将标识符identifier：_|{letter}*转化为DFA

以下是将标识符 `identifier: _|{letter}*` 转换为 DFA 的步骤：

1. 确定状态集
- 状态集为 Q = {q0, q1, q2}
- q0 表示起始状态，q1 表示接受状态，q2 表示非法状态
2. 确定输入字母表
- 输入字母表为 Σ = {letter, _}
3. 确定转移函数
- 对于 q0 状态：
- 当输入为 _，转移到 q1 状态
- 当输入为 letter，转移到 q1 状态
- 当输入为其他字符，转移到 q2 状态
- 对于 q1 状态：
- 当输入为 _，转移到 q1 状态
- 当输入为 letter，转移到 q1 状态
- 当输入为其他字符，转移到 q2 状态
- 对于 q2 状态：
- 无论输入什么字符，均转移到 q2 状态
4. 确定起始状态
- 起始状态为 q0
5. 确定接受状态
- 接受状态为 q1

最终得到的 DFA 如下所示：


相关问题

正则表达式手动转化为DFA，写入test.json• 标识符identifier: [_|{letter}]([_|{letter}|{digit}])*

把正则表达式转化为DFA的过程如下：

1. 将正则表达式转化为NFA
2. 将NFA转化为DFA

对于这个正则表达式，我们可以按以下步骤转化为NFA：

1. 构建一个起始状态S，同时也是接受状态
2. 对于每一个字符，构建一个状态，并连接到下一个状态
3. 对于每一个字符集，构建一个状态，并连接到下一个状态
4. 对于每一个闭包，构建两个状态，一个连接到下一个状态，另一个连接到起始状态和下一个状态

按照上述步骤，我们可以得到如下的NFA：

{
  "states": [
    {"id": 0, "transitions": [
      {"input": "_", "to": 1},
      {"input": "letter", "to": 1}
    ]},
    {"id": 1, "isAcceptState": true, "transitions": [
      {"input": "_", "to": 1},
      {"input": "letter", "to": 1},
      {"input": "digit", "to": 1}
    ]}
  ],
  "startState": 0
}

其中，states数组中的每一个对象代表一个状态，id表示状态的唯一标识，transitions数组表示状态的转移关系，input表示输入字符或字符集，to表示转移到的状态，isAcceptState表示是否为接受状态，startState表示起始状态。

接下来，我们可以按照以下步骤将NFA转化为DFA：

1. 构建一个起始状态集合，包含NFA的起始状态
2. 对于每一个状态集合和输入字符，计算出转移到的状态集合
3. 将新的状态集合作为DFA的状态，如果包含NFA的接受状态，则为接受状态
4. 重复上述步骤，直到没有新的状态产生

按照上述步骤，我们可以得到如下的DFA：

{
  "states": [
    {"id": [0], "isAcceptState": true, "transitions": [
      {"input": "_", "to": [1]},
      {"input": "letter", "to": [1]}
    ]},
    {"id": [1], "isAcceptState": true, "transitions": [
      {"input": "_", "to": [1]},
      {"input": "letter", "to": [1]},
      {"input": "digit", "to": [1]}
    ]}
  ],
  "startState": [0]
}

其中，states数组中的每一个对象代表一个状态集合，id表示状态集合中包含的NFA状态的id数组，transitions数组表示状态集合的转移关系，input表示输入字符或字符集，to表示转移到的状态集合，isAcceptState表示是否为接受状态，startState表示起始状态集合。

最后我们将DFA写入test.json中即可。

将identifier: [_|{letter}]([_|{letter}|{digit}])*转化为DFA

这是一个识别标识符的正则表达式，可以通过以下步骤将其转换为DFA：

1. 将正则表达式转化为NFA。首先，将正则表达式中的每个字符和操作符转化为对应的NFA。具体地，对于每个字母和数字，将其转化为一个仅有两个状态的NFA，其中一个状态是起始状态，另一个状态是接受状态，两个状态之间有一条标记为该字母或数字的转移边。对于操作符，可以参考正则表达式的定义来构建对应的NFA。例如，对于“|”操作符，可以将其转化为两个NFA的并集。

2. 将NFA转化为DFA。可以使用子集构造算法来将NFA转化为DFA。具体地，从NFA的起始状态开始，根据输入字符进行转移，并将所有可达的状态作为DFA的一个状态。如果一个DFA状态中包含了NFA的接受状态，则该DFA状态也是接受状态。

3. 最小化DFA。可以使用Hopcroft算法或其他最小化算法来将DFA最小化。最终得到的DFA就是识别标识符的自动机。

由于这个正则表达式比较简单，转换后的DFA状态数也不会太多，可以手工构造DFA来节省时间。