定经过k 次划分后,已含有m 个子集,π= { I1 , I2 , ⋯, Im} ,则对每一个Ii 和每一个a ∈Σ。
考察: I i a = f ( I i , a) , 如I i a 中的状态分别落于π中P 个不同的子集,则子集I i 将被P 个更小的状态子集I i1 , I i2 , ⋯, I i p 所细分。
令细分后所得的状态集合为πnew。
(3) 重复步骤2 ,直到直至所含的子集数不再增加为止。
即πnew =π。
(4) 对π中的每个子集I i ,若该子集包含原有的初态,则此代表状态便为最小化后M 的初态;若该子集包含原有的终态, 则此状态便为最小化后M 的终态。
(5) 删去状态集中的所有死状态。
徐老师认为，该算法在刚开始只是简单地将状态集分成了终态集和非终态集两个部分，而忽视了初始状态的特殊地位，于是徐老师认为应该将初始状态单独作为一个集合，在完成了所有集合的划分之后再与最近的集合进行合并的判断。
并且徐老师还举了一个例子来说明。
给定如图1.1所示的确定有穷自动机。
图1.1徐老师在使用原始算法分析时，给出如下分析“因为{ 0 ,1} a = { 1} ∈{ 0 ,1} ;{ 0 ,1} b = { 2} ∈{ 2 ,3}，所以{ 0 ,1} 不用再划分。
