编译原理 用python实现从RE到NFA的存储

编译原理是一门研究计算机程序设计语言的转换、验证和生成过程的学科。其中，将正则表达式(RE)转换为非确定有限状态自动机(NFA)是一个常见的步骤，用于实现对字符串模式的匹配。

Python中可以使用一些库如`networkx`和`pyfaidx`来辅助实现这个过程。以下是一个简单的示例，展示如何使用这些工具创建一个从正则表达式到NFA的基本框架：

import re
import networkx as nx

def regex_to_nfa(regex_str):
    # 将正则表达式解析成NFA的各个部分
    nfa_graph = nx.DiGraph()
    initial_state = 'q0'
    final_states = ['qf']

    def add_edge(state, transition_char, next_state):
        nfa_graph.add_edge((state, transition_char), next_state)

    for part in re.split(r'(.)\1*', regex_str):  # 分离重复字符和普通字符
        if part == '*':  # 对于'*'处理，会形成循环
            last_added_state = None
            for char in part[1:]:
                if last_added_state is not None:
                    add_edge(last_added_state, char, char)
                    last_added_state = char
                else:
                    initial_state = char
        else:
            add_edge(initial_state, part, part)
            if part != '.':
                initial_state = part
            final_states.append(part)

    # 设置起始和结束状态
    nfa_graph.add_node(initial_state, start=True)
    nfa_graph.nodes[end_state]['final'] = True

    return nfa_graph

# 示例使用
regex = "a*b"
nfa = regex_to_nfa(regex)
nx.draw(nfa, with_labels=True)

请注意，这只是一个简化版的实现，并未包含所有的细节，例如处理分组和选择等复杂情况，实际应用中可能需要更全面的算法或者利用现成的库，比如`automaton`或`pyautomata`。