仿牛客社区项目3.1——过滤敏感词（前缀树）

根节点空，其他节点只包含一个字符。
从根节点到某节点，连起来的每个路径，就是当前节点的字符串
子节点不能和该节点相同
敏感词：到最末节点的是敏感词

敏感词构成一个前缀树

3个指针：2指针一直往前走，3指针往返
StringBuilder：记录非敏感词

1、定义前缀树

前缀树数据结构，util包下SensitiveFilter.java

@Component
public class SensitiveFilter {

    // 前缀树内部类
    private class TrieNode {

        //关键词结束标识
        private boolean isKeywordEnd = false;

        // 子节点（key是下级字符，value是下级节点）
        private Map<Character, TrieNode> subNodes = new HashMap<>();

        public boolean isKeywordEnd() {
            return isKeywordEnd;
        }

        public void setKeywordEnd(boolean keywordEnd) {
            isKeywordEnd = keywordEnd;
        }

        // 添加子节点
        public void addSubNode(Character c, TrieNode node) {
            subNodes.put(c, node);
        }

        // 获取子节点
        public TrieNode getSubNode(Character c) {
            return subNodes.get(c);
        }
    }
}

2、根据敏感词初始化前缀树

读取敏感词文件中的所有敏感词，构造敏感词构成的前缀树。每读取到一个敏感词，就加到前缀树中。

@Component
public class SensitiveFilter {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SensitiveFilter.class);

    // 定义常量，检测到敏感词，变成该常量
    private static final String REPLACEMENT = "***";

    // 根节点
    private TrieNode rootNode = new TrieNode();

    @PostConstruct//容器实例化bean后（服务启动后就初始化了），调用构造器之后，该方法就被调用
    public void init() {
        try(
                InputStream is =  this.getClass().getClassLoader().getResourceAsStream("sensitive-words.txt");
                //字节流->字符流->缓冲流,缓冲流速度快一点
                BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));
        ){
            String keyword;
            while ((keyword = reader.readLine()) != null) {
                //添加到前缀树
                this.addKeyword(keyword);
            }

        }catch (IOException e){
            logger.error("加载敏感词文件失败：" + e.getMessage());
        }
    }

    // 将一个敏感词加到前缀树中
    private void addKeyword(String keyword) {
        TrieNode tempNode = rootNode;
        for (int i = 0; i < keyword.length(); i++) {
            char c = keyword.charAt(i);
            TrieNode subNode = tempNode.getSubNode(c);
            if (subNode == null) {
                // 初始化子节点
                subNode = new TrieNode();
                tempNode.addSubNode(c, subNode);
            }

            // 指向子节点， 进入下一轮循环
            tempNode = subNode;

            // 设置结束标识
            if (i == keyword.length() - 1) {
                tempNode.setKeywordEnd(true);
            }
        }
    }
    
    // 前缀树内部类
    private class TrieNode {...}
}

3、过滤敏感词

    /**\
     * 过滤敏感词
     *
     * @param text 待过滤的文本
     * @return 过滤后的文本
     */
    public String filter(String text) {
        if (StringUtils.isBlank(text)) {
            return null;
        }

        // 指针1
        TrieNode tempNode = rootNode;
        // 指针2
        int begin = 0;
        // 指针3
        int position = 0;
        // 结果
        StringBuilder sb = new StringBuilder();

        while (position < text.length()) {
            char c = text.charAt(position);
            
            // 跳过符号，仍可识别它是敏感词
            if (isSymbol(c)) {
                // 若指针1处于根节点,将此符号计入结果,让指针2向下走一步
                if (tempNode == rootNode) {
                    sb.append(c);
                    begin++;
                }
                // 无论符号在开头或中间,指针3都向下走一步
                position++;
                continue;
            }
            // 检查下级节点
            tempNode = tempNode.getSubNode(c);
            if (tempNode == null) {
                // 以begin开头的字符串不是敏感词
                sb.append(text.charAt(begin));
                // 进入下一个位置
                position = ++begin;
                // 重新指向根节点
                tempNode = rootNode;
            } else if (tempNode.isKeywordEnd()) {
                // 发现敏感词,将begin~position字符串替换掉
                sb.append(REPLACEMENT);
                // 进入下一个位置
                begin = ++position;
                // 重新指向根节点
                tempNode = rootNode;
            } else {
                // 检查下一个字符
                position++;
            }
        }

        // 将最后一批字符计入结果
        sb.append(text.substring(begin));

        return sb.toString();
    }

    // 判断是否为符号
    private boolean isSymbol(Character c) {
        // 0x2E80-0x9FFF是东亚文字范围
        return !CharUtils.isAsciiAlphanumeric(c) && (c < 0x2E80 || c > 0x9FFF);//如果是特殊字符，返回flase
    }

测试：

@SpringBootTest
@ContextConfiguration(classes = CommunityApplication.class)

public class SensitiveTests {

    @Autowired
    private SensitiveFilter sensitiveFilter;

    @Test
    public void testSensitiveFilter() {
        String text = "这里可以赌博,可以嫖娼,可以吸毒,可以开票,哈哈哈!";
        text = sensitiveFilter.filter(text);
        System.out.println(text);

        text = "这里可以☆赌☆博☆,可以☆嫖☆娼☆,可以☆吸☆毒☆,可以☆开☆票☆,哈哈哈!";
        text = sensitiveFilter.filter(text);
        System.out.println(text);
    }
}

标签：前缀,text,tempNode,public,敏感,仿牛客,private,3.1,节点
来源： https://blog.csdn.net/Doreen_FF/article/details/118001321