(a*b*)*=(a|b)*的NFA确定化。

(a*b*)*=(a|b)*的NFA确定化的过程如下：

1. 创建初始状态S0，并将其作为起始状态。
2. 对于正则表达式中的每个字符a和b，创建两个状态Sa和Sb。
3. 对于每个字符a，从初始状态S0添加一条转移边，标记为a，指向状态Sa。
4. 对于每个字符b，从初始状态S0添加一条转移边，标记为b，指向状态Sb。
5. 对于每个字符a，从状态Sa添加一条转移边，标记为a，指向状态Sa。
6. 对于每个字符b，从状态Sa添加一条转移边，标记为b，指向状态Sb。
7. 对于每个字符a，从状态Sb添加一条转移边，标记为a，指向状态Sa。
8. 对于每个字符b，从状态Sb添加一条转移边，标记为b，指向状态Sb。
9. 对于每个字符ε（空字符），从初始状态S0添加一条转移边，标记为ε，指向状态Sa。
10. 对于每个字符ε（空字符），从状态Sa和Sb添加一条转移边，标记为ε，指向初始状态S0。
11. 对于每个字符ε（空字符），从状态Sa和Sb添加一条转移边，标记为ε，指向接受状态Sf。
12. 创建接受状态Sf，并将其标记为终止状态。

相关问题

正规式 (a*|b*)* 的NFA如下

正则表达式 (a*|b*)* 表示由任意个 a 或 b 组成的字符串。下面是该正则表达式对应的 NFA（非确定有限状态自动机）的状态转换图：

起始状态 --> (a) --> 终止状态
起始状态 --> (b) --> 终止状态
起始状态 --> ε  --> 终止状态
终止状态 --> (a) --> 终止状态
终止状态 --> (b) --> 终止状态
终止状态 --> ε  --> 起始状态

其中，起始状态表示开始匹配的状态，终止状态表示匹配成功的状态。NFA 中的括号表示可以选择的路径，ε 表示空转移，即不消耗输入字符。

将(a|b)+a(a|b)转换成NFA，并将所得NFA确定化，然后最小化所得DFA

很高兴为您解答这个问题！以下是将(a|b) a(a|b)转换成NFA，并将所得NFA确定化，然后最小化所得DFA的步骤：

1. 首先，我们需要将正则表达式转换为NFA。对于这个正则表达式，我们可以按照以下步骤进行转换：

- 创建一个起始状态S和一个接受状态F。
- 对于每个字符a和b，创建一个状态q，并添加从S到q和从q到F的转换。
- 对于正则表达式中的|操作符，创建两个状态q1和q2，并添加从S到q1和从S到q2的转换，以及从q1和q2到F的转换。
- 对于正则表达式中的括号，可以将其视为一个整体，按照相同的方式进行转换。

最终得到的NFA如下图所示：

      a,b
S ────┼───> q ──── a,b ────> F
      |         |
      └──── a,b ┘

2. 接下来，我们需要将NFA确定化。为此，我们可以使用子集构造算法，将每个状态表示为一个状态集合，其中包含NFA中的所有状态，这些状态可以从该状态集合中的任何一个状态到达。对于每个输入符号，我们需要计算出从该状态集合中的任何一个状态出发，可以到达的状态集合。

对于上面的NFA，我们可以按照以下步骤进行确定化：

- 创建一个起始状态集合{S}。
- 对于每个输入符号a和b，计算出从该状态集合中的任何一个状态出发，可以到达的状态集合。对于上面的NFA，我们可以得到以下状态转换表：

      a         b
{S} ────> {q} ────> {q}
 |           |         |
 └───────────┴─────────┘

- 对于每个新的状态集合，重复上述步骤，直到没有新的状态集合可以被创建。

最终得到的DFA如下图所示：

      a         b
{S} ────> {q} ────> {q}
 |           |         |
 └───────────┴─────────┘

3. 最后，我们需要将DFA最小化。为此，我们可以使用Hopcroft算法或Moore算法。这里我们使用Moore算法，按照以下步骤进行最小化：

- 将所有状态分为两个等价类：接受状态和非接受状态。
- 对于每个等价类，计算出从该等价类中的任何一个状态出发，可以到达的等价类。
- 重复上述步骤，直到没有新的等价类可以被创建。

最终得到的最小化DFA如下图所示：

      a         b
{S} ────> {q} ────> {q}

希望这个答案能够帮助您！