有限自动机(FA)
有限自动机是对状态图的形式化描述
也就是说，有限自动机可以等价地表示为状态图，一个状态图也可以表示成等价的FA
有限自动机（Finite Automata）即FA
有限自动机分为：
确定有限自动机（Deterministic Finite Automata）
非确定有限自动机（Nondeterministic Finite Automata）
确定有限自动机(DFA)
确定有限自动机 M 是一个五元式 M =（S，Σ，f，S0，F），其中：
S：有穷状态集
Σ：输入字母表（有穷）
f ：状态转换函数，即状态转换图中的弧，S×Σ→S的单值部分映射，
f(s,a)=s’，s是现态，输入字符a后，到达s’态
"单值"是说确定的s，a对应唯一的s’
"部分"是说，有些状态（终态）可能与任何字符均不存在映射
S0：唯一的初态
F：终态集（可空）
看下面一个例子：
DFA M =（{0，1，2，3}，{a，b}，f，0，{3}），其中f为
f(0，a)=1 f(0，b)=2
f(1，a)=3 f(1，b)=2
f(2，a)=1 f(2，b)=3
f(3，a)=3 f(3，b)=3
f 画成状态转换矩阵就是酱紫
| a | b | |
|---|---|---|
| 0 | 1 | 2 |
| 1 | 3 | 2 |
| 2 | 1 | 3 |
| 3 | 3 | 3 |
有没有一点熟悉？
没错，就是表驱动法实现状态转换图时的状态表
DFA与状态转换图
将 M 用状态转换图表示
画出所有状态：
将 f 表示为弧
okk，DFA M 就这样等价地表示为状态图了
注意：
由DFA的定义，DFA的状态图有且仅有一个初态，
同一个状态发出的弧上的字符不重复（单值映射，这也是DFA中D含义）
对于Σ*上的任何字α，若存在一条由初态到某一终态的道路，且这条通路上所有弧上的字符连接成的字为α，则称字α为DFA M 所接受/识别
DFA M 所识别的字的全体记为L(M)
DFA的实现
呐，实现一个DFA即是实现与其等价的状态图
状态图的实现参见 词法分析（一）：状态转换图
非确定有限自动机(NFA)
NFA的理论研究诞生了一个图灵奖
非确定有限自动机 M 是一个五元式 M = （S，Σ，f，S0，F），其中：
S：有穷状态集
Σ：输入字母表（有穷）
f ：状态转换函数，即状态转换图中的弧，S×Σ*→2S的部分映射，
（2S即S的幂集，是由S的所有子集组成的集合，2S = { A|A⊆S }）
f(s,a)=S’，s是现态，输入字符a后，可到达状态集S’里的任何一个状态，S’ ⊆ 2S
不保证是单值映射，因此是NFA（NFA的N）
另外需要注意的是，弧接受的可以是字，甚至是甚至
S0：非空的初态集
F：终态集（可空）
对于Σ*上的任何字α，若存在一条由初态到某一终态的道路，且这条通路上所有弧上的字符/字连接成的字为α，则称字α为NFA M 所接受/识别
NFA M 所识别的字的全体记为L(M)
NFA与DFA
NFA相对于DFA的不同
- NFA可以有多个初态
- 弧上的标记可以是Σ*上的字，甚至可以是正规式，而不一定是单个字符
- 同一状态上射出的弧上的字可以重复，也就是说接受同一个字，可以到达多个状态
从定义上可以看出，DFA是NFA的特例
将NFA表示为状态转换图与DFA相似
DFA与NFA的关系
有限自动机的等价：对于任意两个有限自动机 M 和 M1，若L(M)=L(M1)，则称M与M1等价
上图中的 L(M)=L(M1) = { 含有aa或bb的字 }
DFA M 与 NFA M1等价
自动机理论中的一个重要结论：判定两个自动机的等价性的算法是存在的
（这里空白太小，写不下，略 ）
既然DFA是NFA的特例，凡是DFA可以识别的字集，都可以通过NFA识别，
那么NFA的描述能力是不是比DFA强呢？
即 是否存在某些字的集合，只能用NFA描述，而无法通过DFA描述？
答案是否定的
自动机理论指出：DFA与NFA在识别能力上是相同的
对于每一个NFA M，存在一个DFA M’，使得L(M)=L(M’)
由于NFA与DFA的不同，DFA易于程序实现，NFA易于词法规则的人工设计
那么在设计编程语言时，就需要将NFA转化为等价的DFA
而对于每一个NFA M，存在一个DFA M’，使得L(M)=L(M’)
也就是说 任何一个NFA都可以转换为等价的DFA
下面给出NFA转化为等价的DFA的方法，同时也是对于上面这条定理的构造性证明
首先看NFA与DFA的区别
| FA\区别 | 初态 | 映射 | 弧接受的内容 |
|---|---|---|---|
| DFA | 唯一 | 单值映射 | 字符 |
| NFA | 初态集(可以不唯一) | 映射结果也是状态集 | 字(字符)、正规式 |
只要等价地消除这三个差别，NFA就转化为了DFA
接下来以下面这个识别含有aa或bb的字的NFA为例，给出构造等价的DFA的过程
有NFA M = （S，Σ，f，S0，F），其状态转换图如下
将此状态转换图做如下改造：
- 引进新的初态结点X和终态结点Y，X、Y∉S，用ε弧连接新的初态X与S0中的每一个状态
并用ε弧连接F中的每个状态和新的终态Y
由于增加的所有弧都是ε弧，所以改造后的状态图识别的字集没有改变，这种变换是等价变换
此时的M具有了唯一的初态
那为什么也要增加唯一的终态呢？
（词法分析中，FA用于判断单词符号是否属于某个正规集（比如某个语言的所有单词集合），以正规式的角度来看，终态应该只有一个，到达终态说明被正规式识别，属于该正规集，未达到终态说明不被正规式所接受 ）
接下来将弧上的字/正规式替换为字符
- 若状态 i 到状态 j 弧上的字α由字符α1α2组成，在两状态间引入新的状态 k，
将α分为α1与α2两段弧
如下图所示
使用按照将字拆解为字符的变换方法，可以得到下面的结果
最后只需将NFA确定化，即将NFA中的 f 转化为DFA中的 S×Σ→S的单值映射，
包括化为单值映射、去除ε弧（Σ）
好了，正餐终于到了，下个小节来讲NFA的确定化
NFA的确定化
该方法称为子集法：
按字符将起始状态集与到达状态集抽象为状态，从而等价地化为单值映射，
ε弧按照语义被吸收，由 ε-closure 运算去除
首先定义 ε-closure 运算：
设 I 是状态集的一个子集，则 I 的 ε-闭包 ε-closure(I) 为
若状态s∈I，则s∈ε-closure(I)
若状态s∈I，则从s出发经过任意条 ε弧可以到达的任何状态s’，都属于ε-closure(I)
再定义Ia运算：
设a为Σ中的一个字符，定义Ia=ε-closure(J)，其中，
J为I中的某个状态出发经过一条a弧而到达的状态集合，Ia即是为这样的集合作ε-闭包
以下图的NFA为例，说明ε-闭包及Ia运算
ε-closure({1}) = {1,2}
记 I = {1,2}，则 Ia= ε-closure({5,4,3}) = {5,4,3,6,2,7,8}
在下图NFA中使用子集法进行确定化
如下表，表头为参与计算的状态集 I，各字符的运算结果 Ii，其中i∈Σ
每个计算出的状态集再进行 Ii 的运算、
因为Σ为有限集，所以这张表也是有限的
| I | Ia | Ib |
|---|---|---|
| ε-closure({X}) | {1,5,2} | {1,6,2} |
| {1,5,2} | {1,3,5,2,4,Y} | {1,6,2} |
| {1,6,2} | {1,5,2} | {1,3,6,2,4,Y} |
| {1,3,5,2,4,Y} | {1,3,5,2,4,Y} | {1,6,4,2,Y} |
| {1,3,6,2,4,Y} | {1,5,4,2,Y} | {1,3,6,4,2,Y} |
| {1,6,4,2,Y} | {1,4,5,2,Y} | {1,3,4,6,2,Y} |
| {1,5,4,2,Y} | {1,3,4,5,2,Y} | {1,4,6,2,Y} |
这张表实际上就是状态集 I 接收字符 i 后到达状态集 Ii，描述了状态集间的单值映射
将每个状态集视为新的状态，该表即为一个状态转换矩阵
这个状态转换矩阵就是一个新的FA，而且是一个DFA
其中含有原先初态X的状态集为新的初态，含有原来任何一个终态的状态集都是新的终态
| a | b | |
|---|---|---|
| 0 | 1 | 2 |
| 1 | 3 | 2 |
| 2 | 1 | 4 |
| 3 | 3 | 5 |
| 4 | 6 | 4 |
| 5 | 6 | 4 |
| 6 | 3 | 5 |
这个表是不是也很熟悉？
斯巴拉西！DFA有辽！
画成状态图！
不难看出，这就是识别含有aa或bb的字的DFA
那么，现在的词法分析的理论已经是下面酱紫了
小结：程序设计语言的单词集合是一个正规集，可以由正规式描述，正规式与正规集是一组对应的概念；FA分为DFA和NFA，NFA易于人工设计，DFA易于词法分析的程序实现，从定义上来看，DFA是NFA的特例，而NFA与DFA的描述是相同的，并且NFA可以等价地转换为DFA
其实有一个问题
左边是子集法由NFA确定化得到的DFA，右边是我们之前见过的DFA
大家都是识别含有aa或bb的串的DFA，为啥子集法构造出来的就复杂些呢？
这里又有了新的姿势，DFA的化简，或者说最小化
这篇的内容有点多了，下一篇
词法分析（四）：DFA的化简
2019/7/23
