DFA最小化算法实现 - 编译原理实验

该资源是一个关于DFA（确定有限状态自动机）最小化的编译原理实验代码实现。通过输入一个DFA，程序将输出其最小化的等价DFA。实验涉及了DFA的状态转换、最小化算法以及相关数据结构如地图、集合、向量等的使用。 在编译原理中，DFA是最基本的理论工具之一，用于识别正则语言。DFA由一组状态、一个起始状态、一个输入字母表、一组终态和一个状态转移函数组成。在这个实验代码中，DFA的状态通过整数1到state表示，输入符号存储在`inSignInt`映射和`inSign`向量中，终态存储在`final`集合中，起始状态为`S`。状态转换函数`f(i, ch)`定义了当前状态i在接收到输入字符ch时应转移到的新状态。 DFA的最小化是将一个DFA转换为具有最少状态数但识别相同语言的等价DFA的过程。这通常通过Hopcroft算法或Perrin-Darling-Karp算法实现，这些算法基于状态的划分和合并来逐步减少状态数。在这个代码中，`stateMap`表示状态之间的转换关系，`reach`矩阵用于记录哪些状态可以到达终态，`nextState`多映射存储了未合并状态的下一个状态集合，`useless`数组标记了可以被消除的冗余状态，`que`向量和`set<int>`用于辅助处理状态集的划分。 代码中，`Input()`函数负责读取用户输入的DFA信息，包括状态数、输入符号、终态和状态转换规则。接着，可能有一个名为`Minimize()`的函数（未给出完整代码），该函数会执行DFA最小化的算法，对状态进行分区并合并，直到所有状态都被正确分类。最后，`main()`函数调用这些功能，并输出最小化的DFA。 这个实验代码提供了DFA最小化的实践，有助于理解编译原理中的状态自动机理论和实际操作，同时也是一个学习和调试DFA算法的好例子。通过运行和修改此代码，学习者可以深入理解DFA的性质和最小化过程，以及如何在实际编程中实现这些概念。