请详细描述子集构造算法在将NFA转换为DFA过程中的关键步骤，并解释如何实现状态转换图的转换。

子集构造算法是将非确定有限状态自动机（NFA）转换为确定有限状态自动机（DFA）的核心算法。了解和实现这一过程对于理解编译原理中的自动机理论非常重要。下面是子集构造算法的关键步骤和实现转换图的详细说明：

参考资源链接：[NFA到DFA转换算法实现及实验报告](https://wenku.csdn.net/doc/646b3cc0543f844488c9c203?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **ε-closure的计算：** 首先，需要定义ε-closure函数，该函数接受一个状态集合并返回在仅考虑ε（空字符串）转移时可以从集合中任何状态到达的所有状态。这是算法的基础，因为我们需要它来确定在读取输入符号前，NFA可能处于的所有状态。

2. **初始化转换表：** 接下来，创建一个转换表，用于存储DFA的状态及其对于每个输入符号的转换。转换表的行代表DFA的状态（由NFA状态集合构成），列代表输入符号集。

3. **创建起始状态：** 算法开始于NFA的起始状态集合的ε-closure，这是DFA的起始状态。

4. **填充转换表：** 对于当前处理的每个NFA状态子集，对于每个输入符号，计算ε-closure(move(T, a))，其中T是当前子集，a是输入符号。这个结果是DFA中的下一个状态。将这个转换关系填入转换表中。

5. **重复处理：** 重复步骤4，直到转换表中没有新的DFA状态。每次找到新的状态子集时，都需要计算它对于每个输入符号的转换，并填入转换表。

6. **确定终态：** 在DFA中，任何包含NFA中一个或多个终态的状态都是DFA的终态。

在实际编码实现时，通常使用邻接表或邻接矩阵来表示NFA和DFA的状态转移图。C++等编程语言提供的数据结构可以方便地实现这些表示和算法逻辑。例如，可以使用std::map来存储状态转换，使用std::vector来表示状态集合，使用std::set来存储NFA状态子集等。

在《NFA到DFA转换算法实现及实验报告》中，不仅给出了算法的详细实现，还提供了实验报告和样例输入，这对于理解和掌握NFA到DFA的转换过程非常有帮助。

通过这个过程，我们可以将NFA的非确定性转换为DFA的确定性，从而得到一个在编译器设计、模式匹配和其他需要自动机理论的应用中都非常有用的工具。

参考资源链接：[NFA到DFA转换算法实现及实验报告](https://wenku.csdn.net/doc/646b3cc0543f844488c9c203?spm=1055.2569.3001.10343)