检测语句长度为184个字符&#xff0c

　　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！

　　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。

　　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：

　　下面我们在对这图进行扩展：

　　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。

　　日本人，日本鬼子为例

　　{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”。

　　在文章末尾我提供了利用Java实现敏感词过滤的文件下载。下面是一个测试类来证明这个算法的效率和可靠性。

　　从上面的结果可以看出，敏感词库有771个，检测语句长度为184个字符，查出6个敏感词。总共耗时1毫秒。可见速度还是非常可观的。