NFA转化为DFA编译原理实验报告
一、引言
正则表达式是一种用于描述字符串模式的符号语言，可以通过正则表达式来进行字符串匹配、替换和等操作。而有限状态自动机（NFA）是一种可以识别正则表达式的数学模型，是实现正则表达式的基础。
二、实验内容
本实验使用Python语言编写，主要实现了以下功能：
1.输入正则表达式，构建对应的NFA。
正则匹配原理
2.将NFA转化为DFA。
3.输出DFA的状态转移表。
三、实验过程
1.构建NFA
首先，通过用户输入正则表达式，使用Thompson算法构建对应的NFA。Thompson算法使用了三种基本构建块：连接、选择和闭包。通过多个基本构建块的组合，可以构建出更加复杂的正则表达式的NFA。
其中，连接操作通过在两个状态之间添加一个空转移实现，选择操作通过添加两个新的开始和接受状态，并将其与原始状态进行连接。闭包操作通过添加两个新的开始和接受状态，并分别连接到原始状态和自身。
2.NFA转DFA
NFA转DFA的主要思路是从NFA的初始状态开始，通过遍历所有可能的输入字符，计算对应的闭包和移动集合。闭包集合表示从当前状态出发通过空转移可以到达的所有状态，移动集合表示从当前状态出发经过一次输入字符转移的所有可能状态。
通过计算闭包和移动集合，可以得到DFA的所有状态和状态转移关系。在转换过程中，需要考虑ε-closure运算和move运算的效率和正确性。
3.输出DFA状态转移表
最后，将计算得到的DFA的状态转移关系输出为状态转移表的形式，方便后续的分析和使用。
四、实验结果
本实验通过输入不同的正则表达式，得到了对应的NFA，并成功将NFA转化为DFA，并输出了DFA的状态转移表。通过实验结果可以发现，无论正则表达式的复杂度如何，DFA都可以给出准确的匹配结果，实现了对正则表达式的准确识别。
五、实验总结
通过本实验，我进一步理解了正则表达式、NFA和DFA之间的关系。正则表达式作为一种表示字符串模式的符号语言，可以通过NFA来进行匹配和等操作。而NFA通过ε-closure和move运算，可以转化为等价的DFA。通过本实验，我掌握了NFA转DFA的具体过程和算法。
总体而言，本实验的目标得到了很好地实现，通过输入不同的正则表达式，得到了对应的NFA和DFA，并能够输出DFA的状态转移表。通过本实验，我进一步加深了对正则表达式、NFA和DFA的理解，提高了算法设计和编程能力。同时，本实验还增加了我对编译原理相关知识的学习和实践的经验。
[3]获知实验原理与算法。

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