NFA确定化DFA

计算理论课程作业，实现不确定状态又穷自动机到正则表达式的转换

通过数的操作有NFA的状态转换表得到DFA的状态转换表

可将NFA（非确定性有限自动机）转换成DFA（确定性有限自动机），并将DFA最小化

实现了从正则式子到NFA,NFA到DFA，并最小化DFA的过程，

VC实现的naf算法

编译原理实验六：DFA最小化,zip文件里包含实验报告和源代码两部分。

1.实验内容每一个正规集都可以由一个状态数最少的DFA所识别，这个DFA是唯一的（不考虑同构的情况）。任意给定的一个DFA，根据以下算法设计一个C程序，将该DFA化简为与之等价的最简DFA。2.实验设

对脑电数据心电数据进行去趋势波动分析DFA、多重分形去趋势波动分析MFXDFA提取特征指标。包含matlab代码：去趋势波动分析DFA，多重分形去趋势波动分析MFXDFA

本程序的基本数据结构是string类型的数组，用于储存划分的子集，而子集中的元素的邻接点与权值都在edge结构体数组中存储。把一个DFA的状态分成一些不相交的子集，使得任何不同的两子集的状态都是可区别

正则表达式转NFA->NFA转DFA->最小化DFA->测试字符串是否匹配