如何在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。
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，这也是追求的至高境界之一。
那么，传说中的DFA算法是怎么实现的呢？
第一步：敏感词库初始化（将敏感词用DFA算法的原理封装到敏感词库中，敏感词库采用HashMap保存），代码如下：
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package com.cfwx.rox.web.sysmgr.util;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import com.cfwx.rox.web.common.model.entity.SensitiveWord;
/**
* 敏感词库初始化
*
* @author AlanLee
*
*/
public class SensitiveWordInit
{
/**
* 敏感词库
*/
public HashMap sensitiveWordMap;
/**
* 初始化敏感词
*
* @return
*/
public Map initKeyWord(List<SensitiveWord> sensitiveWords)
{
try
{
// 从敏感词集合对象中取出敏感词并封装到Set集合中
Set<String> keyWordSet = new HashSet<String>();
for (SensitiveWord s : sensitiveWords)
{
keyWordSet.add(s.getContent().trim());
}
// 将敏感词库加入到HashMap中
addSensitiveWordToHashMap(keyWordSet);
}
catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
return sensitiveWordMap;
}
/**
* 封装敏感词库
*
* @param keyWordSet
*/
@SuppressWarnings("rawtypes")
private void addSensitiveWordToHashMap(Set<String> keyWordSet)
{
// 初始化HashMap对象并控制容器的大小
sensitiveWordMap = new HashMap(keyWordSet.size());
// 敏感词
String key = null;
// 用来按照相应的格式保存敏感词库数据
Map nowMap = null;
// 用来辅助构建敏感词库
Map<String, String> newWorMap = null;
// 使用一个迭代器来循环敏感词集合
Iterator<String> iterator = keyWordSet.iterator();
while (iterator.hasNext())
{
key = iterator.next();
// 等于敏感词库，HashMap对象在内存中占用的是同一个地址，所以此nowMap对象的变化，sensitiveWordMap对象也会跟着改变
nowMap = sensitiveWordMap;
for (int i = 0; i < key.length(); i++)
{
// 截取敏感词当中的字，在敏感词库中字为HashMap对象的Key键值
char keyChar = key.charAt(i);
// 判断这个字是否存在于敏感词库中
Object wordMap = nowMap.get(keyChar);
if (wordMap != null)
{
nowMap = (Map) wordMap;
}
else
{
newWorMap = new HashMap<String, String>();
newWorMap.put("isEnd", "0");
nowMap.put(keyChar, newWorMap);
nowMap = newWorMap;
}
// 如果该字是当前敏感词的最后一个字，则标识为结尾字
if (i == key.length() - 1)
{
nowMap.put("isEnd", "1");
}
System.out.println("封装敏感词库过程："+sensitiveWordMap);
}
System.out.println("查看敏感词库数据:" + sensitiveWordMap);
}
}
}第二步：写一个敏感词过滤工具类，里面可以写上自己需要的方法，代码如下：
package com.cfwx.rox.web.sysmgr.util;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
/**
* 敏感词过滤工具类
*
* @author AlanLee
*
*/
public class SensitivewordEngine
{
/**
* 敏感词库
*/
public static Map sensitiveWordMap = null;
/**
* 只过滤最小敏感词
*/
public static int minMatchTYpe = 1;
/**
* 过滤所有敏感词
*/
public static int maxMatchType = 2;
/**
* 敏感词库敏感词数量
*
* @return
*/
public static int getWordSize()
{
if (SensitivewordEngine.sensitiveWordMap == null)
{
return 0;
}
return SensitivewordEngine.sensitiveWordMap.size();
}
/**
* 是否包含敏感词
*
* @param txt
* @param matchType
* @return
*/
public static boolean isContaintSensitiveWord(String txt, int matchType)
{
boolean flag = false;
for (int i = 0; i < txt.length(); i++)
{
int matchFlag = checkSensitiveWord(txt, i, matchType);
if (matchFlag > 0)
{
flag = true;
}
}
return flag;
}
/**
* 获取敏感词内容
*
* @param txt
* @param matchType
* @return 敏感词内容
*/
public static Set<String> getSensitiveWord(String txt, int matchType)
{
Set<String> sensitiveWordList = new HashSet<String>();
for (int i = 0; i < txt.length(); i++)
{
int length = checkSensitiveWord(txt, i, matchType);
if (length > 0)
{
// 将检测出的敏感词保存到集合中
sensitiveWordList.add(txt.substring(i, i + length));
i = i + length - 1;
}
}
return sensitiveWordList;
}
/**
* 替换敏感词
*
* @param txt
* @param matchType
* @param replaceChar
* @return
*/
public static String replaceSensitiveWord(String txt, int matchType, String replaceChar)
{
String resultTxt = txt;
Set<String> set = getSensitiveWord(txt, matchType);
Iterator<String> iterator = set.iterator();
String word = null;
String replaceString = null;
while (iterator.hasNext())
{
word = iterator.next();
replaceString = getReplaceChars(replaceChar, word.length());
resultTxt = resultTxt.replaceAll(word, replaceString);
}
return resultTxt;
}
/**
* 替换敏感词内容
*
* @param replaceChar
* @param length
* @return
*/
private static String getReplaceChars(String replaceChar, int length)
{
String resultReplace = replaceChar;
for (int i = 1; i < length; i++)
{
resultReplace += replaceChar;
}
return resultReplace;
}
/**
* 检查敏感词数量
*
* @param txt
* @param beginIndex
* @param matchType
* @return
*/
public static int checkSensitiveWord(String txt, int beginIndex, int matchType)
{
boolean flag = false;
// 记录敏感词数量
int matchFlag = 0;
char word = 0;
Map nowMap = SensitivewordEngine.sensitiveWordMap;
for (int i = beginIndex; i < txt.length(); i++)
{
word = txt.charAt(i);
// 判断该字是否存在于敏感词库中
nowMap = (Map) nowMap.get(word);
if (nowMap != null)
{
matchFlag++;
// 判断是否是敏感词的结尾字，如果是结尾字则判断是否继续检测
if ("1".equals(nowMap.get("isEnd")))
{
flag = true;
// 判断过滤类型，如果是小过滤则跳出循环，否则继续循环
if (SensitivewordEngine.minMatchTYpe == matchType)
{
break;
}
}
}
else
{
break;
}
}
if (!flag)
{
matchFlag = 0;
}
return matchFlag;
}
}第三步：一切都准备就绪，当然是查询好数据库当中的敏感词，并且开始过滤咯，代码如下：
@SuppressWarnings("rawtypes")
@Override
public Set<String> sensitiveWordFiltering(String text)
{
// 初始化敏感词库对象
SensitiveWordInit sensitiveWordInit = new SensitiveWordInit();
// 从数据库中获取敏感词对象集合（调用的方法来自Dao层，此方法是service层的实现类）
List<SensitiveWord> sensitiveWords = sensitiveWordDao.getSensitiveWordListAll();
// 构建敏感词库
Map sensitiveWordMap = sensitiveWordInit.initKeyWord(sensitiveWords);
// 传入SensitivewordEngine类中的敏感词库
SensitivewordEngine.sensitiveWordMap = sensitiveWordMap;
// 得到敏感词有哪些，传入2表示获取所有敏感词
Set<String> set = SensitivewordEngine.getSensitiveWord(text, 2);
return set;
}最后一步：在Controller层写一个方法给前端请求，前端获取到需要的数据并进行相应的处理，代码如下：
/**
* 敏感词过滤
*
* @param text
* @return
*/
@RequestMapping(value = "/word/filter")
@ResponseBody
public RespVo sensitiveWordFiltering(String text)
{
RespVo respVo = new RespVo();
try
{
Set<String> set = sensitiveWordService.sensitiveWordFiltering(text);
respVo.setResult(set);
}
catch (Exception e)
{
throw new RoxException("过滤敏感词出错，请联系维护人员");
}
return respVo;
}关于如何在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，可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。
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