编译原理字符常量的状态转换图

A. DFA ，NFA，状态转换图 和词法分析究竟有什么关系

既然你都知道它们是怎么回事儿了，怎么会不明白它们和词法分析程序的关系呢？
简单点儿说，词法分析就是进行正则表达式匹配。词法分析程序就是根据要匹配的正则表达式生成它的NFA或者DFA，再将待匹配的字符串放到这些NFA或者DFA中进行处理，从而分析出输入字符串是否匹配给定的正则表达式。

B. 编译原理习题求帮忙

C. 求大神指导编译原理的状态转换图怎么画

这里你要弄清子集法中，每一行，指的是变迁。比如第一行，代表状态0，画一根线到状态1，因此第1个0是指这个变迁的起点状态0，第3个1是指变迁的终点状态1。

同理，第2行是指从状态1出发，有2个变迁，即第一个是状态1指向状态1（自己），第2个变迁是从状态1到状态1和2。

这样第3行就表示如果从状态{1，2}开始，输入是0和1时的变迁分别是什么，依此类推。
你红的圈出来的就是NFA所有可能的状态和状态组合。

D. 编译原理中正规式（ba|a）*如何转换成NFA

E. ！！编译原理DFA和NFA

DFA或NFA是对计算机程序的行为的抽象模型。你编写的程序其实就对应了一个自动机。简单举例来说，如果a,b可以取值0或1; 程序： if(a==1) b=1; 这个程序对应了一个自动机。
对应的自动机就有状态 (0,0), (0,1), (1,1), (1, 0)
比如你自动机的初始状态是 (1,0)即a=1,b=0时，运行程序的下一个状态就是(1,1)。

画图出来就是 这4个状态作为顶点，并且有下面几条边
(0,0) --> (0,0)（自环）, (1,0)-->(1,1), (1,1)-->(1,1)（自环）, (0,1)-->(0,1)自环

存在的意义就是一种理论模型，也可以认为是一种编程思想。 词法分析系也离不开 if else， 这一系列的if else和条件也就组成自动机。。。

最经典体现自动机思想的算法就是KMP算法，你肯定学过，字符串子串匹配的算法。 回忆这个算法的过程：算法第一步构造的next表（数据结构教材的说法）其实就是根据子串的内容构造了一个自动机！ 算法第二步将原串作为自动机输入，自动机的输出就是匹配到的子串位置或者无匹配。

F. 对给定的正规式b(a|b)*aa,构造其NFA M，并将其确定化。

表示方法：五元组（S，Z，f，S0，z）

S：状态集

Z：字母表

f：映射关系

s0：初态

z：终态

（2）确定有限自动机DFA：f为单值映射

（3）非确定有限自动机NFA：f为多值映射

（4）状态转换图和状态转换矩阵

(6)编译原理字符常量的状态转换图扩展阅读

假定DFAMd＝（｛s0，s1，s2｝，｛a，b｝，f，s0，｛s2｝）：

f：

f（s0，a）＝s1f（s0，b）＝s2

f（s1，a）＝s1f（s1，b）＝s2

f（s2，a）＝s2f（s2，b）＝s1

试着给出Md的状态转换图和状态转换矩阵。

状态转换矩阵如下

ab

s0s1s2

s1s1s2

s2s2s1