JAVA使用前綴樹(Tire樹)實現(xiàn)敏感詞過濾、詞典搜索
簡介
有時候需要對用戶輸入的內(nèi)容進行敏感詞過濾,或者實現(xiàn)查找文本中出現(xiàn)的詞典中的詞,用遍歷的方式進行替換或者查找效率非常低,這里提供一個基于Trie樹的方式,進行關(guān)鍵詞的查找與過濾,在詞典比較大的情況下效率非常高。
Trie樹
Trie樹,又叫前綴樹,多說無益,直接看圖就明白了
詞典:[“豬狗”, “小狗”, “小貓”, “小豬”, “垃圾”, “狗東西”]
Tire數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):
code
樹節(jié)點Node.class
/** * trie tree * * @author lovely dog * @date 2020/10/20 */ public class Node { /** * 子節(jié)點 */ private Map<Character, Node> nextNodes = new HashMap<>(); public void addNext(Character key, Node node){ nextNodes.put(key, node); } public Node getNext(Character key){ return nextNodes.get(key); } public boolean isLastCharacter(){ return nextNodes.isEmpty(); } }
搜索類TrieSearcher.class
/** * trie tree searcher * * @author lovely dog * @date 2020/10/20 */ public class TrieSearcher { private Node root = new Node(); /** * 添加詞 * * @param word 詞 */ public void addWord(String word) { Node tmpNode = root; for (char c : word.toCharArray()) { Node node = tmpNode.getNext(c); if (null == node) { node = new Node(); tmpNode.addNext(c, node); } tmpNode = node; } } /** * 替換詞 * * @param text 待處理文本 * @param afterReplace 替換后的詞 * @return 處理后的文本 */ public String replace(String text, String afterReplace) { StringBuilder result = new StringBuilder(text.length()); Node tmpNode = root; int begin = 0, pos = 0; while (pos < text.length()) { char c = text.charAt(pos); tmpNode = tmpNode.getNext(c); if (null == tmpNode) { result.append(text.charAt(begin)); begin++; pos = begin; tmpNode = root; } else if (tmpNode.isLastCharacter()) { // 匹配完成, 進行替換 result.append(afterReplace); pos++; begin = pos; tmpNode = root; } else { // 匹配上向后移 pos++; } } result.append(text.substring(begin)); return result.toString(); } /** * 查找 * * @param text 待處理文本 * @return 統(tǒng)計數(shù)據(jù) key: word value: count */ public Map<String, Integer> find(String text) { Map<String, Integer> resultMap = new HashMap<>(16); Node tmpNode = root; StringBuilder word = new StringBuilder(); int begin = 0, pos = 0; while (pos < text.length()) { char c = text.charAt(pos); tmpNode = tmpNode.getNext(c); if (null == tmpNode) { begin++; pos = begin; tmpNode = root; } else if (tmpNode.isLastCharacter()) { // 匹配完成 String w = word.append(c).toString(); resultMap.put(w, resultMap.getOrDefault(w, 0) + 1); pos++; begin = pos; tmpNode = root; word = new StringBuilder(); } else { // 匹配上向后移 word.append(c); pos++; } } return resultMap; } }
測試Main.class
public class Main { public static void main(String[] args) { TrieSearcher trieSearcher = new TrieSearcher(); Stream.of("豬狗", "小狗", "小貓", "小豬", "垃圾", "狗東西").forEach(trieSearcher::addWord); String sentence = "你好,小狗,小豬,今天天氣真好。"; System.out.println(trieSearcher.replace(sentence, "***")); System.out.println(trieSearcher.find(sentence)); } }
輸出:
你好,***,***,今天天氣真好。
{小豬=1, 小狗=1}
Benchmark:
replace 1093.517 ns/op
trie 200.042 ns/op
結(jié)論
在僅有短文本和小詞典的情況下,通過性能測試可以看出前綴樹的效率很高,隨著文本和詞典的增長,性能提升會非常明顯。
到此這篇關(guān)于JAVA使用前綴樹(Tire樹)實現(xiàn)敏感詞過濾、詞典搜索的文章就介紹到這了,更多相關(guān)JAVA前綴樹敏感詞過濾內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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