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正规化表达式转换为非确定有限自动机，再转换为确定有限自动机，最后转换为多模态有限自动机。

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简介：
利用Python开发了一种算法，能够将正则表达式转换为非确定有限自动机（NFA），进而将NFA转换为确定有限自动机（DFA），并最终实现确定有限状态机（MFA）的转换。此外，该算法还实现了对这三类自动机的图形化表示，能够以用户友好的图形界面形式呈现，或者直接在文件夹中以图形形式展示。

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  • Regx_to_Nfa：利用Thompson构造法将正则表达式转为非确定性有限自动机(NFA)的C++程序
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  • 上机实验2-3：有限自动机的确定化与最小化
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    本实验通过编程实现有限自动机的确定化和最小化过程，旨在加深学生对理论知识的理解，并提升实践操作能力。 二、实验目的 1. 理解有限自动机的作用，并进一步掌握其理论。 2. 设计合理的表示方式来描述有限自动机的结构，采用适当的数据显示自动机的五个组成部分。 3. 掌握ε闭包的概念和应用。
     
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    有限状态自动机是一种理论模型，用于描述在不同输入下系统如何从一个状态转换到另一个状态的过程。它广泛应用于计算机科学和工程领域中语言识别、编译原理及硬件设计等方面。 有限状态机（FSM）是一种时序逻辑电路，其输出不仅依赖于当前的输入信号，还基于过去的状态。这种机制可以视为组合逻辑与寄存器逻辑的结合体。对于那些事件的发生遵循特定顺序或存在内在规律的情况，使用有限状态机尤为合适；这正是这类模型的核心优势所在。 根据输出是否取决于输入条件的不同，我们可以将FSM分为两大类：摩尔（Moore）型和米勒（Mealy）型。其中，前者的特点是其输出仅依赖于当前的状态而与输入无关；后者则不同，在这种类型中，输出不仅受到状态的影响还直接关联到当时的输入信号。 在描述有限状态机时存在多种方法。一种常见的方式是在单一的always模块内同时定义状态转换、输入处理和输出行为，这种方法通常被称为“一段式FSM描述”。另一种做法则是利用两个或更多的always块来分别管理不同的逻辑功能。
     
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    本文探讨了将不确定型有穷自动机转化为确定型的方法，分析并优化了转换过程中的算法效率，为理论计算机科学提供了新的视角。 不确定有穷自动机转化为确定的有穷自动机的C++源代码需要进行一些特定的操作来确保转换过程中的准确性和有效性。这个过程通常包括构造一个新的状态集合、定义新的转移函数以及更新接受状态等步骤，以保证生成的新DFA能够正确地识别原NFA所描述的语言。 重写时注意： - 确保新生成的代码符合C++编程语言的标准和规范。 - 在实现过程中要考虑到可能存在的空集问题（例如ε闭包中可能出现为空的情况），并通过适当的条件判断来避免程序出错或陷入死循环。 - 优化算法效率，尤其是在处理大规模输入数据时，提高自动机转换的速度与准确性。 以上描述没有包含任何具体代码示例或者联系方式信息。
     
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