编译原理，利用子集法，将NFA构造出DFA，请写出相应的代码。

编译原理中的子集构造法，也称为Thompson构造算法，是一种将非确定有限自动机(NFA)转换为确定有限自动机(DFA)的方法。这个过程通常涉及到创建一个状态集合，其中每个状态代表NFA的一个可能配置。以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何通过子集构造法实现从NFA到DFA的转换：

def subset_construction(nfa):
    # 初始化
    states = ['q0']  # 起始状态
    final_states = []  # 结束状态
    transitions = defaultdict(list)

    for symbol in nfa.symbols:  # 对输入符号遍历
        new_states = set()  # 存储新产生的状态

        for state in states:
            for transition in nfa.get_transitions(state, symbol):  # 获取当前状态对某符号的所有转移
                next_state = transition[1]  # 接收下一个状态
                if next_state not in states:  # 如果新的状态还没加入，添加并更新连接
                    new_states.add(next_state)
                    transitions[state].append((symbol, next_state))

        # 更新状态集合和结束状态集合
        states = list(new_states)
        for s in new_states:
            if s in nfa.end_states:
                final_states.append(s)

    dfa = DFA(states, transitions, states[0], final_states)
    return dfa

class DFA:
    def __init__(self, states, transitions, start, finals):
        self.states = states
        self.transitions = transitions
        self.start = start
        self.end_states = finals

# 使用此函数，传入NFA实例，然后返回对应的DFA实例
nfa_example = ...  # 你的NFA实例
dfa_result = subset_construction(nfa_example)

请注意，上述代码是一个简化版的演示，实际应用中需要处理更复杂的细节，例如处理接受环、错误处理等。同时，这里的`defaultdict`用于方便地存储默认值为列表的字典。