算法实现

Trie 树

Trie 树 也称为字典树、单词查找树，哈希树的一种变种，通常被用于字符串匹配，用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题。像浏览器搜索的关键词提示就可以基于 Trie 树来做的。

假如我们的敏感词库中有以下敏感词：

高清视频
高清 CV
东京冷
东京热

我们构造出来的敏感词 Trie 树就是下面这样的：

当我们要查找对应的字符串“东京热”的话，我们会把这个字符串切割成单个的字符“东”、“京”、“热”，然后我们从 Trie 树的根节点开始匹配。

可以看出， Trie 树的核心原理其实很简单，就是通过公共前缀来提高字符串匹配效率。

Apache Commons Collections 这个库中就有 Trie 树实现：

Trie<String, String> trie = new PatriciaTrie<>();
trie.put("Abigail", "student");
trie.put("Abi", "doctor");
trie.put("Annabel", "teacher");
trie.put("Christina", "student");
trie.put("Chris", "doctor");
Assertions.assertTrue(trie.containsKey("Abigail"));
assertEquals("{Abi=doctor, Abigail=student}", trie.prefixMap("Abi").toString());
assertEquals("{Chris=doctor, Christina=student}", trie.prefixMap("Chr").toString());

Trie 树是一种利用空间换时间的数据结构，占用的内存会比较大。也正是因为这个原因，实际工程项目中都是使用的改进版 Trie 树例如双数组 Trie 树（Double-Array Trie，DAT）。

DAT 的设计者是日本的 Aoe Jun-ichi，Mori Akira 和 Sato Takuya，他们在 1989 年发表了一篇论文《An Efficient Implementation of Trie Structures》，详细介绍了 DAT 的构造和应用，原作者写的示例代码地址：https://github.com/komiya-atsushi/darts-java/blob/e2986a55e648296cc0a6244ae4a2e457cd89fb82/src/main/java/darts/DoubleArrayTrie.java。相比较于 Trie 树，DAT 的内存占用极低，可以达到 Trie 树内存的 1%左右。DAT 在中文分词、自然语言处理、信息检索等领域有广泛的应用，是一种非常优秀的数据结构。

AC 自动机

Aho-Corasick（AC）自动机是一种建立在 Trie 树上的一种改进算法，是一种多模式匹配算法，由贝尔实验室的研究人员 Alfred V. Aho 和 Margaret J.Corasick 发明。

AC 自动机算法使用 Trie 树来存放模式串的前缀，通过失败匹配指针（失配指针）来处理匹配失败的跳转。关于 AC 自动机的详细介绍，可以查看这篇文章：地铁十分钟 | AC 自动机。

如果使用上面提到的 DAT 来表示 AC 自动机，就可以兼顾两者的优点，得到一种高效的多模式匹配算法。Github 上已经有了开源 Java 实现版本：https://github.com/hankcs/AhoCorasickDoubleArrayTrie 。

DFA

DFA（Deterministic Finite Automata)即确定有穷自动机，与之对应的是 NFA（Non-Deterministic Finite Automata，不确定有穷自动机)。

关于 DFA 的详细介绍可以看这篇文章：有穷自动机 DFA&NFA (学习笔记) - 小蜗牛的文章 - 知乎。

Hutool 提供了 DFA 算法的实现：

WordTree wordTree = new WordTree();
wordTree.addWord("大");
wordTree.addWord("大憨憨");
wordTree.addWord("憨憨");
String text = "那人真是个大憨憨！";
// 获得第一个匹配的关键字
String matchStr = wordTree.match(text);
System.out.println(matchStr);
// 标准匹配，匹配到最短关键词，并跳过已经匹配的关键词
List<String> matchStrList = wordTree.matchAll(text, -1, false, false);
System.out.println(matchStrList);
//匹配到最长关键词，跳过已经匹配的关键词
List<String> matchStrList2 = wordTree.matchAll(text, -1, false, true);
System.out.println(matchStrList2);

输出：

大
[大, 憨憨]
[大, 大憨憨]

开源项目

ToolGood.Words：一款高性能敏感词(非法词/脏字)检测过滤组件，附带繁体简体互换，支持全角半角互换，汉字转拼音，模糊搜索等功能。
sensitive-words-filter：敏感词过滤项目，提供 TTMP、DFA、DAT、hash bucket、Tire 算法支持过滤。可以支持文本的高亮、过滤、判词、替换的接口支持。

论文