使用DFA自动机算法屏蔽敏感词以及进阶算法AC自动机的思考

本文主要是介绍使用DFA自动机算法屏蔽敏感词以及进阶算法AC自动机的思考，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

需求背景

大家有没有做过屏蔽敏感词的需求呢，这个需求一般来说很常见了。比如，系统中有一段话：

我爱吃肯德基

要求【肯德基】三个词给屏蔽掉，屏蔽后的语句显示为：

我爱吃***

常规的做法可能是查询敏感词库中的敏感词，循环每一个敏感词，然后去输入的文本中从头到尾搜索一遍，看是否存在此敏感词。

但是如果敏感词很多，对于匹配也是很耗性能的。

这里介绍使用DFA算法匹配敏感词，并进行处理。性能要优于常规处理方法。

什么是DFA算法

“

在计算理论中，确定有限状态自动机或确定有限自动机（英语：deterministic finite automaton, DFA）是一个能实现状态转移的自动机。对于一个给定的属于该自动机的状态和一个属于该自动机字母表E的字符，它都能根据事先给定的转移函数转移到下一个状态（这个状态可以是先前那个状态）。

——来自维基百科

”

这里的确定意思为：状态以及引起状态转换的事件都是可确定的，不存在"意外"。有限指的是：状态以及事件的数量都是可穷举的。

DFA算法在匹配关键字上面有广泛的应用。

比如上面的关键词【肯德基】，【肯尼玛】。我们可以抽取成上面的树状模型。椭圆表示状态，状态与状态之间的连线叫事件。

当然这里只是简单的介绍DFA是什么，想深入的童鞋可以看看这篇文章：

“

常用的DFA最小化算法？- 知乎 -https://www.zhihu.com/question/39767421

”

里面介绍了如何将正常数据构造成DFA形式。

Java代码实战

现在我们开始做一个示例吧

现在我们指定了敏感词【"二愣子"，"二蛋"，"狗娃"】，我们按照上面的方式重新构造数据结构：

如上图，我们构造了3组数据，每个节点有一个状态标记，1代表节点结束，也就是敏感词结束，0代表还未结束。

数据结构Json形式如下：

接下来就是如何实现代码了。

首先我们将敏感词汇添加进入set集合中：

private Set<String> readSensitiveWordFile() {
   Set<String> set = Sets.newHashSet();
   set.add("二愣子");
   set.add("二蛋");
   set.add("狗娃");
   return set;
}

当然，实际情况需要从数据库中读取，或者从文件中读取，然后在加载进入set集合。接下来我们将set中的数据重新构造成上面Json格式的，Java这里需要使用Map来存储。

我们创建一个sensitiveWordMap来存储敏感词，这里实际就是map套map的过程，我们来调试看看map的结构：

上面的数据结构Map是不是看晕了，其实就是我之前提到Json格式。

在系统初始化时就将敏感词构造好。

我们将敏感词的结构构造好后，就开始匹配句子了。

如上代码，我们需要将句子中的字符一个一个的循环，如果(Map) nowMap.get(word) != null，说明匹配到了敏感词，这里如果isEnd的结束符为1，代表敏感词结束，即匹配到了一个敏感词。

我们还会遇到上图的情况，【二蛋】是一个敏感词，【蛋疼】也是一敏感词。在【蛋】这个节点中，是【二蛋】的结束节点，是【蛋疼】的开始节点。我们通过代码：

SensitiveWordFilter.minMatchTYpe == matchType

判断，如果为true，我们在【蛋】结束之后就不再往下匹配，并将匹配到的index返回。之后再进入下一个循环了。反之。

上面我们拿到匹配到的敏感词的index，接下来就要将句子中的敏感词显示出来了。

我们将其存入set集合中：

Set<String> sensitiveWordList = new HashSet<>();

这里大家发现一个问题没有：

“

获取敏感词index循环了一次txt句子，获取敏感词字符又循环了一次，大家有没有办法减少一次循环呢

这篇关于使用DFA自动机算法屏蔽敏感词以及进阶算法AC自动机的思考的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！