《编译原理》NFA的确定化及DFA的最小化

教材：姜淑娟,张辰,刘兵.编译原理及应用[M],北京:清华大学出版社,2016．
时间：2019年9月
实现语言：c++
联系邮箱：[email protected]

- NFA的确定化，Github代码地址
- DFA的最小化，Github代码地址

上课第二周左右，谢红侠老师布置了第一次加平时分作业，期间积极性并不高，虽然一直挂念着，最后还是拖到了9月底才完成。不过全部算法和内容皆是自己思考所得，还是感觉非常兴奋的！

【NFA的确定化】
思路：

1. 存储NFA图结构使用状态邻接表，矩阵行列均为状态，对应元素为转移字符；
2. 计算每个节点的e-closure时，使用一个队列维护，进行广度优先搜索（优先遍历相邻状态）
3. 使用set容器存储状态集合、e闭包（方便插入去重）
4. 迭代时，使用可变长数组vector。随着计算，不断扩充，直至指针指向末尾（无新集合加入），跳出循环

【运行结果】

NFA的确定化_运行图.jpg

【DFA的最小化】
思路：

1. （关键）找到需要更新子集号的行，从该行往下的所有子集号加一，即可完成一次更新
2. 使用数组v存储一遍搜寻时，是否有行需要更新子集（find(1)不返回末尾指针）
3. 初始存储矩阵时需要存储初始子集状态
   注：最小化中1处思路关键，代码中以注释形式保留了编写时对于程序运行的cout输出观察，删去61行注释符号，即可看到。

【运行结果】

DFA的最小化_运行图.jpg

如果删去61行的注释再运行，可以分析出，程序是怎样执行了循环，最终找到需要开始往下更新子集号的行。话说。。。期间每一步调试都是用的加cout输出来分析。。调试过错并不愉悦。