前缀树过滤敏感词算法
2017-10-07 本文已影响94人
icecrea
前缀树的基本性质
1.根节点不包含字符,除根节点外每一个节点都只包含一个字符。
2.从根节点到某一节点,路径上经过的字符连接起来,为该节点对应的字符串。
3.每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。
数据结构:每一个TrieNode中定义一个哈希表,含有孩子节点的,即下一个字符的TrieNode。
private class TrieNode {
// true 关键词的终结 ; false 继续
private boolean end = false;
// key下一个字符,value是对应的节点
private Map<Character, TrieNode> subNodes = new HashMap<>();
// 向指定位置添加节点树
void addSubNode(Character key, TrieNode node) {
subNodes.put(key, node);
}
// 获取下个节点
TrieNode getSubNode(Character key) {
return subNodes.get(key);
}
boolean isKeywordEnd() {
return end;
}
void setKeywordEnd(boolean end) {
this.end = end;
}
public int getSubNodeCount() {
return subNodes.size();
}
}
类中设置成员变量,根节点,不包含任何字符。
private TrieNode rootNode = new TrieNode();
添加敏感词到前缀树中
注意构造树时如果根节点没有孩子节点,要初始化再添加到哈希表中。
private void addWord(String lineTxt) {
TrieNode tempNode = rootNode;
// 循环每个字节
for (int i = 0; i < lineTxt.length(); ++i) {
Character c = lineTxt.charAt(i);
// 过滤空格
if (isSymbol(c)) {
continue;
}
TrieNode node = tempNode.getSubNode(c);
if (node == null) { // 没初始化
node = new TrieNode();
tempNode.addSubNode(c, node);
}
tempNode = node;
if (i == lineTxt.length() - 1) {
// 关键词结束, 设置结束标志
tempNode.setKeywordEnd(true);
}
}
}
过滤敏感词
设置了三个指针帮助判断。
如果字符是空格类型,并且是根节点情况,直接添加字符,移动begin,pos指针,temp不变。相当于直接跳过再接着寻找。非根节点则只用移动pos指针。因为非根节点情况相当于已经再寻找敏感词的过程中了,只需要跳过该空格继续寻找即可。
在当前节点的哈希表中寻找是否有对应字符的孩子节点,如果未找到,当前字符不是敏感词。直接添加当前字符。pos,begin指针后移一位,temp指针回到根节点。
如果找到并且不是关键字结尾,只需要pos指针移动。
如果找到并且是关键字结尾,添加关键字。pos指针后移一位,begin指向pos,temp返回根节点。
注意最后还要添加result.append(text.substring(begin));
因为当最后循环不是敏感词时候,只会移动Pos而没有添加。所以最后一次遍历不能漏掉。
public String filter(String text) {
if (StringUtils.isBlank(text)) {
return text;
}
String replacement = DEFAULT_REPLACEMENT;
StringBuilder result = new StringBuilder();
TrieNode tempNode = rootNode;
int begin = 0; // 回滚数
int position = 0; // 当前比较的位置
while (position < text.length()) {
char c = text.charAt(position);
// 空格直接跳过
if (isSymbol(c)) {
if (tempNode == rootNode) {
result.append(c);
++begin;
}
++position;
continue;
}
tempNode = tempNode.getSubNode(c);
// 当前位置的匹配结束
if (tempNode == null) {
// 以begin开始的字符串不存在敏感词
result.append(text.charAt(begin));
// 跳到下一个字符开始测试
position = begin + 1;
begin = position;
// 回到树初始节点
tempNode = rootNode;
} else if (tempNode.isKeywordEnd()) {
// 发现敏感词, 从begin到position的位置用replacement替换掉
result.append(replacement);
position = position + 1;
begin = position;
tempNode = rootNode;
} else {
++position;
}
}
result.append(text.substring(begin));
return result.toString();
}
因为有可能存在敏感词中间夹着宫格,非法字符等形式,所以必须对这种类型进行判断。判断逻辑可以不同。
private boolean isSymbol(char c) {
int ic = (int) c;
// 0x2E80-0x9FFF 东亚文字范围
return !CharUtils.isAsciiAlphanumeric(c) && (ic < 0x2E80 || ic > 0x9FFF);
}
具体项目中,可以将关键字保存到文件,然后读取文件构建前缀树
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
rootNode = new TrieNode();
try {
InputStream is = Thread.currentThread().getContextClassLoader()
.getResourceAsStream("SensitiveWords.txt");
InputStreamReader read = new InputStreamReader(is);
BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(read);
String lineTxt;
while ((lineTxt = bufferedReader.readLine()) != null) {
lineTxt = lineTxt.trim();
addWord(lineTxt);
}
read.close();
} catch (Exception e) {
logger.error("读取敏感词文件失败" + e.getMessage());
}
}