编译原理:NFA转DFA

不知道写点什么,所以记一下,以防失忆

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DFA

确定有限自动机(Deterministic Finite Automaton,DFA)是一种计算模型,常用于模式匹配、词法分析等领域。

定义

一个 DFA 可以用一个五元组 (Q, \Sigma, \delta, q_0, F) 来表示,其中：

• Q 是一个有限的状态集合。
• \Sigma 是一个有限的输入符号集合。
• \delta 是状态转移函数,它将 Q \times \Sigma 映射到 Q。也就是说,对于当前状态和输入符号,DFA 有唯一的下一个状态。
• q_0 是初始状态,q_0 \in Q。
• F 是接受状态集合,F \subseteq Q。

工作原理

DFA 从初始状态开始,根据输入符号和状态转移函数不断地转移状态。当输入字符串处理完毕后,如果 DFA 处于接受状态集合中的某个状态,则认为该字符串被 DFA 接受；否则,该字符串被拒绝。

示例

假设我们有一个 DFA 用于识别以 01 结尾的二进制字符串,其状态转移图如下：

+---0---+
    |       |
    v       |
q0 --1--> q1 --0--> q2
 ^         |       |
 |         +---1---+
 |
 +---0,1---+

这里,Q = \{q_0, q_1, q_2\},\Sigma = \{0, 1\},q_0 是初始状态,F = \{q_2\}。状态转移函数 \delta 可以表示为：

• \delta(q_0, 0) = q_0
• \delta(q_0, 1) = q_1
• \delta(q_1, 0) = q_2
• \delta(q_1, 1) = q_1
• \delta(q_2, 0) = q_0
• \delta(q_2, 1) = q_1

NFA

非确定有限自动机(Non-Deterministic Finite Automaton,NFA)也是一种计算模型,与 DFA 相比,它在状态转移上具有不确定性。

定义

一个 NFA 同样可以用一个五元组 (Q, \Sigma, \delta, q_0, F) 来表示,不过状态转移函数 \delta 的定义有所不同。这里,\delta 将 Q \times (\Sigma \cup \{\epsilon\}) 映射到 2^Q,即对于当前状态和输入符号(可以是 \epsilon,表示空转移),NFA 可能有多个下一个状态。

工作原理

NFA 在处理输入字符串时,对于每个输入符号,它可以同时尝试多个可能的状态转移。如果存在一条从初始状态到某个接受状态的路径,使得沿着该路径处理完整个输入字符串,则认为该字符串被 NFA 接受。

示例

考虑一个 NFA 用于识别包含 01 子串的二进制字符串,其状态转移图如下：

+---0---+
    |       |
    v       |
q0 --0,1--> q0 --0--> q1 --1--> q2
             ^         |
             |         +---0,1---+
             +---0,1---+

这里,Q = \{q_0, q_1, q_2\},\Sigma = \{0, 1\},q_0 是初始状态,F = \{q_2\}。状态转移函数 \delta 包含了一些多值转移和 \epsilon 转移(这里没有 \epsilon 转移示例)。

NFA 转 DFA 步骤

步骤 1：确定初始状态

• 对于 NFA 的初始状态 q_0,计算其 \epsilon-闭包(\epsilon-closure),记为 C_0。\epsilon-闭包是指从某个状态出发,仅通过 \epsilon 转移能够到达的所有状态的集合。
• 将 C_0 作为 DFA 的初始状态。

步骤 2：状态转移计算

• 对于 DFA 中的每个状态(这些状态实际上是 NFA 状态的集合),对于输入符号集合 \Sigma 中的每个符号 a,计算该状态在符号 a 下的转移。
• 具体来说,对于 DFA 的状态 S,计算 \delta'(S, a) = \epsilon\text{-closure}(\bigcup_{q \in S} \delta(q, a)),其中 \delta' 是 DFA 的状态转移函数。

步骤 3：接受状态确定

• 如果 DFA 的某个状态 S 包含 NFA 的接受状态集合 F 中的至少一个状态,则将 S 标记为 DFA 的接受状态。

步骤 4：重复步骤 2 和 3

• 不断重复步骤 2 和 3,直到没有新的 DFA 状态产生为止。

示例

假设我们有一个简单的 NFA,其状态转移表如下：

初始状态为 q_0,接受状态为 q_2。

• 初始状态：\epsilon\text{-closure}(q_0) = \{q_0\},所以 DFA 的初始状态为 \{q_0\}。
• 状态转移计算：
  • 对于状态 \{q_0\},\delta'(\{q_0\}, 0) = \epsilon\text{-closure}(\delta(q_0, 0)) = \epsilon\text{-closure}(\{q_0, q_1\}) = \{q_0, q_1\}。
  • \delta'(\{q_0\}, 1) = \epsilon\text{-closure}(\delta(q_0, 1)) = \epsilon\text{-closure}(\{q_0\}) = \{q_0\}。
  • 对于状态 \{q_0, q_1\},\delta'(\{q_0, q_1\}, 0) = \epsilon\text{-closure}(\delta(q_0, 0) \cup \delta(q_1, 0)) = \epsilon\text{-closure}(\{q_0, q_1\} \cup \{\}) = \{q_0, q_1\}。
  • \delta'(\{q_0, q_1\}, 1) = \epsilon\text{-closure}(\delta(q_0, 1) \cup \delta(q_1, 1)) = \epsilon\text{-closure}(\{q_0\} \cup \{q_2\}) = \{q_0, q_2\}。
  • 对于状态 \{q_0, q_2\},\delta'(\{q_0, q_2\}, 0) = \epsilon\text{-closure}(\delta(q_0, 0) \cup \delta(q_2, 0)) = \epsilon\text{-closure}(\{q_0, q_1\} \cup \{\}) = \{q_0, q_1\}。
  • \delta'(\{q_0, q_2\}, 1) = \epsilon\text{-closure}(\delta(q_0, 1) \cup \delta(q_2, 1)) = \epsilon\text{-closure}(\{q_0\} \cup \{\}) = \{q_0\}。
• 接受状态确定：
  • 状态 \{q_0, q_2\} 包含 NFA 的接受状态 q_2,所以 \{q_0, q_2\} 是 DFA 的接受状态。

最终得到的 DFA 状态转移表如下：

通过以上步骤,我们成功地将 NFA 转换为了 DFA。