使用大字母存储 DFA 转换 table 的内存有效方式？
Memory efficient way to store DFA transition table with large alphabet?
我正在尝试为 DFA 实现一个非常简单的状态转换 table，但我 运行 遇到了一些效率问题。
如果我安排一个转换 table，每一行作为源状态，每一列作为可能的输入，交集作为下一个状态，那么转换就很简单：
next_state = table[from_state, input]
此方法将给出 O(1) 的转换时间。当有很多可能的输入时，问题就出现了。如果我有一个包含所有 128 个 ASCII 字符的字母表，那么 table 将失去控制并通过内存咀嚼甚至只有几个状态（状态 * 输入）。
我考虑的另一个选择是让每一列成为目标状态，交叉点成为输入符号。
input = table[from_state, to_state]
这种方法减少了内存消耗，但执行转换需要测试所有列，直到以 O(N) 的方式找到具有正确输入的列。
我真的陷入了时间-space 权衡，还是有某种更好的方法来实现这个？
P.S。我知道存在压缩算法，但是可以使用它们在构建期间保持 table 压缩吗？
我想我已经决定了一个看起来符合我需要的实现。它使用与第一种方法相同的方法，但保留一个单独的元组来跟踪最小和最大使用的代码点。 table 只会将其列扩展到该范围内的字符数。由于大多数字符可能永远不会被使用，除了一小部分字符，这可能就足够了。
索引就变成了 (input - lowest_codepoint) 从索引 0 开始。
我正在尝试为 DFA 实现一个非常简单的状态转换 table，但我 运行 遇到了一些效率问题。
如果我安排一个转换 table，每一行作为源状态，每一列作为可能的输入，交集作为下一个状态，那么转换就很简单：
next_state = table[from_state, input]
此方法将给出 O(1) 的转换时间。当有很多可能的输入时，问题就出现了。如果我有一个包含所有 128 个 ASCII 字符的字母表，那么 table 将失去控制并通过内存咀嚼甚至只有几个状态（状态 * 输入）。
我考虑的另一个选择是让每一列成为目标状态，交叉点成为输入符号。
input = table[from_state, to_state]
这种方法减少了内存消耗，但执行转换需要测试所有列，直到以 O(N) 的方式找到具有正确输入的列。
我真的陷入了时间-space 权衡，还是有某种更好的方法来实现这个？
P.S。我知道存在压缩算法，但是可以使用它们在构建期间保持 table 压缩吗？
我想我已经决定了一个看起来符合我需要的实现。它使用与第一种方法相同的方法，但保留一个单独的元组来跟踪最小和最大使用的代码点。 table 只会将其列扩展到该范围内的字符数。由于大多数字符可能永远不会被使用，除了一小部分字符，这可能就足够了。
索引就变成了 (input - lowest_codepoint) 从索引 0 开始。