NFA确定化代码

下面是一个简单的Python代码示例，实现了将一个给定的NFA转换为等价的DFA的过程：

def nfa_to_dfa(nfa):
    # 构造初始状态的ε闭包
    start_state = epsilon_closure(nfa, {nfa.start_state})
    # 初始化DFA状态集合和转移函数
    dfa_states = [start_state]
    dfa_transitions = {}
    # 循环处理未标记的DFA状态
    unmarked_states = [start_state]
    while unmarked_states:
        current_state = unmarked_states.pop(0)
        # 对于每个输入符号，计算出下一个状态的ε闭包
        for symbol in nfa.alphabet:
            next_state = epsilon_closure(nfa, move(nfa, current_state, symbol))
            # 如果下一个状态尚未被处理，则将其添加到DFA状态集合中
            if next_state not in dfa_states:
                dfa_states.append(next_state)
                unmarked_states.append(next_state)
            # 更新DFA的转移函数
            dfa_transitions[(current_state, symbol)] = next_state
    # 构造等价的DFA
    dfa = DFA(dfa_states, nfa.alphabet, dfa_transitions, start_state, accept_states)
    return dfa

其中，epsilon_closure函数用于计算给定状态集合的ε闭包，move函数用于计算给定状态集合在给定输入符号下的下一个状态集合。DFA类表示确定有限状态自动机，包含状态集合、输入符号集合、转移函数、起始状态和接受状态集合等属性。