正則表示式轉換NFA演算法 基礎的正則表示式： 對於正則表示式應用運算子部分構造方法：
1.符號棧，即運算的符號，其儲存的為wchar_t型別，為連線，左括號，選擇3種運算子。
2.NFA棧，即儲存的NFA，這裡因為整個計算過程都是更新一個Graph結構，所以這裡的NFA棧保留的其實是當前NFA的開始和結束資訊，即start和end。
3.具體的主要演算法執行流程： 1.遍歷輸入的正則表示式，這裡正則表示式的儲存在CString變數中，可以透過下標訪問； 2.首先初始化一張儲存NFA的Graph結構，演算法過程中的節點的數量不會超過正則表示式長度的2倍，所以這裡直接開闢一個大小為正則表示式長度為2倍的Graph結構； 3.遇到非運算子，及正則表示式裡面的轉移符號的時候，這裡就需要構造一個基本的NFA，一個初始狀態，一個終止狀態，然後由初始狀態至終止狀態有一條為該轉移符號的邊，此時仍然需要檢查正則表示式的下一個符號，如果不是運算子或者為左括號，此時應該運算棧中新增一個連線運算子，然後將構造的基本NFA新增入NFA棧中，方便以後將基本的NFA進行其他選擇，重複，連線運算；
4.遇到非運算子時，需要分一下四種運算子的情況；
5.如果是運算子“）”，即右括號，此符號屬於運算級最高的符號了，所以它要在符號棧中彈出所有符號運算，直到遇到“）”匹配，運算過程中根據符號棧中彈出的符號計算；
6.如果是運算子“（”，即左括號，此符號只是用來和右括號結合的，所以直接將該運算子壓入符號棧中即可；
7.如果是運算子“*”，即重複符號，這個在正則表示式中運算級最高，直接進行計算，計算方法就是從NFA棧中彈出一張圖，然後得到兩個未分配的新節點，新增4條上面圖表示的那樣的邊，然後重新設定NFA的start和end之後將新的NFA壓入NFA棧中即可，運算後檢查其後跟隨的元素，如果是轉移符號或者左括號，則必須要向符號棧中新增連線符號；
8.如果是運算子“+”，即選擇符號，由於此符號的優先順序沒有連線符號高，所以此時應該彈出符號棧中優先順序高於它的符號，但是“（”不參與彈出，所以這裡只是彈出連線符號和自身“+”符號運算，然後將該符號壓入符號棧等候計算；
9.正則表示式遍歷完畢之後，需要彈出所有的符號棧進行計算，最後NFA棧中的唯一NFA就是所求的NFA； 接下來就是具體的運算的演算法，這裡點與點的連線透過更新Graph中相應的點的鄰接連結串列即可；
10.連線運算，此時需要彈出NFA棧中的兩個NFA，然後將其中一個的end連線至另一個的start，然後更新新的NFA的start和end，壓入NFA棧中。
11.選擇運算，此時需要彈出NFA棧中的兩個NFA，然後Graph重新分配兩個節點，作為新的NFA的start和end，然後新的start分別連線彈出的兩個NFA的start，彈出的兩個NFA的end分別連線新的end即構成新的NFA，壓入NFA棧中。
12.閉包運算，此時需要彈出NFA棧中的一個NFA，然後Graph重新分配兩個節點，作為新的NFA的start和end，然後新的start連線彈出NFA的start，彈出NFA的end連線新的end，然後新增一條新的start到新的end的一條空邊和一條舊的end到舊的start的一條空邊，將新的NFA壓入NFA棧中。 最終的執行Graph的結果輸出樣式： NFA的顯示是根據上面演算法生成的Graph的結構進行顯示結果：
正則表示式轉換NFA演算法 基礎的正則表示式： 對於正則表示式應用運算子部分構造方法：
1.符號棧，即運算的符號，其儲存的為wchar_t型別，為連線，左括號，選擇3種運算子。
2.NFA棧，即儲存的NFA，這裡因為整個計算過程都是更新一個Graph結構，所以這裡的NFA棧保留的其實是當前NFA的開始和結束資訊，即start和end。
3.具體的主要演算法執行流程： 1.遍歷輸入的正則表示式，這裡正則表示式的儲存在CString變數中，可以透過下標訪問； 2.首先初始化一張儲存NFA的Graph結構，演算法過程中的節點的數量不會超過正則表示式長度的2倍，所以這裡直接開闢一個大小為正則表示式長度為2倍的Graph結構； 3.遇到非運算子，及正則表示式裡面的轉移符號的時候，這裡就需要構造一個基本的NFA，一個初始狀態，一個終止狀態，然後由初始狀態至終止狀態有一條為該轉移符號的邊，此時仍然需要檢查正則表示式的下一個符號，如果不是運算子或者為左括號，此時應該運算棧中新增一個連線運算子，然後將構造的基本NFA新增入NFA棧中，方便以後將基本的NFA進行其他選擇，重複，連線運算；
4.遇到非運算子時，需要分一下四種運算子的情況；
5.如果是運算子“）”，即右括號，此符號屬於運算級最高的符號了，所以它要在符號棧中彈出所有符號運算，直到遇到“）”匹配，運算過程中根據符號棧中彈出的符號計算；
6.如果是運算子“（”，即左括號，此符號只是用來和右括號結合的，所以直接將該運算子壓入符號棧中即可；
7.如果是運算子“*”，即重複符號，這個在正則表示式中運算級最高，直接進行計算，計算方法就是從NFA棧中彈出一張圖，然後得到兩個未分配的新節點，新增4條上面圖表示的那樣的邊，然後重新設定NFA的start和end之後將新的NFA壓入NFA棧中即可，運算後檢查其後跟隨的元素，如果是轉移符號或者左括號，則必須要向符號棧中新增連線符號；
8.如果是運算子“+”，即選擇符號，由於此符號的優先順序沒有連線符號高，所以此時應該彈出符號棧中優先順序高於它的符號，但是“（”不參與彈出，所以這裡只是彈出連線符號和自身“+”符號運算，然後將該符號壓入符號棧等候計算；
9.正則表示式遍歷完畢之後，需要彈出所有的符號棧進行計算，最後NFA棧中的唯一NFA就是所求的NFA； 接下來就是具體的運算的演算法，這裡點與點的連線透過更新Graph中相應的點的鄰接連結串列即可；
10.連線運算，此時需要彈出NFA棧中的兩個NFA，然後將其中一個的end連線至另一個的start，然後更新新的NFA的start和end，壓入NFA棧中。
11.選擇運算，此時需要彈出NFA棧中的兩個NFA，然後Graph重新分配兩個節點，作為新的NFA的start和end，然後新的start分別連線彈出的兩個NFA的start，彈出的兩個NFA的end分別連線新的end即構成新的NFA，壓入NFA棧中。
12.閉包運算，此時需要彈出NFA棧中的一個NFA，然後Graph重新分配兩個節點，作為新的NFA的start和end，然後新的start連線彈出NFA的start，彈出NFA的end連線新的end，然後新增一條新的start到新的end的一條空邊和一條舊的end到舊的start的一條空邊，將新的NFA壓入NFA棧中。 最終的執行Graph的結果輸出樣式： NFA的顯示是根據上面演算法生成的Graph的結構進行顯示結果：