Java DFA算法案例详解

1.背景

项目中需要对敏感词做一个过滤，首先有几个方案可以选择：

1. 直接将敏感词组织成String后，利用indexOf方法来查询。
2. 传统的敏感词入库后SQL查询。
3. 利用Lucene建立分词索引来查询。
4. 利用DFA算法来进行。

首先，项目收集到的敏感词有几千条，使用a方案肯定不行。其次，为了方便以后的扩展性尽量减少对数据库的依赖，所以放弃b方案。然后Lucene本身作为本地索引，敏感词增加后需要触发更新索引，并且这里本着轻量原则不想引入更多的库，所以放弃c方案。于是我们选定d方案为研究目标。

2.DFA算法简介

DFA全称为：Deterministic Finite Automaton,即确定有穷自动机。其特征为：有一个有限状态集合和一些从一个状态通向另一个状态的边，每条边上标记有一个符号，其中一个状态是初态，某些状态是终态。但不同于不确定的有限自动机，DFA中不会有从同一状态出发的两条边标志有相同的符号。

简单点说就是，它是是通过event和当前的state得到下一个state，即event+state=nextstate。理解为系统中有多个节点，通过传递进入的event，来确定走哪个路由至另一个节点，而节点是有限的。

3.敏感词搜寻中的DFA算法

3.1敏感词库构造描述

以王八蛋和王八羔子两个敏感词来进行描述，首先构建敏感词库，该词库名称为SensitiveMap，这两个词的二叉树构造为：

用hash表构造为：

3.2基于敏感词库收索算法的描述

以上面例子构造出来的SensitiveMap为敏感词库进行示意，假设这里输入的关键字为：王八不好，流程图如下：

4.代码编写

4.1构造敏感词实现代码

4.2实现敏感词查询代码

5.优化思路

5.1敏感词中间填充无意义字符问题

对于“王*八&&蛋”这样的词，中间填充了无意义的字符来混淆，在我们做敏感词搜索时，同样应该做一个无意义词的过滤，当循环到这类无意义的字符时进行跳过，避免干扰。

5.2敏感词用拼音或部分用拼音代替

两种解决思路：一种是最简单是遇到这类问题，先丰富敏感词库进行快速解决。第二种是判断时将敏感词转换为拼音进行对比判断。

不过目前这两种方案均不能彻底很好的解决该问题，此类问题还需进一步研究。

到此这篇关于Java DFA算法案例详解的文章就介绍到这了,更多相关Java DFA算法内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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