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编译原理课程设计新增了NFA确定化、DFA最小化以及First、Follow集合的实现，并附带报告。

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简介：
编译原理课程设计，采用2021年最新版本，涵盖了语法分析、语义分析和词法分析等核心内容。此外，该课程设计进一步扩展了内容，加入了NFA确定化、DFA最小化以及First和Follow集合的实现，并附带了完整的报告文档。

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  • 编译原理课程设计，增加NFA确定化、DFA最小化及First、Follow集合的实现，并附带报告。
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    本课程设计旨在深化学生对《编译原理》的理解，涵盖非确定有限状态自动机（NFA）转化为确定性有限状态自动机（DFA）、DFA的最优化处理以及First/Follow集的计算与应用，最终提交详尽报告。 编译原理课程设计包括语法分析、语义分析和词法分析，并新增了NFA确定化、DFA最小化以及First、Follow集合的实现。项目包含详细的报告。
     
  • C语言中编译原理实现NFA确定化与DFA最小化的应用
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    本文探讨了在C语言环境中利用编译原理技术将非确定性有限自动机（NFA）转换为确定性有限自动机（DFA），并进一步实现DFA的最优化过程。通过此方法，可以有效提升程序解析效率和准确度。 编译原理实现DFA和NFA的C语言版本。这段文字描述的是使用C语言来实现确定有限状态自动机（DFA）和非确定有限状态自动机（NFA）。
     
  • NFA的确定化与DFA的最小化.docx
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    本文档探讨了非确定有限自动机（NFA）转换为确定有限自动机（DFA）的过程及其算法，并深入分析了如何实现DFA的状态最小化，以提高其效率。 编译原理中的NFA确定化和DFA最小化的可运行代码以及思路解释如下： 1. NFA（非确定性有限自动机）的确定化：将一个NFA转换为等价的DFA的过程称为“确定化”。这个过程通常包括对每个状态集合计算ε-闭包，然后根据输入符号进行转移。最后生成一个新的DFA。 2. DFA（确定性有限自动机）的最小化：为了减少不必要的状态和简化机器结构，在得到一个完整的DFA后需要对其进行优化处理——即“最小化”。具体而言就是先将所有终态与非终态区分出来，然后逐步合并不能区别的两个等价的状态集合。直到不能再进行进一步合并为止。 这两个过程在编译原理中非常重要，能够帮助我们更好地理解和实现词法分析器和语法解析器等功能模块。
     
  • C++实现NFA的确定化与最小化的编译原理实验源程序
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    本项目通过C++语言实现了将非确定有限状态自动机(NFA)转换为确定性有限状态自动机(DFA)，并进一步进行DFA的最简化处理，是编译原理课程中的重要实践。 本程序利用C++编写了NFA到DFA的转换以及NFA的最小化。
     
  • 【编译原理实验】NFA到DFA的转换及DFA的最优化
    优质
    本课程通过实验讲解和实践操作，介绍从非确定有限自动机（NFA）转换为确定有限状态自动机（DFA）的方法，并探讨如何进一步优化DFA以提高效率。 该资源包含一个src文件夹，内含四个package：1. Beans：包括NFA的DFA类；2. Utils：提供输入和输出工具类；3. Service：核心代码部分，实现了确定化和最小化的功能；4. Test：可以直接运行并进行测试，并且提供了测试样例。
     
  • 编译原理之词法与语法分析（Java实现）【含NFA、DFA及最小化】【附带注释】
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    本教程深入讲解编译原理中的词法和语法分析技术，并使用Java语言进行实现。内容涵盖非确定型自动机(NFA)、确定型有限状态自动机(DFA)及其最小化的理论与实践，提供详尽代码注释以辅助理解与应用。 编译原理中的词法分析与语法分析在Java版实现中有涉及NFA（非确定有限状态自动机）、DFA（确定有限状态自动机）以及DFA的最小化。这里提供了一个带有详细注释的版本，便于学习和理解相关概念及其实现过程。
     
  • NFA的编译原理实验确定化
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    本实验探讨非确定有限自动机(NFA)向确定性有限自动机构造(DFA)转换的编译技术原理，深入分析其实现方法与优化策略。 编译原理实验中的NFA确定化过程基于《变异原理》第三版的内容进行设计，仅供参考。
     
  • NFA转DFA实验报告（编译原理）
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    本实验报告详细探讨了从非确定有限自动机(NFA)转换为确定有限自动机(DFA)的过程。通过分析与实践，验证了理论上的转换规则，并讨论了由此产生的效率差异和应用优势。 编译原理的NFA转DFA实验报告 **实验目的** 通过本实验掌握非确定有限自动机（NFA）转换为确定有限状态自动机（DFA）的基本方法，理解并实现这一过程中的关键步骤。 **实验原理** 在形式语言和自动化理论中，从一个给定的NFA生成对应的DFA是一个重要的问题。通常情况下，这个转化可以通过幂集构造法来完成：首先计算每个可能的状态集合对应于输入符号的所有转移状态组合；然后确定这些新状态是否构成接受或非接受状态。 **实验内容** 本次实验包括设计并实现一个程序，该程序能接收NFA的定义（例如初始状态、最终状态和转换函数）作为输入，并输出相应的DFA。学生需要完成以下任务： 1. 实现构造原始NFA的方法； 2. 完成从给定NFA到其对应的最小化DFA的状态转移表生成算法； 3. 验证所构建的DFA是否正确地接受或拒绝指定的语言。 **代码** 实验中使用的编程语言为Python，提供了完整的源码实现。
     
  • DFA最小化的编译原理实验及C++实现
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    本实验探讨了编译原理中DFA（确定有限状态自动机）的最小化技术，并提供了相应的C++语言实现方法。通过理论分析与实践操作，深入理解并掌握了DFA简化算法及其编程应用。 编译原理实验要求实现DFA最小化功能，即输入一个确定有限状态自动机（DFA），输出其最小化的版本。请用C++编写相关代码。