深入理解運算原理｜從簡單的機器到無所不能的程式

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第 3 章

>> nfa = nfa_design.to_nfa(Set[2, 3])

=> #<struct NFA current_states=#<Set: {2, 3}>, accept_states=[3], rulebook=…>

>> nfa.read_character('b'); nfa.current_states

=> #<Set: {3, 1, 2}>

答案是狀態 1、2 或 3，這就如同我們在手動轉換過程所發現（請記住，

Set

裡的元素順

序並不重要）。

讓我們藉著建立

NFASimulation

類別，並將計算模擬物狀態如何因應某個特定輸入而有

所改變的方法提供給此類別，來使用這個想法。我們正將模擬物的狀態思考成 NFA 目

前可能的狀態組合（例如『1、2 或 3』），因此我們可以編寫 1 個需要模擬物狀態和字

元的

#next_state

方法，將該字元輸入到對應該狀態的 NFA，然後在之後檢閱 NFA 來

取回新的狀態：

class NFASimulation < Struct.new(:nfa_design)

def next_state(state, character)

nfa_design.to_nfa(state).tap { |nfa|

nfa.read_character(character)

}.current_states

end

end

這裡所討論的兩種狀態很容易讓人混淆。單一的模擬物狀態

（

NFASimulation#next_state

的

state ...