Algorithm NFA与DFA的利弊比较？

NFA优于DFA：表示使用更少的内存

与NFA相比，NFA的缺点是：得出答案的速度较慢

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还有其他的优点或缺点吗？

我想你已经基本上把主要的权衡问题弄清楚了。NFA的内存效率更高，因为它们可以在O（n）空间中编码O（2n）个不同的配置，而同一语言的DFA可能需要指数空间。同样正确的是，NFA的更新速度较慢；大多数模拟NFA的算法需要O（n）个时间来计算状态转换（其中n是状态数），而DFA需要O（1）个时间

两者之间还有一些其他的区别。对于初学者来说，DFA通常更容易编码，因为对于每对状态和符号，只有一个转换。这自然会为转换表提供多维数组。相比之下，NFA（或者更糟糕的是，ε-NFA）通常需要更复杂的表示，因为任何状态都可能有大量的跃迁。然而，NFA的优点是，使用NFA，从复杂结构到自动机的许多转换都比较简单。例如，从正则表达式标准化构造匹配自动机会生成ε-NFA而不是DFA，因为最好通过递归地构建较小的ε-NFA，然后使用ε-移动将它们连接在一起来表示转换。可以直接将正则表达式转换为DFA，但这样做要困难得多。类似地，许多生成LR（k）解析器的算法可以通过探索句柄识别自动机如何根据NFA而不是DFA工作来更直观地激发动机（尽管生成这些解析器的大多数算法直接到DFA而不是NFA）

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希望这有帮助

NFA表示更紧凑，但DFA更易于模拟。当NFA减少为DFA时，通常会出现指数级的大小增加

内存和速度之间的权衡？这是前所未闻的！尽管我不知道nfa代表什么，也不知道它是在什么环境下使用的：你需要一些东西来比较。如果不将它与其他语句进行比较，则使用较少的内存表示它不是有效语句。@Felix Kling NFA=非确定性有限自动机