一、 DFA最细小化的核心原理

将全部等价状态合并成一个状态，比方说状态0。尽管DFA已经被最细小化，但还是有些状态没有被访问过。此时能将这些个状态剪掉，从而少许些DFA的状态数，搞优良效率。

NFA转DFA将DFA最细小化需要去除许多余状态，所以怎么最细小化DFA的问题就转化为了怎么找出许多余状态的问题。由于操作麻烦，实际应用中不会用这种方法构造词法琢磨器，而是会用Lex进行该干活。基本上原因是从正规式到词法琢磨器这玩意儿过程中的每一步都有对应的算法来实现。

二、 DFA最细小化实现步骤

以下以数字电路设计为例进行说明：

整个最细小化DFA的实现步骤如下：

当输入字符串被逐一读入时DFA会自动地跳转到下一个状态，并发出一个内部信号，以表示当前的输入是不是符合所设定的语言规则。

最细小化DFA是在有限状态自动机的基础上进行的优化， 即将状态的个数最细小化，从而优化其性能。此处需要用到 等价类算法。该算法的实现过程如下：

所以呢， 得将全部原来的目标状态合并成新鲜的状态，并将边的转移目标改为新鲜的状态。

对于给定的DFA，先说说需要将其状态分成不同等价类，并找到等价类之间的转移关系。

三、 应用场景

最细小化DFA在语法琢磨、模式匹配、编译原理、数字电路设计等领域都有关键应用。

将输入的电路逻辑抽象为DFA，并进行最细小化，能得到一个代表逻辑的最简DFA。此时只需要用一点点逻辑门和触发器，即能实现电路的存储、读取、输入和输出。

通过ε封闭和状态转换， 能从NFA构造出DFA，而最细小化DFA则是为了去除冗余状态，使自动机达到最细小规模但保持相同的识别能力。本文深厚入探讨了确定有限状态自动机的最细小化过程， 通过实例详细说明白了状态的可区分与不可区分概念，指导怎么通过合并不可区分状态来简化DFA，达到状态数最少许的目标。

四、 实例琢磨

用DFA实现关键词过滤的优化点在于：检索的时候麻烦度不会基本上原因是关键词数量的许多些而受关系到，只与被检索的文字长远度有关。套用DFA算法的原理， 比方说有一些关键词：产品经理、产品总监、程序员，构建DFA算法容器如下：看着像一棵棵树，眼下判断一个词是不是在词库中，比如测试员，检索是不是有“测”字开头的“树”，很迅速就能判断没有测试员这玩意儿词，比如检索“产品经理”，则能找到“产”字开头的“树”。

通过以上琢磨，我们能看到，最细小化DFA在理论和实际应用中都。

欢迎用实际体验验证观点。