计算机技术日益发展的今天，尽管目前单个CPU的性能已经达到相当高的水平，但就一些超大规模计算或一些必须实时完成的多媒体运算而言，如果不利用并行计算技术是很难满足用户需求的。如何获得更高的速度和峰值已成为我们所追求的方向，并行技术能够将原本串行(线性)处理的工作改成并行(多维)处理，不仅节省了使用的时间，并且减少了所用的存储空间。并行程序设计和并行编译技术是提高实际运行速度的关键。因此，并行优化编译技术已成为当代计算机软件的重要研究课题之一。 为正规表达式建立最小的确定性有限自动机(DFA)是编译系统的关键技术，高性能计算和并行处理是当前提高计算机性能的主要手段。因此，正规表达式到DFA的并行转换是并行编译研究领域的重要分支。本课题主要研究其并行转换技术和其相关算法，对并行编译理论研究和算法设计有其理论和实践意义。 构造正规表达式的最简DFA需要三个步骤：构造正规表达式的非确定性有限自动机(NFA)，非确定性有限自动机的确定化以及有限自动机的最小化。在构造正规表达式的非确定性有限自动机的时候，给出三种非确定的有限自动机即：Thompson自动机、Glushkov自动机和Follow自动机，它们的规模逐渐减小。本文详细地介绍构造正规表达式的Follow自动机的并行算法。在非确定性有限自动机确定化的时候，基于Glushkov自动机利于并行计算的特点，用状态关系表实现有限自动机的确定化。最后，本文利用粗糙集的知识划分理论，从一个新的角度，实现有限自动机的最小化。