一、DFA算法介绍
在实现字符滤波的算法中，DFA是唯一比较好的实现算法。
DFA全部称为“Deterministic Finite Automaton”，确定有贫困机器人。 特征在于有限状态的集合和从一个状态通向另一个状态的若干边，每一边都被标记着符号，其中一个状态是初始状态，一个状态是终结状态。 但是，与不确定的有限自动机不同，DFA中从相同状态出发的两个边缘标记不会具有相同的符号。
简而言之，事件和当前状态提供了以下状态： 也就是说，事件状态=下一个状态。 理解为系统中有多个节点，通过传递输入的事件，决定向另一个节点发送哪个根，节点很有限。
二、DEA算法实践敏感单词过滤
1 .敏感词典结构
用王八蛋和王八羔子这样敏感的词记述，首先构筑敏感的词典。 该词典名叫敏感地图，这两个词的二叉树结构如下。
hash表中的结构如下。
{
'王' :{
' isEnd':'0'，
'八' :{
“小”:{
“子”:{
' isEnd':'1'
(，
' isEnd':'0'
(，
' isEnd':'0'，
“鸡蛋”:{
' isEnd':'1'
}
}
}
}
如何用代码实现这个数据结构？
//*
*读取敏感词典，将敏感词放入HashSet，建立DFA算法模型
*
* @param keyWordSet敏感词典
*/
publicmapaddsensitivewordtohashmap (setkeywordset )。
//初始化敏感的字容器，减少扩展操作
map map=new hashmap (math.max ((int ) ) keyWordSet.size )/.75f ) 1，16 )；
重复keyWordSet
for (stringakeywordset : keywords et ) {
映射新映射=映射；
for(intI=0； i aKeyWordSet.length (； I ) {
转换为char类型
char keychar=akeyword set.charat (I；
//获取
objectwordmap=now map.get (keychar )；
//如果该key存在，则直接分配值
世界地图！=空) {
新地图=(地图) wordMap；
} else { //不存在时，构建map，同时将isEnd设置为0
mapnewwormap=newHashmap(3；
newwormap.put('isend '，'0' )；
nowmap.put(keychar，newWorMap )；
nowMap=newWorMap；
}
//判断最后
if(I==akeywordset.length ()- 1 ) {
nowmap.put('isend '，'1' )；
}
}
}
返回图；
}
2 .敏感词过滤
将上面的例子中制作的敏感映射表示为敏感词典，假设在此输入的关键字是“王八不好”，则流程图如下。
如何用代码实现这个流程图逻辑？
//*
*检查字符串是否包含敏感字符
*
* @param txt输入的字符串
* @如果* @return存在，则返回机密字符串； 如果不存在，则返回空字符串
*/
publicstaticstringfindsensitiveword {
sensitivewordinitsensitivewordinit=springcontextholder.get bean (sensitivewordinit.class )；
mapsensitivewordmap=sensitivewordinit.getsensitivewordmap (；
stringbuildersensitiveword=new stringbuilder (；
//敏感词结束标志比特表示匹配了最后一个比特
布尔标志=假；
for(intI=0； i txt.length (； I ) {
charword=txt.Charat(I；
//获取指定密钥
sensitivewordmap=(map ) sensitivewordmap.get ) word；
//不存在，直接回去没有敏感的语言
敏感视点映射==null (if ) {
布雷克；
}
//存在，保存其敏感词语，判断是否是最后
敏感word.append (word；
//如果是最后的匹配规则，则结束循环
if(1).equals (敏感工具wordmap.get ) (isend ) ) )
标志=true；
布雷克；
}
}
//表示完全匹配了敏感的词语
if(flag==true ) {
return sensitiveWord.toString (；
}
返回' '；
}
三、优化思路
“文艺的兔蛋”这样的词，中间填着无意义的文字混淆在一起。 我们在搜索敏感词语时，也应该同样进行无意义的词语过滤，循环到这样无意义的文字时跳过，避免干扰。