第一部分 --- 证明NFA能够转换为DFA
1.So是NFA的初态集合，F是NFA的终态集合
2.通过上面的第一个转换，我们就使得NFA具有了和DFA一样的唯一初态
3.通过上面的第二个转换 --- 不断引入中间状态，直到将字拆分为字符 --- 此时我们就成功的将NFA中输入以字作为判断依据的方式转换为了DFA中以字符作为判断条件的方式
1.以 I 状态集中的某一个状态作为起点，经过一条标志为a的弧后能够到达的所有的状态组成的集合就是 J 集合（PS：除了只经过一条标志为a的弧外，也可以是经过多条标志为空的弧以及一条标志为a的弧，这两种方式是等价的！）
将上面求得的J集合做空集闭包（医婆塞洛 - closure()）后得到的新状态集合就是Ia状态集合
1.如果计算出的是空集的话，我们也要求这个空集的空集闭包，并求得到的I状态的Ia和Ib （结果都是空集）
2.这个计算一定能够停止下来，因为这个状态机是有限状态机，子集数是有限的，一定能够计算完并停下来
3.第一次输入的的状态集中的 X 状态是我们在调整NFA时的第一步中插入的唯一初态 X
计算步骤：
1.将只有X状态的状态集进行闭包运算，并求取求得的 I 集合的 Ia和Ib（上面这个状态图中只有a和b，所以只有Ia和Ib，如果有更多的字符话就添加更多的列）
2.计算完后首先看第一列的所有集合包不包含Ia集合，不包含的话直接将Ia集合作为新的I结合放到第一列的下一行继续求其Ia和Ib，求完后重复第2步 ； 如果包含Ia的话就往后检视Ib，处理步骤一样 ， 如果在处理完Ib后（处理完最后一个字符后）上一行还有集合没有进行检视的话就返回没被检视的集合，继续按顺序检视。
既不是初态也不是终态的状态集就是状态图中的中间态
1.根据NFA求出对应的状态转换矩阵，然后将这个状态转换矩阵化简，并根据化简后的状态转换矩阵画出状态图，这个状态图就是和NFA等价的DFA的状态图。
1.在实现一个确定有限自动机时，我们使用的数据结构是二维数组，如果确定有限自动机涉及到的状态越少（字符是固定的），我们创建的二维数组越小
那么问题来了 --- 给定一个确定有限自动机A，我们能否找到一个涉及到的状态数比A少，但是又和A等价的确定有限自动机B呢？
这就是DFA的化简问题
第二部分 --- DFA的化简问题
之所以能够对有限自动机进行化简是因为在其状态图中，存在一些状态识别字的能力是一样的，遇到这种情况时我们可以只保留其中一个状态，这就是有限自动机的化简
1.如果两个状态之间是等价关系的话，那么我们可以将这两个状态合并为一个状态
2.两个状态等价：从一个状态A出发识别出某个字后并在某个终态，如果从状态B出发能够识别出一样的字后也是在终态停止的话（可以停在不同的终态），则称这两个状态等价
上面这一题的答案是B
1.对于状态等价而言，必须是任意给定一个字，从两个状态出发识别出这个字后都在终态停止才叫两个状态等价
2.而对于状态可区分，则是存在一个字，当一个状态出发识别出这个字后停止，而另一个状态在识别出后仍为停止，则称这两个状态可区分
1.将所有等价的状态划分到一个集合中，就这样不停的划分知道整个状态集的所有状态都属于某个集合为止
2.然后选择每个集合中的一个代表状态组成新的状态集，其它的状态都删除掉，此时得到的状态集就是化简后的自动机具有的状态集了
1.这一题的答案是 B ，选出B的依据就是选项下面的那两个原则：终态在识别了一波塞洛（空字符）后依然回到终态，而非终态在识别了一波塞洛（空字符）后依然回到非终态，符合状态可区分定义
2. 关于终态，来到终态后我们就会将识别到的字进行输出
终态加 * 的作用就是将识别到的字回退一个字符后再返回
我们也可以从终态出发去识别字，但是一般从终态出发都会会到终态本身，比如
上面这个终态3在识别到字符A后就会回到它本身并将字符a输出 
1. 这个Ia集合的本质其实就是I集合中的所有状态在识别了a字符后能够到达的所有状态组成的集合
1.现行Π中的两个不同子集这句话就表明了这两个状态子集是可区分的，也就是说存在一个字符使得一个状态子集中的元素识别后到达终态，而另一个状态子集中的元素无法到达终态
2.在上面这个推理的基础上我们可以直接省略中间状态t1和t2，转换为s1在读入aα后到达终态，而s2在读入aα后无法到达终态，此时就可以证明存在一个字使得s1和s2能够被区分（是的，除了存在字符以为，还可以是存在一个字）
2.如果得到的Ia是包含在现行Π中的某一个子集中的话，就不会出现可区分的情况，只会有状态等价的情况
3.如果得到的Ia不包含在现行Π中的某一个集合的话，我们开始对Ia进行拆解，首先Ia中的每一个状态元素一定属于现行Π中的某一个集合，属于相同集合的状态元素划分为一组，设总共划分了n组
4.划分了n组之后我们再去I集合中进行状态划分，首相将能够通过识别a到达3中划分的第一组的状态元素划分为1组，然后是通过识别a能到达第二组的划分为一组....，直到n组都分完之后 i 集合就完成了划分
1.第一步是划分为终态和非终态
2.第二步求第一个子集的Ia，接着将Ia进行划分，划分后对I进行划分，增加现有Π的子集
3.增加之后再对新的集合求Ia，Ib....，求完一个集合后再求下一个集合，不停的求下去直到现有Π中的子集不能够再增加为止
1.化简后第三个子集中有多个状态，此时我们需要在这个子集中取一个代表，我们要做的操作就是选一个状态作为代表，然后将子集中剩下的所有状态发出的弧由代表状态发出，接收的弧由代表状态接收（代表状态自身接收和发出的弧不发生改变）
2.做完第一步操作之后再将除代表状态外的所有状态都删除掉，这样就完成了子集的取代表操作
DFA到DFA这个操作是在对DFA进行化简