确定化有限状态自动机（NFA）转换算法实现

"这篇代码实现的是有限状态自动机（NFA）的确定化过程，它接受用户输入的非确定有限状态自动机（NFA）的结构，并输出对应的确定有限状态自动机（DFA）。" 在计算机科学和编译原理中，有限状态自动机是一种重要的模型，用于描述和识别字符串的语言。非确定有限状态自动机（NFA）允许在某状态下对多个输入符号有响应，而确定有限状态自动机（DFA）则只有一个唯一的出边对应每个输入符号。NFA的确定化是为了简化自动机，使其具有更简单的结构和明确的执行路径。 这段代码首先定义了一些变量，如`S`、`f`、`K`、`E`、`Z`，分别表示初始状态、终态、状态集合、转换函数和结束标记。`map1`是一个二维数组，用于存储NFA的状态转移关系，`map2`用于处理ε（空字符）转移。此外，`stateNum`、`inputNum`、`setNum`、`setSet`和`strChar`等映射数据结构分别用于存储状态编号、输入符号编号、集合编号、集合的集合和集合到字符的映射。 在`main`函数中，程序通过输入读取NFA的结构。首先，用户输入K、E、f、S和Z，然后程序将这些输入转化为内部使用的编号。接下来，程序读取NFA的转移关系，将它们存储在`map1`中。最后，通过队列`setQ`进行确定化过程，这个过程涉及到构造等价状态集，将具有相同行为的NFA状态合并为一个DFA状态。 确定化过程的核心是使用DFA的等价类概念，即所有对于任何可能的输入序列都能达到相同状态的NFA状态被视为等价的。在这里，`setCh`表示当前处理的状态集合，`setQ`用于保存待处理的集合，`setNum`和`setSet`则用于管理和编号这些等价类。当遇到ε转移时，`map2`会被用来扩展状态集合，确保所有可能的ε路径都被考虑。 代码中的`while`循环处理NFA的转换规则，`setCh.insert(S)`初始化了包含初始状态的集合，接着将这个集合加入队列。在队列不为空时，程序会取出一个集合，检查所有可能的输入符号并更新等价类，将新的等价类加入队列，直到没有新的状态集合需要处理，此时得到的`setSet`就包含了DFA的所有状态。 确定化过程完成后，可以构建DFA的转移矩阵和终态信息，这通常涉及对`setSet`中的每个等价类进行迭代，找出其与输入符号的对应关系，并确定哪些等价类包含终态。 这段代码实现了NFA到DFA的转换算法，这个算法在编译器设计、正则表达式解析以及其他文本处理应用中有着广泛的应用。