📌目录
- ⚖️ 有限自动机：词法识别的计算模型
- 🎯 一、有限自动机概述
- （一）有限自动机的概念
- （二）有限自动机的形式化定义
- 📦 二、确定性有限自动机（DFA）
- （一）DFA的定义
- （二）DFA的运行
- （三）DFA的表示
- 🌐 三、非确定性有限自动机（NFA）
- （一）NFA的定义
- （二）NFA的运行
- （三）ε转移
- （四）DFA与NFA的等价性
- 📊 四、NFA转换为DFA
- （一）子集构造法
- （二）转换示例
- （三）转换的注意事项
- 🔍 五、DFA的化简
- （一）化简的目标
- （二）划分细化法
- （三）化简示例
- 📝 六、有限自动机的应用
- （一）词法分析
- （二）其他应用
- 📝 总结
⚖️ 有限自动机：词法识别的计算模型
有限自动机是词法分析的核心计算模型，为单词符号的识别提供了精确的数学描述。从确定性有限自动机（DFA）到非确定性有限自动机（NFA），从状态转换到字符串识别，有限自动机以其简洁的结构和强大的能力，成为编译原理中最重要的概念之一。本文将系统介绍有限自动机的定义、类型、性质和转换方法，帮助您深入理解词法识别的计算本质。
🎯 一、有限自动机概述
（一）有限自动机的概念
有限自动机（Finite Automaton, FA）是一种简单的计算模型，用于识别正规语言。
有限自动机的特点: 1. 有限状态 - 状态数量有限 - 每个状态代表一种识别情况 2. 确定性或非确定性 - DFA: 每个状态对每个输入有唯一转移 - NFA: 一个状态对同一输入可以有多个转移 3. 无存储能力 - 只有当前状态，没有额外存储 - 只能识别正规语言 4. 应用场景 - 词法分析
