DFA最小化完整代码

DFA (Deterministic Finite Automaton) 的最小化是指将一个确定性的有限状态自动机转换成等价但状态数最少的形式。这个过程通常涉及消除冗余的状态和转换。下面是简单的DFA最小化算法的伪代码概述：

def minimize_dfa(dfa):
    # 初始化新图，用于存放最小化的DFA
    minimized_dfa = {'states': [], 'transitions': {}}
    
    # 首先创建一个映射表，存储每个原DFA状态到新的最小状态
    mapping = {state: None for state in dfa['states']}
    
    # 使用埃拉托斯特尼算法找出所有不相交的状态集合
    while len(mapping) > 0:
        unmapped_states = [s for s, m in mapping.items() if m is None]
        new_state = len(minimized_dfa['states'])
        minimized_dfa['states'].append(new_state)
        
        # 更新映射表，并构建新DFA的转换
        for old_state in unmapped_states:
            for char, next_state in dfa['transitions'][old_state].items():
                mapped_next_state = mapping[next_state] or next_state
                minimized_dfa['transitions'][new_state][char] = mapped_next_state
                mapping[next_state] = new_state
    
    return minimized_dfa

# 示例：
dfa = ... # 原始DFA的字典结构
minimized_dfa = minimize_dfa(dfa)

注意，这只是一个简化版本的描述，实际的实现可能会更复杂，考虑到特殊字符处理、边界情况和错误检查。如果你需要完整的代码实现，可以查阅相关的数据结构和算法库，比如Python的networkx或你自己编写递归或者迭代的方式来实现。