有限状态机（Finite-State Machine，简称FSM）是一种用于描述系统行为的数学模型，通过有限个状态及其转换规则来模拟系统的动态过程。以下是关于FSM的详细解释：

一、基本概念

状态与转换

FSM由有限个离散状态组成，系统在任意时刻只能处于其中一个状态。当接收到输入信号时，系统会根据预定义的转换规则从一个状态迁移到另一个状态。

核心要素

状态（States）：

系统可能处于的有限个离散情况（如“启动”“运行”“暂停”等）。 - 输入（Inputs）：触发状态转换的外部事件（如按钮按下、时间触发等）。 - 动作（Actions）：状态转换时执行的操作（如打印日志、更新界面等）。 - 迁移规则（Transition Rules）：定义输入与状态转换的条件。

二、应用领域

计算机科学

编译器用于词法分析中的词法扫描。 - 网络协议设计（如TCP/IP）。 - 游戏开发中的角色行为控制。

工程与系统设计

自动控制系统（如交通信号灯）。 - 机器人路径规划。

软件架构

有限状态设计模式，用于模块化设计。

三、实现方式

编程实现：

使用状态机库（如Python的`transitions`模块）或手动编写状态转换表。- 可视化工具：UML状态图工具帮助设计状态机。

四、优势与特点

清晰性：将复杂逻辑分解为有限个状态，提升代码可读性。- 效率：通过预定义规则减少条件判断，提高执行效率。- 可维护性：状态转换规则集中管理，便于修改和扩展。

示例：交通信号灯系统

| 状态 | 输入 | 动作 | 转换条件 |

|------------|------------|------------------|------------------------|

| 红灯 | 绿灯结束 | 切换为绿灯 | 时间到或检测到车辆 |

| 绿灯 | 红灯开始 | 切换为红灯 | 时间到或检测到车辆 |

| 黄灯 | - | 延长绿灯时间 | 时间到 |

通过上述结构，FSM能够有效地管理复杂系统的状态转换，是计算机科学和工程领域的重要工具。