由于计算机硬件的元器件、集成度、工艺和体系结构的发展几乎到了极限,因此,并行处理技术成为提高计算机性能的重要手段。并行程序设计和并行编译技术是并行处理技术的关键,所以并行数据结构、并行编译和优化技术成为计算机科学与理论研究领域重要研究课题之一。基于矩阵模型表示的DFA的极小化和二叉树旋转转换算法是编译系统和数据结构中的关键技术。本课题主要研究基于矩阵模型表示的DFA的并行化简和二叉树旋转转换算法的并行处理。这些工作对并行计算理论、并行数据结构算法设计研究有一定的理论和实践意义。　　 本文首先叙述了与本课题研究有关的基础理论以及相关并行模型和并行数据结构;重点做了两方面的研究:其一,对PRAM模型下二叉树旋转转换算法进行较为深入的研究、提出了一种PRAM模型下二叉树旋转转换算法的并行处理方法。其基本思想是:引入层次矩阵,通过对二叉树和层次矩阵的等价转换,把对二叉树的操作转换成对层次矩阵的操作;由于对矩阵的并行处理技术已经非常成熟,所以借助矩阵这个“桥梁”,最终实现对二叉树转换的并行处理。其次,对基于矩阵模型表示的DFA化简、并行处理等问题进行了研究,提出了一种基于矩阵模型表示的DFA的并行化简方法。该方法主要是借助于并行算法中的行列划分矩阵乘法理论,来实现DFA的极小化算法的并行化处理。最后,总结全文,并展望了并行数据结构和并行计算的研究前景和方向。