在计算机科学领域，有限状态自动机（Finite State Automaton，简称FSA）是用于处理符号序列的数学模型。其中，DFA（Deterministic Finite Automaton，确定有限状态自动机）和NFA（Non-deterministic Finite Automaton，非确定有限状态自动机）是两种重要的类型。Java作为一种广泛应用的编程语言，提供了丰富的工具和库来实现这些概念。
**DFA（确定有限状态自动机）**是一种接受或拒绝字符串的机器，它只有有限数量的状态，每个状态可以转移到另一个确定的状态，且对于任何输入字符和当前状态，转移是唯一的。DFA的实现通常包括以下部分：
1. **状态类（State Class）**：定义每个状态，包含状态编号和可能的转移状态。
2. **初始状态（Start State）**：定义自动机开始执行时的状态。
3. **接受状态（Accepting States）**：表示满足特定条件的状态，通常是字符串被接受的标志。
4. **转移函数（Transition Function）**：根据当前状态和输入字符确定下一个状态。
5. **解析方法（Parsing Method）**：遍历输入字符串，根据转移函数更新状态，直到结束。
在Java中，DFA可以通过面向对象的设计模式实现，创建一个包含状态、转移逻辑的对象，通过遍历输入字符串并调用转移方法来完成自动机的运行。
**NFA（非确定有限状态自动机）**与DFA类似，但允许在给定状态下对多个后续状态进行转移。这意味着对于相同的状态和输入，可能存在多种可能的路径。NFA的实现会稍微复杂一些，包括：
1. **扩展状态类（Extended State Class）**：需要存储可能的多个后续状态，而不仅仅是单一状态。
2. **ε转移（ε-Transitions）**：在没有输入字符的情况下也能进行的状态转移，这是NFA特有的。
3. **NFA到DFA的转换（NFA to DFA Conversion）**：为了简化计算，通常会将NFA转换为等价的DFA，这涉及构建DFA的状态图。
4. **ε闭包（ε-Closure）**：计算所有可以从某个状态通过ε转移到达的状态集合。
在Java中，NFA的实现可能需要使用数据结构如队列或栈来处理非确定性，因为可能需要同时探索多个状态分支。
在给定的文件中，`NFA.java`和`DFA.java`可能是实现这两个概念的源代码文件。通过阅读和理解这些代码，你可以深入了解如何在实际编程中构建和操作FSA。同时，包含的程序设计文档将提供有关设计决策和算法流程的额外见解，帮助你更好地掌握DFA和NFA的实现细节。
DFA和NFA是理论计算机科学中的基础概念，它们在编译器设计、正则表达式匹配、文本处理和形式语言理论等多个领域都有广泛的应用。使用Java来实现这些概念可以帮助开发者更直观地理解这些理论，并将其应用于实际项目中。
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