在我的词法分析器生成器中，我使用McNaughton和Yamada算法进行NFA构造，其中一个属性从I转换为J，在J位置用char标记。
因此，NFA的每个节点都可以简单地表示为下一个可能状态的列表。
哪种数据结构最适合存储此类数据？它必须提供所有可能状态的快速查找并使用更少的空间，但插入时间并不那么重要。
答案 0 :(得分：2)
我的理解是你要编码一个图形，其中节点是状态，边是转换，每个边都用字符标记。这是对的吗？
枯燥但实际的答案是为每个状态设置一个对象，并在该对象的某个小结构中编码转换。
最简单的一个是数组，由字符代码索引：它尽可能快，但自然空间效率不高。通过使用一种偏移的截断数组，可以使其更节省空间：仅存储包含转换的数组部分，以及该部分的开始和结束索引。查找其中的字符时，请检查其代码是否在边界内;如果不是，则将其视为空边（或返回起始状态或其他边缘），如果是，则在索引处获取元素（字符代码 - 开始）。这有意义吗？
更复杂的选项是一个小哈希表，它会更紧凑但稍慢。我建议关闭散列，因为碰撞列表会占用太多内存;线性探测应该足够了。您可以考虑使用完美散列（查找），这需要花费大量时间来生成表格，然后进行无冲突查找。但是，生成过程非常复杂。
一种聪明的方法是同时使用数组和哈希表，并根据边数选择一个或另一个：如果压缩数组超过，比如第三个完整，请使用它，但如果没有，使用哈希表。
现在，你可以做的更激进的事情就是使用数组，但重叠它们 - 如果它们稀疏，它们会有很多洞，如果你很聪明，你可以安排它们这样每个数组中的条目与其他数组中的孔对齐。这将为您提供快速查找，同时还具有出色的内存效率。您需要一些方案来区分查找何时找到某个东西，当它找到一个空槽并且其他状态已经过渡时，但我确信您可以想到某些东西。