本项目使用Python语言实现了从非确定有限自动机(NFA)到确定有限自动机(DFA)的转换算法，并通过图形界面进行可视化展示。
非确定有穷状态机（Nondeterministic Finite Automaton，NFA）与确定有穷状态机（Deterministic Finite Automaton，DFA）是自动机理论中的两种重要模型，在正则表达式、编译器设计及形式语言理论等领域有着广泛应用。在实际应用中，有时需要将非确定性状态机转换为确定性状态机以便更高效地处理输入字符串。本项目通过Python编程实现了NFA到DFA的转换，并辅以数据可视化技术，使这一过程更为直观。
为了理解NFA和DFA的基本概念，我们需要知道NFA允许在特定状态下对多个输入符号做出反应，而DFA则只能针对每个输入符号作出一个确定的转移。将非确定性状态机转化为等价的确定性状态机的过程通常采用子集构造法（Subset Construction）。这一方法涉及“闭包”操作和“移动”操作。
闭包操作是指从某一状态集合出发，找出所有可能通过ε转移到达的状态集合。“closure”函数可以实现这个功能。它接受一个状态集合作为输入，并递归地遍历所有可能的ε转移，将所有可达的状态加入到结果集中。
移动操作则是根据输入符号从一状态集合转移到另一状态集合的过程。“move”函数会计算出对每个输入符号状态下如何进行转换。它需要遍历状态集合中的每一个状态，查看该状态对于每个输入符号的转移，并将所有可能到达的新状态添加至结果集内。
在实现NFA到DFA的转换过程中，首先创建一个空的DFA状态集合，然后逐步扩展这个集合直到覆盖所有的NFA可能的状态。每次扩展时都会使用“move”函数计算新的状态集合，并通过“closure”处理ε转移。最终会得到一组与原NFA所有可能状态相对应的新DFA。
为了验证实现正确性，本项目提供了两个用于测试的txt文本段落件。这些文件包含了生成NFA所需的状态转移矩阵或正则表达式信息，在解析后可以进行相应的转换操作和算法检测工作。此外，通过数据可视化技术能够清晰看到NFA与DFA之间状态图的变化过程，这有助于理解和调试算法。
Python中的`networkx`库非常适合用来绘制自动机的状态图。它允许创建节点代表状态，并用边表示它们之间的转移关系；并可通过添加不同的颜色和标记来区分NFA和DFA，使非专业人员也能直观理解其工作原理。
此项目不仅展示了从NFA到DFA转换的算法实现，还引入了数据可视化技术使得理论知识更加生动易懂。这对于学习编译原理、形式语言理论及相关领域的初学者来说是一个很好的实践与学习资源。
5星
