自动机理论非常完美！！自动机的表述有纯数学形式的五元组形式、状态转移图、状态转移表。接下来以研究正则语言（3型）的性质为主。但是也要知道即使是更强的上下文无关文法，其描述能力也是受限的。上面的B、C找不到正则表达式，也就找不到有限自动机。DFA中的F指的是

2）分别找出从A出发不同字符所能延展出的子集B,C,D……中出现A所没有的状态的子集 进行 2）的操作，直到所有状态都包括在所有子集中

画出状态转换矩阵,状态转换图，并说明该NFA识别的是什么样的语言。　　识别语言：b*aa**bb， 与1的NFA的识别的语言相同，都是以abb结尾的字符串的集合。,qn}看做一个状态A，去记录NFA读入输入符号之后可能达到的所有状态的集合。3）.看NFA和

画出状态转换矩阵,状态转换图，并说明该NFA识别的是什么样的语言。,qn}看做一个状态A，去记录NFA读入输入符号之后可能达到的所有状态的集合。3）.看NFA和DFA识别的符号串是否一致。

鉴于正则表达式是一种古老的语法，它的引擎也在历史长河中衍生出了几个大的分支。我会关注到正则表达式引擎这样比较底层的实现，缘起于在一次业务实践中，追踪到一个由正则引起的BUG。我当时很震惊，正则匹配的性能不是很高的么？机器人按照顺序读取有限节点，并表达成有限

正则起源最近看完了 《精通正则表达式》，收获颇丰，略过了一些晦涩难懂的理论部分，主要看了实战和教程部分。下面引用一下百度百科里的内容。正则表达式的“鼻祖”或许可一直追溯到科学家对人类神经系统工作原理的早期研究。比如让小孩子在一堆图形中找到匹配的图形放入凹槽

记得之前面试一个很牛的单位的时候，面试官问了一个问题是关于文字过滤的，当时由于水平有限，能想到的方法就是正则表达式了，最近在学习的过程中发现通过DFA实现文字过滤才是正确的选择，先转载一篇文章，再详细学习。唯一比较好的算法是DFA。但是DFA并不只是词法分

正则表达式的引擎分为2种，一种是DFA引擎，一种是NFA引擎。DFA引擎是文本主导的，对于要匹配的文本，记录2个pointer，一个是文本当前匹配的位置，另一个记录正则表达式中的匹配位置，这可能有好几个位置。NFA提供更多可以控制的结构，比如，环视，固化分

最近弄了一个用户发表评论的功能，用户上传了评论，再文章下可以看到自己的评论，但作为社会主义接班人，践行社会主义核心价值观，所以给评论敏感词过滤的功能不可少，在网上找了资料，发现已经有非常成熟的解决方案。常用的方案用这么两种。这种听起来就不够高大上，在数据量

我们都知道Graminit.c中定义了其中有包括Python语法规则的相关实际应用的相关内容，其中也包括了一些典型的类型，你如果想知道是哪四种典型的类型的话，你就可以浏览以下的文章对其进行了解。为了定义DFA，graminit.c引用了位于grammar.

简单点，正则是一些用来匹配和处理文本的字符串，往往用于查找特定的信息（搜索），或者查找并编辑特定的信息（替换）。它是一种内置在其他语言里的一种“迷你”语言，比如内置在Javscript、Java等语言中。正则答案不唯一。几乎所有的问题，往往都会有不止一种解

NFA和DFA的引擎是有区别的。由于存在这个过程，在NFA匹配过程中，特别是在编写不合理的正则式匹配过程中，文本被反复扫描，效率损失是不小的。

正则表达式概述 正则表达式在程序设计语言中存在着广泛的应用，特别是用来处理字符串。正则表达式就是用于描述某些规则的工具。其实，正则表达式是一个不确定有限自动机。NFA可以对同一个字符串产生多种理解方式，而DFA则只有唯一的一种理解方式。因此，在书写正则表达

POSIX程序必须支持两者之一。现在正则引擎又分三类： 1、DFA 引擎在线性时状态下执行，因为它们不要求回溯。DFA 引擎还可以确保匹配最长的可能的字符串。但是，因为传统的 NFA 回溯，所以它可以访问完全相同的状态多次。