词法分析（三）：有限自动机DFA与NFA_词法分析有穷自动机dfa的流程图

词法分析概述

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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）

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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

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

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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)

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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

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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^*→2^S的部分映射，
   （2^S即S的幂集，是由S的所有子集组成的集合，2^S = { 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’ ⊆ 2^S
    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)

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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

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首先看NFA与DFA的区别

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：

1. 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

2. 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

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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I_a运算：
  设a为Σ中的一个字符，定义I_a=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，I_a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I_a运算

ε-closure({1}) = {1,2}
记 I = {1,2}，则 I_a= 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 I_i，其中i∈Σ
每个计算出的状态集再进行 I_i 的运算、
因为Σ为有限集，所以这张表也是有限的

这张表实际上就是状态集 I 接收字符 i 后到达状态集 I_i，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

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

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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

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2019/7/23