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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