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怎么在Java中使用DFA算法过滤敏感词？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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具体实现：
1、匹配大小写过滤
2、匹配全角半角过滤
3、匹配过滤停顿词过滤。
4、敏感词重复词过滤。
例如：
支持如下类型类型过滤检测：
fuck 全小写
FuCk 大小写
ｆｕｃｋ全角半角
f!!!u&c ###k 停顿词
fffuuuucccckkk 重复词
敏感词过滤的做法有很多，我简单描述我现在理解的几种：
①查询数据库当中的敏感词，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，有则做相
应的处理，这种方式讲白了就是找到一个处理一个。
优点：so easy。用java代码实现基本没什么难度。
缺点：这效率让我心中奔过十万匹草泥马，而且匹配的是不是有些蛋疼，如果是英文时你会发现一个很无语的事情，比如英文
a是敏感词，那我如果是一篇英文文档，那程序它妹的得处理多少次敏感词？谁能告诉我？
②传说中的DFA算法（有穷自动机）,也正是我要给大家分享的，毕竟感觉比较通用，算法的原理希望大家能够自己去网上查查
资料，这里就不详细说明了。
优点：至少比上面那sb效率高点。
缺点：对于学过算法的应该不难，对于没学过算法的用起来也不难，就是理解起来有点gg疼，匹配效率也不高，比较耗费内存，
敏感词越多，内存占用的就越大。
③第三种在这里要特别说明一下，那就是你自己去写一个算法吧，或者在现有的算法的基础上去优化，这也是小Alan追求的至
高境界之一，如果哪位淫兄有自己的想法一定别忘了小Alan，可以加小Alan的QQ：810104041教小Alan两招耍耍。
二、代码实现
其目录结构如下：
其中resources资源目录中：
stopwd.txt ：停顿词，匹配时间直接过滤。
wd.txt：敏感词库。
1、WordFilter敏感词过滤类
package org.andy.sensitivewdfilter;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import org.andy.sensitivewdfilter.util.BCConvert;
/**
* 创建时间：2016年8月30日 下午3:01:12
*
* 思路： 创建一个FilterSet，枚举了0~65535的所有char是否是某个敏感词开头的状态
*
* 判断是否是 敏感词开头 | | 是 不是 获取头节点 OK--下一个字 然后逐级遍历，DFA算法
*
* @author andy
* @version 2.2
*/
public class WordFilter {
private static final FilterSet set = new FilterSet(); // 存储首字
private static final Map nodes = new HashMap(1024, 1); // 存储节点
private static final Set stopwdSet = new HashSet<>(); // 停顿词
private static final char SIGN = '*'; // 敏感词过滤替换
static {
try {
long a = System.nanoTime();
init();
a = System.nanoTime() - a;
System.out.println("加载时间 : " + a + "ns");
System.out.println("加载时间 : " + a / 1000000 + "ms");
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("初始化过滤器失败");
}
}
private static void init() {
// 获取敏感词
addSensitiveWord(readWordFromFile("wd.txt"));
addStopWord(readWordFromFile("stopwd.txt"));
}
/**
* 增加敏感词
* @param path
* @return
*/
private static List readWordFromFile(String path) {
List words;
BufferedReader br = null;
try {
br = new BufferedReader(new InputStreamReader(WordFilter.class.getClassLoader().getResourceAsStream(path)));
words = new ArrayList(1200);
for (String buf = ""; (buf = br.readLine()) != null;) {
if (buf == null || buf.trim().equals(""))
continue;
words.add(buf);
}
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
} finally {
try {
if (br != null)
br.close();
} catch (IOException e) {
}
}
return words;
}
/**
* 增加停顿词
*
* @param words
*/
private static void addStopWord(final List words) {
if (words != null && words.size() > 0) {
char[] chs;
for (String curr : words) {
chs = curr.toCharArray();
for (char c : chs) {
stopwdSet.add(charConvert(c));
}
}
}
}
/**
* 添加DFA节点
* @param words
*/
private static void addSensitiveWord(final List words) {
if (words != null && words.size() > 0) {
char[] chs;
int fchar;
int lastIndex;
WordNode fnode; // 首字母节点
for (String curr : words) {
chs = curr.toCharArray();
fchar = charConvert(chs[0]);
if (!set.contains(fchar)) {// 没有首字定义
set.add(fchar);// 首字标志位 可重复add,反正判断了，不重复了
fnode = new WordNode(fchar, chs.length == 1);
nodes.put(fchar, fnode);
} else {
fnode = nodes.get(fchar);
if (!fnode.isLast() && chs.length == 1)
fnode.setLast(true);
}
lastIndex = chs.length - 1;
for (int i = 1; i < chs.length; i++) {
fnode = fnode.addIfNoExist(charConvert(chs[i]), i == lastIndex);
}
}
}
}
/**
* 过滤判断 将敏感词转化为成屏蔽词
* @param src
* @return
*/
public static final String doFilter(final String src) {
char[] chs = src.toCharArray();
int length = chs.length;
int currc;
int k;
WordNode node;
for (int i = 0; i < length; i++) {
currc = charConvert(chs[i]);
if (!set.contains(currc)) {
continue;
}
node = nodes.get(currc);// 日 2
if (node == null)// 其实不会发生，习惯性写上了
continue;
boolean couldMark = false;
int markNum = -1;
if (node.isLast()) {// 单字匹配（日）
couldMark = true;
markNum = 0;
}
// 继续匹配（日你/日你妹），以长的优先
// 你-3 妹-4 夫-5
k = i;
for (; ++k < length;) {
int temp = charConvert(chs[k]);
if (stopwdSet.contains(temp))
continue;
node = node.querySub(temp);
if (node == null)// 没有了
break;
if (node.isLast()) {
couldMark = true;
markNum = k - i;// 3-2
}
}
if (couldMark) {
for (k = 0; k <= markNum; k++) {
chs[k + i] = SIGN;
}
i = i + markNum;
}
}
return new String(chs);
}
/**
* 是否包含敏感词
* @param src
* @return
*/
public static final boolean isContains(final String src) {
char[] chs = src.toCharArray();
int length = chs.length;
int currc;
int k;
WordNode node;
for (int i = 0; i < length; i++) {
currc = charConvert(chs[i]);
if (!set.contains(currc)) {
continue;
}
node = nodes.get(currc);// 日 2
if (node == null)// 其实不会发生，习惯性写上了
continue;
boolean couldMark = false;
if (node.isLast()) {// 单字匹配（日）
couldMark = true;
}
// 继续匹配（日你/日你妹），以长的优先
// 你-3 妹-4 夫-5
k = i;
for (; ++k < length;) {
int temp = charConvert(chs[k]);
if (stopwdSet.contains(temp))
continue;
node = node.querySub(temp);
if (node == null)// 没有了
break;
if (node.isLast()) {
couldMark = true;
}
}
if (couldMark) {
return true;
}
}
return false;
}
/**
* 大写转化为小写 全角转化为半角
*
* @param src
* @return
*/
private static int charConvert(char src) {
int r = BCConvert.qj2bj(src);
return (r >= 'A' && r <= 'Z') ? r + 32 : r;
}
} 其中：
isContains ：是否包含敏感词
doFilter：过滤敏感词
2、WordNode敏感词节点
package org.andy.sensitivewdfilter;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
/**
* 创建时间：2016年8月30日 下午3:07:45
*
* @author andy
* @version 2.2
*/
public class WordNode {
private int value; // 节点名称
private List subNodes; // 子节点
private boolean isLast;// 默认false
public WordNode(int value) {
this.value = value;
}
public WordNode(int value, boolean isLast) {
this.value = value;
this.isLast = isLast;
}
/**
*
* @param subNode
* @return 就是传入的subNode
*/
private WordNode addSubNode(final WordNode subNode) {
if (subNodes == null)
subNodes = new LinkedList();
subNodes.add(subNode);
return subNode;
}
/**
* 有就直接返回该子节点， 没有就创建添加并返回该子节点
*
* @param value
* @return
*/
public WordNode addIfNoExist(final int value, final boolean isLast) {
if (subNodes == null) {
return addSubNode(new WordNode(value, isLast));
}
for (WordNode subNode : subNodes) {
if (subNode.value == value) {
if (!subNode.isLast && isLast)
subNode.isLast = true;
return subNode;
}
}
return addSubNode(new WordNode(value, isLast));
}
public WordNode querySub(final int value) {
if (subNodes == null) {
return null;
}
for (WordNode subNode : subNodes) {
if (subNode.value == value)
return subNode;
}
return null;
}
public boolean isLast() {
return isLast;
}
public void setLast(boolean isLast) {
this.isLast = isLast;
}
@Override
public int hashCode() {
return value;
}
} 关于怎么在Java中使用DFA算法过滤敏感词问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。
