手把手教你java快速过滤关键词-蒲公英云

java过滤关键词

敏感词、文字过滤是一个网站必不可少的功能，如何设计一个好的、高效的过滤算法是非常有必要的。前段时间我一个朋友（马上毕业，接触编程不久）要我帮他看一个文字过滤的东西，它说检索效率非常慢。我把它程序拿过来一看，整个过程如下：读取敏感词库、如果HashSet集合中，获取页面上传文字，然后进行匹配。我就想这个过程肯定是非常慢的。对于他这个没有接触的人来说我想也只能想到这个，更高级点就是正则表达式。但是非常遗憾，这两种方法都是不可行的。当然，在我意识里没有我也没有认知到那个算法可以解决问题，但是Google知道！

https://blog.csdn.net/shayukaifa/article/details/110940596

DFA简介

在实现文字过滤的算法中，DFA是唯一比较好的实现算法。DFA即Deterministic Finite Automaton，也就是确定有穷自动机，它是是通过event和当前的state得到下一个state，即event+state=nextstate。下图展示了其状态的转换

在这里插入图片描述
在这幅图中大写字母（S、U、V、Q）都是状态，小写字母a、b为动作。通过上图我们可以看到如下关系

a b b
S ——-> U S ——-> V U ——-> V

在实现敏感词过滤的算法中，我们必须要减少运算，而DFA在DFA算法中几乎没有什么计算，有的只是状态的转换。

在这里插入图片描述

Java实现DFA算法实现敏感词过滤

在Java中实现敏感词过滤的关键就是DFA算法的实现。首先我们对上图进行剖析。在这过程中我们认为下面这种结构会更加清晰明了。
在这里插入图片描述
同时这里没有状态转换，没有动作，有的只是Query（查找）。我们可以认为，通过S query U、V，通过U query V、P，通过V query U P。通过这样的转变我们可以将状态的转换转变为使用Java集合的查找。

诚然，加入在我们的敏感词库中存在如下几个敏感词：日本人、日本鬼子、毛.泽.东。那么我需要构建成一个什么样的结构呢？

首先：query 日 —> {本}、query 本 —>{人、鬼子}、query 人 —>{null}、query 鬼 —> {子}。形如下结构：

在这里插入图片描述

下面我们在对这图进行扩展：

在这里插入图片描述
这样我们就将我们的敏感词库构建成了一个类似与一颗一颗的树，这样我们判断一个词是否为敏感词时就大大减少了检索的匹配范围。比如我们要判断日本人，根据第一个字我们就可以确认需要检索的是那棵树，然后再在这棵树中进行检索。

但是如何来判断一个敏感词已经结束了呢？利用标识位来判断。

所以对于这个关键是如何来构建一棵棵这样的敏感词树。下面我已Java中的HashMap为例来实现DFA算法。具体过程如下：

日本人，日本鬼子为例

1、在hashMap中查询“日”看其是否在hashMap中存在，如果不存在，则证明已“日”开头的敏感词还不存在，则我们直接构建这样的一棵树。跳至3。

2、如果在hashMap中查找到了，表明存在以“日”开头的敏感词，设置hashMap = hashMap.get(“日”)，跳至1，依次匹配“本”、“人”。

3、判断该字是否为该词中的最后一个字。若是表示敏感词结束，设置标志位isEnd = 1，否则设置标志位isEnd = 0；

在这里插入图片描述
程序实现如下：

/**
    * 读取敏感词库，将敏感词放入HashSet中，构建一个DFA算法模型：<br>
    * 中 = {
    *      isEnd = 0
    *      国 = {<br>
    *           isEnd = 0
    *           人 = {isEnd = 0
    *                民 = {isEnd = 1}
    *                }
    *           男  = {
    *                  isEnd = 0
    *                   人 = {
    *                        isEnd = 1
    *                       }
    *               }
    *           }
    *      }
    *  五 = {
    *      isEnd = 0
    *      星 = {
    *          isEnd = 0
    *          红 = {
    *              isEnd = 0
    *              旗 = {
    *                   isEnd = 1
    *                  }
    *              }
    *          }
    *      }最新2020整理收集的很多干货，包含mysql，netty，spring，线程，spring cloud、jvm、源码、算法等详细讲解，需要获取这些内容的朋友加QQ群：756584822
    * @author chenming 
    * @date 2014年4月20日 下午3:04:20
    * @param keyWordSet  敏感词库
    * @version 1.0
    */
   @SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })
   private void addSensitiveWordToHashMap(Set<String> keyWordSet) {
       sensitiveWordMap = new HashMap(keyWordSet.size());     //初始化敏感词容器，减少扩容操作
       String key = null;  
       Map nowMap = null;
       Map<String, String> newWorMap = null;
       //迭代keyWordSet
       Iterator<String> iterator = keyWordSet.iterator();
       while(iterator.hasNext()){
           key = iterator.next();    //关键字
           nowMap = sensitiveWordMap;
           for(int i = 0 ; i < key.length() ; i++){
               char keyChar = key.charAt(i);       //转换成char型
               Object wordMap = nowMap.get(keyChar);       //获取
               if(wordMap != null){        //如果存在该key，直接赋值
                   nowMap = (Map) wordMap;
               }
               else{     //不存在则，则构建一个map，同时将isEnd设置为0，因为他不是最后一个
                   newWorMap = new HashMap<String,String>();
                   newWorMap.put("isEnd", "0");     //不是最后一个
                   nowMap.put(keyChar, newWorMap);
                   nowMap = newWorMap;
               }
               if(i == key.length() - 1){
                   nowMap.put("isEnd", "1");    //最后一个
               }
           }最新2020整理收集的很多干货，包含mysql，netty，spring，线程，spring cloud、jvm、源码、算法等详细讲解，需要获取这些内容的朋友加Q君样：756584822
       }
   }

运行得到的hashMap结构如下：

{五={星={红={isEnd=0, 旗={isEnd=1}}, isEnd=0}, isEnd=0}, 中={isEnd=0, 国={isEnd=0, 人={isEnd=1}, 男={isEnd=0, 人={isEnd=1}}}}}

敏感词库我们一个简单的方法给实现了，那么如何实现检索呢？检索过程无非就是hashMap的get实现，找到就证明该词为敏感词，否则不为敏感词。过程如下：假如我们匹配“中国人民万岁”。

1、第一个字“中”，我们在hashMap中可以找到。得到一个新的map = hashMap.get(“”)。

2、如果map == null，则不是敏感词。否则跳至3

3、获取map中的isEnd，通过isEnd是否等于1来判断该词是否为最后一个。如果isEnd == 1表示该词为敏感词，否则跳至1。

通过这个步骤我们可以判断“中国人民”为敏感词，但是如果我们输入“中国女人”则不是敏感词了。

/**
     * 检查文字中是否包含敏感字符，检查规则如下：<br>
     * @author chenming 
     * @date 2014年4月20日 下午4:31:03
     * @param txt
     * @param beginIndex
     * @param matchType
     * @return，如果存在，则返回敏感词字符的长度，不存在返回0
     * @version 1.0
     */
    @SuppressWarnings({ "rawtypes"})
    public int CheckSensitiveWord(String txt,int beginIndex,int matchType){
        boolean  flag = false;    //敏感词结束标识位：用于敏感词只有1位的情况
        int matchFlag = 0;     //匹配标识数默认为0
        char word = 0;
        Map nowMap = sensitiveWordMap;
        for(int i = beginIndex; i < txt.length() ; i++){
            word = txt.charAt(i);
            nowMap = (Map) nowMap.get(word);     //获取指定key
            if(nowMap != null){     //存在，则判断是否为最后一个
                matchFlag++;     //找到相应key，匹配标识+1 
                if("1".equals(nowMap.get("isEnd"))){       //如果为最后一个匹配规则,结束循环，返回匹配标识数
                    flag = true;       //结束标志位为true   
                    if(SensitivewordFilter.minMatchTYpe == matchType){    //最小规则，直接返回,最大规则还需继续查找最新2020整理收集的很多干货，包含mysql，netty，spring，线程，spring cloud、jvm、源码、算法等详细讲解，需要获取这些内容的朋友加Q君样：756584822
                        break;
                    }
                }
            }
            else{     //不存在，直接返回
                break;
            }
        }
        if(matchFlag < 2 && !flag){     
            matchFlag = 0;
        }
        return matchFlag;
    }
/**
     * 检查文字中是否包含敏感字符，检查规则如下：<br>
     * @author chenming 
     * @date 2014年4月20日 下午4:31:03
     * @param txt
     * @param beginIndex
     * @param matchType
     * @return，如果存在，则返回敏感词字符的长度，不存在返回0
     * @version 1.0
     */
    @SuppressWarnings({ "rawtypes"})
    public int CheckSensitiveWord(String txt,int beginIndex,int matchType){
        boolean  flag = false;    //敏感词结束标识位：用于敏感词只有1位的情况
        int matchFlag = 0;     //匹配标识数默认为0
        char word = 0;
        Map nowMap = sensitiveWordMap;
        for(int i = beginIndex; i < txt.length() ; i++){
            word = txt.charAt(i);
            nowMap = (Map) nowMap.get(word);     //获取指定key
            if(nowMap != null){     //存在，则判断是否为最后一个
                matchFlag++;     //找到相应key，匹配标识+1 
                if("1".equals(nowMap.get("isEnd"))){       //如果为最后一个匹配规则,结束循环，返回匹配标识数
                    flag = true;       //结束标志位为true   
                    if(SensitivewordFilter.minMatchTYpe == matchType){    //最小规则，直接返回,最大规则还需继续查找最新2020整理收集的很多干货，包含mysql，netty，spring，线程，spring cloud、jvm、源码、算法等详细讲解，需要获取这些内容的朋友加Q君样：756584822
                        break;
                    }
                }
            }
            else{     //不存在，直接返回
                break;
            }
        }
        if(matchFlag < 2 && !flag){     
            matchFlag = 0;
        }
        return matchFlag;
    }